{"id":3426,"date":"2026-01-30T18:30:19","date_gmt":"2026-01-30T18:30:19","guid":{"rendered":"https:\/\/revistapotencialhumano.com.mx\/revistadigital\/?p=3426"},"modified":"2026-01-30T18:30:21","modified_gmt":"2026-01-30T18:30:21","slug":"4-formas-de-hacer-que-tu-equipo-este-mas-potenciado-por-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapotencialhumano.com.mx\/revistadigital\/4-formas-de-hacer-que-tu-equipo-este-mas-potenciado-por-la-ia\/","title":{"rendered":"4 formas de hacer que tu equipo est\u00e9 m\u00e1s potenciado por la IA"},"content":{"rendered":"\n

IA para l\u00edderes Transformaci\u00f3n digital<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Colaboraci\u00f3n por HBR<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Muchos profesionales ven la adopci\u00f3n de la IA como un desaf\u00edo tecnol\u00f3gico. Pero en la pr\u00e1ctica, es un reto de personas. Es esencial empoderar a los equipos para que adopten con confianza nuevas formas de trabajar.<\/p>\n\n\n\n

A medida que la IA generativa se convierte en la norma, los l\u00edderes se enfrentan a una brecha cada vez mayor en la adopci\u00f3n de capacidades. La mayor\u00eda de las organizaciones tienen dificultades para seguir el ritmo al que avanza la tecnolog\u00eda. A menudo, la adopci\u00f3n es lenta, la implementaci\u00f3n es desigual y la cultura, las habilidades y los flujos de trabajo organizativos van por detr\u00e1s de lo que la IA ahora hace posible.<\/p>\n\n\n\n

Esta brecha plantea una pregunta importante: \u00bfC\u00f3mo pueden los l\u00edderes empoderar a sus equipos para cerrar la distancia entre el potencial de la IA y lo que sus organizaciones est\u00e1n logrando actualmente?<\/p>\n\n\n\n

Esta gu\u00eda 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 transformaci\u00f3n significativa.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

4 estrategias clave para generar confianza en el equipo con herramientas de IA<\/strong><\/p>\n\n\n\n

1. Gana la confianza antes de esperar la adopci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan el profesor Iavor Bojinov de la Harvard Business School en el curso online IA para l\u00edderes, que coimparte con el profesor de HBS Karim Lakhani, \u00abLa tecnolog\u00eda es solo el 20 por ciento del reto; el otro 80 por ciento es cultural.\u00bb La adopci\u00f3n no viene de lanzar una nueva herramienta, sino de ganarse la confianza.<\/p>\n\n\n\n

Cuando los empleados se sienten apoyados, informados y seguros, llega una adopci\u00f3n real. Tu prioridad debe ser generar confianza, no cumplir con el cumplimiento de la normativa. Muestra c\u00f3mo 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.<\/p>\n\n\n\n

\u00abPuedes construir los modelos m\u00e1s elegantes y optimizados del mundo. Pero si la gente no los adopta, no crean valor\u00bb, explica Bojinov en\u00a0AI for Leaders. \u00abY ah\u00ed es donde muchos esfuerzos de IA se estancan\u2014no porque la tecnolog\u00eda haya fallado, sino porque no se ha ganado la confianza.\u00bb<\/em><\/p>\n\n\n\n

IA para L\u00edderes describe tres pilares de confianza que apoyan la adopci\u00f3n exitosa:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Conf\u00eda en el algoritmo: Tu equipo debe entender c\u00f3mo funciona el modelo y por qu\u00e9 hace recomendaciones espec\u00edficas. La transparencia sobre suposiciones, fuentes de datos y resultados desmitifica la IA y genera credibilidad.<\/li>\n\n\n\n
  • Conf\u00eda en el desarrollador: Incluso los modelos m\u00e1s s\u00f3lidos fallan cuando los usuarios dudan de las intenciones de quienes los construyeron. Como se\u00f1ala Bojinov en\u00a0AI for Leaders, \u00abSi los usuarios se sienten excluidos del proceso \u2014o inseguros sobre su intenci\u00f3n\u2014 el escepticismo crece.\u00bb Involucrar a los empleados desde temprano fomenta la propiedad y reduce la resistencia.<\/li>\n\n\n\n
  • Conf\u00eda en el proceso: Una\u00a0gobernanza\u00a0clara fomenta\u00a0la seguridad psicol\u00f3gica. Cuando los empleados saben qu\u00e9 barreras de seguridad existen, c\u00f3mo se manejan los errores y a d\u00f3nde acudir cuando surgen problemas, la confianza aumenta de forma natural.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    2. Conoce a tu equipo donde est\u00e1n<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Los equipos no se empoderan de la IA de la noche a la ma\u00f1ana. Para apoyarlos, los l\u00edderes deben entender qu\u00e9 necesita cada persona para sentirse motivada y capaz de usar la IA.<\/p>\n\n\n\n

