IA para líderes Transformación digital
Colaboración por HBR
Muchos profesionales ven la adopción de la IA como un desafío tecnológico. Pero en la práctica, es un reto de personas. Es esencial empoderar a los equipos para que adopten con confianza nuevas formas de trabajar.
A medida que la IA generativa se convierte en la norma, los líderes se enfrentan a una brecha cada vez mayor en la adopción de capacidades. La mayoría de las organizaciones tienen dificultades para seguir el ritmo al que avanza la tecnología. A menudo, la adopción es lenta, la implementación es desigual y la cultura, las habilidades y los flujos de trabajo organizativos van por detrás de lo que la IA ahora hace posible.
Esta brecha plantea una pregunta importante: ¿Cómo pueden los líderes empoderar a sus equipos para cerrar la distancia entre el potencial de la IA y lo que sus organizaciones están logrando actualmente?
Esta guía describe cuatro estrategias para ayudar a tu plantilla a ver la IA como un socio colaborativo: uno que genera confianza, mejora las capacidades y desbloquea una transformación significativa.
4 estrategias clave para generar confianza en el equipo con herramientas de IA
1. Gana la confianza antes de esperar la adopción
Según el profesor Iavor Bojinov de la Harvard Business School en el curso online IA para líderes, que coimparte con el profesor de HBS Karim Lakhani, «La tecnología es solo el 20 por ciento del reto; el otro 80 por ciento es cultural.» La adopción no viene de lanzar una nueva herramienta, sino de ganarse la confianza.
Cuando los empleados se sienten apoyados, informados y seguros, llega una adopción real. Tu prioridad debe ser generar confianza, no cumplir con el cumplimiento de la normativa. Muestra cómo la IA encaja de forma natural en los flujos de trabajo diarios, fortalece la toma de decisiones, elimina cuellos de botella y eleva el trabajo que tu equipo ya realiza bien.
«Puedes construir los modelos más elegantes y optimizados del mundo. Pero si la gente no los adopta, no crean valor», explica Bojinov en AI for Leaders. «Y ahí es donde muchos esfuerzos de IA se estancan—no porque la tecnología haya fallado, sino porque no se ha ganado la confianza.»
IA para Líderes describe tres pilares de confianza que apoyan la adopción exitosa:
- Confía en el algoritmo: Tu equipo debe entender cómo funciona el modelo y por qué hace recomendaciones específicas. La transparencia sobre suposiciones, fuentes de datos y resultados desmitifica la IA y genera credibilidad.
- Confía en el desarrollador: Incluso los modelos más sólidos fallan cuando los usuarios dudan de las intenciones de quienes los construyeron. Como señala Bojinov en AI for Leaders, «Si los usuarios se sienten excluidos del proceso —o inseguros sobre su intención— el escepticismo crece.» Involucrar a los empleados desde temprano fomenta la propiedad y reduce la resistencia.
- Confía en el proceso: Una gobernanza clara fomenta la seguridad psicológica. Cuando los empleados saben qué barreras de seguridad existen, cómo se manejan los errores y a dónde acudir cuando surgen problemas, la confianza aumenta de forma natural.
2. Conoce a tu equipo donde están
Los equipos no se empoderan de la IA de la noche a la mañana. Para apoyarlos, los líderes deben entender qué necesita cada persona para sentirse motivada y capaz de usar la IA.
El marco «Corazones y Mentes», desarrollado por el profesor de HBS Tsedal Neeley y presentado en AI for Leaders, se centra en dos preguntas:
- ¿Creo que este cambio merece la pena? Eso es el corazón, o la aceptación emocional.
- ¿Creo que puedo hacerlo con éxito? Eso es la mente, o sentido de capacidad.
Usando estas dimensiones, los empleados suelen dividirse en cuatro grupos:
- Baja implicación, baja capacidad: Estas personas pueden sentirse abrumadas o excluidas en un entorno de trabajo impulsado por IA. No se resisten a aprender IA, pero sí se sienten atascados. Necesitan ánimo, apoyo práctico y experiencias tempranas positivas.
- Alta implicación, baja capacidad: Motivados por desarrollar IA pero sin saber por dónde empezar, este grupo se beneficia más de la mejora corporativa, como cursos online accesibles y oportunidades de desarrollo profesional.
- Baja aceptación, alta capacidad: entienden la IA pero cuestionan su relevancia. Para involucrarlas, comunica claramente el valor estratégico y el impacto a largo plazo de la IA.
- Alta implicación, alta capacidad: estos son tus campeones controlados por la IA. Destaca sus logros, involúctala en pilotos y anímales a entrenar a otros. Como enfatiza Bojinov en IA para líderes, «El cambio no se mueve a través de mandatos, se mueve a través de las personas.»
3. Construir la infraestructura de IA que empodere a todos
Un ejemplo real proviene de Moderna, destacado en AI for Leaders. El CEO Stéphane Bancel observó que la adopción de la IA varió mucho entre equipos, señalando: «Lo muy interesante de la adopción dentro de Moderna es que no fue realmente uniforme, como era de esperar. Tienes bolsillos que realmente impulsaron la adopción muy rápido porque creo que los responsables hablaron con los empleados sobre los GPTs y lo que pueden hacer.»
La experiencia de Moderna refuerza una idea clave: la adopción efectiva de la IA ocurre cuando los líderes desarrollan capacidades de IA adaptadas a las necesidades de sus equipos.