    El marco \u00abCorazones y Mentes\u00bb, desarrollado por el profesor de HBS Tsedal Neeley y presentado en AI for Leaders, se centra en dos preguntas:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • \u00bfCreo que este cambio merece la pena?\u00a0Eso es el\u00a0coraz\u00f3n, o la aceptaci\u00f3n emocional.<\/li>\n\n\n\n
    • \u00bfCreo que puedo hacerlo con \u00e9xito?\u00a0Eso es la\u00a0mente, o sentido de capacidad.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Usando estas dimensiones, los empleados suelen dividirse en cuatro grupos:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Baja implicaci\u00f3n, baja capacidad: Estas personas pueden sentirse abrumadas o excluidas en un\u00a0entorno de trabajo impulsado por IA. No se resisten a aprender IA, pero s\u00ed se sienten atascados. Necesitan \u00e1nimo, apoyo pr\u00e1ctico y experiencias tempranas positivas.<\/li>\n\n\n\n
      • Alta implicaci\u00f3n, baja capacidad: Motivados por desarrollar IA pero sin saber por d\u00f3nde empezar, este grupo se beneficia m\u00e1s de la\u00a0mejora corporativa, como\u00a0cursos online accesibles\u00a0y\u00a0oportunidades de desarrollo profesional.<\/li>\n\n\n\n
      • Baja aceptaci\u00f3n, alta capacidad: entienden la IA pero cuestionan su relevancia. Para involucrarlas, comunica claramente el valor estrat\u00e9gico y el impacto a largo plazo de la IA.<\/li>\n\n\n\n
      • Alta implicaci\u00f3n, alta capacidad: estos son tus campeones controlados por la IA. Destaca sus logros, invol\u00factala en pilotos y an\u00edmales a entrenar a otros. Como enfatiza Bojinov en\u00a0IA para l\u00edderes, \u00abEl cambio no se mueve a trav\u00e9s de mandatos, se mueve a trav\u00e9s de las personas.\u00bb<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
        \"\"<\/figure>\n\n\n\n

        3. Construir la infraestructura de IA que empodere a todos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

        Un ejemplo real proviene de Moderna, destacado en AI for Leaders. El CEO St\u00e9phane Bancel observ\u00f3 que la adopci\u00f3n de la IA vari\u00f3 mucho entre equipos, se\u00f1alando: \u00abLo muy interesante de la adopci\u00f3n dentro de Moderna es que no fue realmente uniforme, como era de esperar. Tienes bolsillos que realmente impulsaron la adopci\u00f3n muy r\u00e1pido porque creo que los responsables hablaron con los empleados sobre los GPTs y lo que pueden hacer.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

        La experiencia de Moderna refuerza una idea clave: la adopci\u00f3n efectiva de la IA ocurre cuando los l\u00edderes desarrollan capacidades de IA adaptadas a las necesidades de sus equipos.<\/p>\n\n\n\n

        El empoderamiento temprano de la IA suele centrarse en soluciones personalizadas y puntuales. Aunque estos pueden generar victorias r\u00e1pidas, rara vez escalan o benefician a los equipos en general.<\/p>\n\n\n\n

        \u00abLas organizaciones se centran en casos de uso puntuales: modelos peque\u00f1os y a medida construidos por equipos altamente especializados\u00bb, explica Lakhani en AI for Leaders. \u00abEstos casos de uso resultan valiosos, pero a menudo est\u00e1n aislados.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

        Para empoderar realmente a tu plantilla, las empresas deben ir m\u00e1s all\u00e1 de la experimentaci\u00f3n aislada y construir una f\u00e1brica de IA: un sistema estandarizado que convierte repetidamente los datos en bruto en conocimientos accionables. La centralizaci\u00f3n acelera la innovaci\u00f3n, permitiendo a los equipos construir sobre el trabajo de los dem\u00e1s en lugar de empezar desde cero.<\/p>\n\n\n\n

        A medida que crece la demanda, los l\u00edderes deber\u00edan preguntarse:<\/p>\n\n\n\n

          \n
        • \u00bfEst\u00e1n m\u00e1s empleados solicitando herramientas de IA de las que el sistema actual puede soportar?<\/li>\n\n\n\n
        • \u00bfDispone la organizaci\u00f3n de la infraestructura t\u00e9cnica y el talento necesarios para soportar el uso diario de la IA?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          Si la respuesta a cualquiera de las dos es s\u00ed, puede que sea hora de ampliar tu capacidad de IA.<\/p>\n\n\n\n

          Los sistemas centralizados tambi\u00e9n desbloquean efectos de red. Cuando los equipos construyen sobre herramientas y patrones compartidos, cada mejora se convierte en un recurso para los dem\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

          Moderna invirti\u00f3 desde el principio en una infraestructura centralizada de IA. Como comparte Bancel en AI for Leaders, \u00abEn cuanto ChatGPT estuvo disponible, quer\u00edamos nuestra propia versi\u00f3n para incluir informaci\u00f3n confidencial sobre nuestra ciencia, contratos y negocio en el sistema. No quer\u00edamos que la informaci\u00f3n que proporcion\u00e1bamos ayudara a los competidores.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

          Moderna lanz\u00f3 mChat\u2014una versi\u00f3n interna segura que funciona en Amazon Web Services\u2014antes 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 permiti\u00f3 a la empresa:<\/p>\n\n\n\n

            \n
          • Proteger los datos sensibles<\/li>\n\n\n\n
          • Permitir experimentaci\u00f3n segura<\/li>\n\n\n\n
          • Construye m\u00e1s de 2.000 herramientas personalizadas<\/li>\n\n\n\n
          • Escalar la IA en investigaci\u00f3n, cl\u00ednica, fabricaci\u00f3n y recursos humanos<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

            Como enfatiza Lakhani en AI for Leaders, \u00abLa clave es equilibrar victorias r\u00e1pidas con un plan a largo plazo para reducir los costes de desarrollo y escalar el valor con el tiempo.\u00bb Eval\u00faa 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.<\/p>\n\n\n\n

            \"\"<\/figure>\n\n\n\n

            4. Decidir cu\u00e1ndo profundizar o ampliar<\/strong><\/p>\n\n\n\n

            Tras pilotar con \u00e9xito una herramienta de IA, los l\u00edderes deben decidir si profundizar la adopci\u00f3n dentro de los equipos existentes o expandirse a nuevos.<\/p>\n\n\n\n

            En AI for Leaders, Bojinov describe esta decisi\u00f3n utilizando el marco de \u00abExplorar Versus Explotar\u00bb:<\/p>\n\n\n\n

              \n
            • Explorar\u00a0significa profundizar m\u00e1s: fortalecer la adopci\u00f3n, perfeccionar los flujos de trabajo y desarrollar capacidades dentro de los equipos actuales<\/li>\n\n\n\n
            • Explotar\u00a0significa ir m\u00e1s amplio: Escalar herramientas probadas a nuevos grupos utilizando manuales definidos y pr\u00e1cticas repetibles<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

              Seg\u00fan Bojinov, cinco factores determinan si es hora de profundizar o expandirse:<\/p>\n\n\n\n

                \n
              1. Tasa de adopci\u00f3n y estabilidad:\u00a0\u00bfLos equipos usan herramientas de IA de forma constante? Si no, c\u00e9ntrate en fortalecer la confianza antes de escalar.<\/li>\n\n\n\n
              2. Retorno de la inversi\u00f3n (ROI) demostrado: \u00bfEs el valor claro y medible? Si el impacto sigue siendo incierto, refuerza primero la adopci\u00f3n con los equipos existentes.<\/li>\n\n\n\n
              3. Preparaci\u00f3n para IA\u00a0de nuevos equipos o mercados: \u00bfCuentan las nuevas \u00e1reas con la infraestructura, los datos y la madurez digital necesarios para el \u00e9xito?<\/li>\n\n\n\n
              4. Disponibilidad de recursos: \u00bfTienes suficiente talento, capacidad formativa y apoyo para expandirte sin perjudicar el progreso actual?<\/li>\n\n\n\n
              5. Capacidad de liderazgo: La escalabilidad requiere atenci\u00f3n y orientaci\u00f3n continuas. Si los equipos ya est\u00e1n sobrepuestos apoyando la adopci\u00f3n temprana, expandirse demasiado pronto puede ralentizar a todos.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

                La mayor\u00eda de las organizaciones se benefician de profundizar la adopci\u00f3n 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.<\/p>\n\n\n\n

                El recorrido de Moderna compartido en IA para L\u00edderes ilustra bien este principio. Una vez que los equipos se sintieron m\u00e1s c\u00f3modos con la IA, la empresa cambi\u00f3 a lo que Bancel denomin\u00f3 \u00abIA 2.0\u00bb: escalar sus casos de uso de mayor impacto en toda la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

                \"\"<\/figure>\n\n\n\n

                Reduce la brecha entre el potencial de la IA y el rendimiento de tu equipo<\/strong><\/p>\n\n\n\n

                Las organizaciones que ganen con IA no ser\u00e1n aquellas con los modelos m\u00e1s avanzados, sino aquellas que desbloqueen todo el potencial de sus personas.<\/p>\n\n\n\n

                Cuando los equipos conf\u00edan en las herramientas, comprenden su papel en la transformaci\u00f3n y cuentan con la infraestructura y el soporte necesarios para utilizar la IA con confianza, el verdadero empoderamiento de la IA se hace posible.<\/p>\n\n\n\n

                Si est\u00e1s 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 guiar\u00e1n a tu plantilla hacia un impacto medible.<\/p>\n\n\n\n

                \n\n\n\n

                Art\u00edculo 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<\/em><\/p>\n\n\n\n

                \n

                Este art\u00edculo es meramente informativo. No pretende ser o parecer de autor\u00eda propia de revista Potencial Humano. Los derechos pertenecen y son \u00fanicamente de HBR Harvard Bussines School Online. Los cr\u00e9ditos de dicho art\u00edculo est\u00e1n expresados claramente en el mismo. Las opiniones expresadas son s\u00f3lo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la l\u00ednea editorial de Revista Potencial Humano.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

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