El empoderamiento temprano de la IA suele centrarse en soluciones personalizadas y puntuales. Aunque estos pueden generar victorias rápidas, rara vez escalan o benefician a los equipos en general.
«Las organizaciones se centran en casos de uso puntuales: modelos pequeños y a medida construidos por equipos altamente especializados», explica Lakhani en AI for Leaders. «Estos casos de uso resultan valiosos, pero a menudo están aislados.»
Para empoderar realmente a tu plantilla, las empresas deben ir más allá de la experimentación aislada y construir una fábrica de IA: un sistema estandarizado que convierte repetidamente los datos en bruto en conocimientos accionables. La centralización acelera la innovación, permitiendo a los equipos construir sobre el trabajo de los demás en lugar de empezar desde cero.
A medida que crece la demanda, los líderes deberían preguntarse:
- ¿Están más empleados solicitando herramientas de IA de las que el sistema actual puede soportar?
- ¿Dispone la organización de la infraestructura técnica y el talento necesarios para soportar el uso diario de la IA?
Si la respuesta a cualquiera de las dos es sí, puede que sea hora de ampliar tu capacidad de IA.
Los sistemas centralizados también desbloquean efectos de red. Cuando los equipos construyen sobre herramientas y patrones compartidos, cada mejora se convierte en un recurso para los demás.
Moderna invirtió desde el principio en una infraestructura centralizada de IA. Como comparte Bancel en AI for Leaders, «En cuanto ChatGPT estuvo disponible, queríamos nuestra propia versión para incluir información confidencial sobre nuestra ciencia, contratos y negocio en el sistema. No queríamos que la información que proporcionábamos ayudara a los competidores.»
Moderna lanzó mChat—una versión interna segura que funciona en Amazon Web Services—antes de pasar a herramientas de IA generativa como ChatGPT y a GPTs personalizados desarrollados internamente con GPT Enterprise, que permiten a los equipos crear agentes de IA especializados adaptados a sus necesidades. Esto permitió a la empresa:
- Proteger los datos sensibles
- Permitir experimentación segura
- Construye más de 2.000 herramientas personalizadas
- Escalar la IA en investigación, clínica, fabricación y recursos humanos
Como enfatiza Lakhani en AI for Leaders, «La clave es equilibrar victorias rápidas con un plan a largo plazo para reducir los costes de desarrollo y escalar el valor con el tiempo.» Evalúa regularmente si la demanda supera la oferta para asegurarte de que tu modelo de negocio impulsado por IA pueda satisfacer las crecientes necesidades de tu equipo.
4. Decidir cuándo profundizar o ampliar
Tras pilotar con éxito una herramienta de IA, los líderes deben decidir si profundizar la adopción dentro de los equipos existentes o expandirse a nuevos.
En AI for Leaders, Bojinov describe esta decisión utilizando el marco de «Explorar Versus Explotar»:
- Explorar significa profundizar más: fortalecer la adopción, perfeccionar los flujos de trabajo y desarrollar capacidades dentro de los equipos actuales
- Explotar significa ir más amplio: Escalar herramientas probadas a nuevos grupos utilizando manuales definidos y prácticas repetibles
Según Bojinov, cinco factores determinan si es hora de profundizar o expandirse:
- Tasa de adopción y estabilidad: ¿Los equipos usan herramientas de IA de forma constante? Si no, céntrate en fortalecer la confianza antes de escalar.
- Retorno de la inversión (ROI) demostrado: ¿Es el valor claro y medible? Si el impacto sigue siendo incierto, refuerza primero la adopción con los equipos existentes.
- Preparación para IA de nuevos equipos o mercados: ¿Cuentan las nuevas áreas con la infraestructura, los datos y la madurez digital necesarios para el éxito?
- Disponibilidad de recursos: ¿Tienes suficiente talento, capacidad formativa y apoyo para expandirte sin perjudicar el progreso actual?
- Capacidad de liderazgo: La escalabilidad requiere atención y orientación continuas. Si los equipos ya están sobrepuestos apoyando la adopción temprana, expandirse demasiado pronto puede ralentizar a todos.
La mayoría de las organizaciones se benefician de profundizar la adopción antes de expandirse. Al fortalecer las habilidades de los equipos iniciales, refinas tu enfoque y aumentas su confianza y dependencia de las herramientas de IA.
El recorrido de Moderna compartido en IA para Líderes ilustra bien este principio. Una vez que los equipos se sintieron más cómodos con la IA, la empresa cambió a lo que Bancel denominó «IA 2.0»: escalar sus casos de uso de mayor impacto en toda la organización.
Reduce la brecha entre el potencial de la IA y el rendimiento de tu equipo
Las organizaciones que ganen con IA no serán aquellas con los modelos más avanzados, sino aquellas que desbloqueen todo el potencial de sus personas.
Cuando los equipos confían en las herramientas, comprenden su papel en la transformación y cuentan con la infraestructura y el soporte necesarios para utilizar la IA con confianza, el verdadero empoderamiento de la IA se hace posible.
Si estás listo para transformar la IA de un mandato en un catalizador de un cambio significativo, este 2026 es el momento de equiparte con los marcos y estrategias que guiarán a tu plantilla hacia un impacto medible.
Artículo por: Ally Heinrich; especialista en marketing en la Harvard Business School Online.- [Archivo digital] Recuperado de: https://online.hbs.edu/blog/post/build-team-confidence-with-ai
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