La organización que aprende: Cómo acelerar la adopción de la IA.

Alegría Financiera.
25 jul
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Actualizado: hace 3 días

El rápido auge de la IA general destaca una realidad en el lugar de trabajo: las líneas de frente a menudo adoptan la nueva tecnología mucho más rápido que los gerentes. Aquí se explica cómo superar los bloqueos organizativos a las ideas transformadoras.

El futuro ya está aquí, simplemente no está distribuido de manera equitativa. William Gibson (documental Cyberpunk, 1990)

La vertiginosa velocidad a la que está evolucionando la tecnología de IA hace que sea casi imposible mantenerse al día con las muchas nuevas formas en que podría transformar la forma en que las personas trabajan. Sin embargo, para la mayoría de las organizaciones, la brecha entre lo que es posible y lo que se implementa se está ampliando constantemente. Una encuesta global de McKinsey de 2024 encontró que 9 de cada 10 empleados utilizaron la IA de generación para su trabajo, y el 21% de ellos eran grandes usuarios.1 Pero si bien el entusiasmo de los empleados era alto, la adopción formal de herramientas de IA en la mayoría de las organizaciones se quedó atrás: solo el 13% de los empleados encuestados consideraban que su organización era una de las primeros en adoptarlas.

La lenta adopción institucional de nuevas herramientas no es un fenómeno nuevo. Sucedió cuando los nativos digitales colaboraron utilizando plataformas basadas en la nube y se conectaron con los clientes a través de las redes sociales años antes de que sus empleadores aprobaran oficialmente estas tecnologías. Más recientemente, los nativos móviles comenzaron a realizar negocios a través de aplicaciones de mensajería y flujos de trabajo móviles, mientras que los departamentos de TI corporativos todavía debatían las políticas de seguridad de los teléfonos inteligentes. Ahora el mundo está presenciando la aparición de nativos de IA, generalmente empleados más jóvenes, que ya están utilizando herramientas de IA de generación para redactar correos electrónicos, escribir código y analizar datos, mientras que los tomadores de decisiones y los titulares de presupuestos se preocupan por la gobernanza y los costos tecnológicos iniciales.

Las diferencias esta vez son la velocidad y la escala del cambio. El tiempo entre las capacidades de IA generales que son una ventaja competitiva y se convierten en una necesidad competitiva es dramáticamente más corto que en las transiciones tecnológicas anteriores. Las organizaciones que dominan el arte de la adopción rápida determinarán las nuevas reglas de sus industrias.

El tiempo entre las capacidades de IA generales que son una ventaja competitiva y se convierten en una necesidad competitiva, es dramáticamente más corto que en las transiciones tecnológicas anteriores.

Pero, ¿cómo aceleran los líderes el aprendizaje en toda una organización sin sacrificar la calidad o crear caos? ¿Cómo se aseguran de que la empresa obtenga el máximo valor de los bolsillos dispersos de innovación? Discutimos cuatro mentalidades y prácticas que pueden ayudar.

Nutre lo que ya está creciendo.

En el libro The Gardener and the Carpenter: What the New Science of Child Development Tells Us About the Relationship Between Parents and Children (Farrar, Straus and Giroux/Macmillan Publishers, 2016), la psicóloga del desarrollo Alison Gopnik argumenta que los padres deberían permitir que los niños se desarrollen de acuerdo con sus tendencias naturales en lugar de construcciones predeterminadas. Este concepto, que ella llama una "mentalidad de jardinero", es tan relevante para los líderes organizacionales como para los padres: nutre el crecimiento que ves. Los gerentes más exitosos se centran en identificar los brotes: empleados, equipos o departamentos que están experimentando con nuevas tecnologías y mostrando resultados tempranos prometedores. Preguntan: "¿Dónde está ocurriendo ya la innovación? ¿Quién está resolviendo problemas de maneras sorprendentemente efectivas?"

Sin embargo, la mayoría de las organizaciones favorecen la "mentalidad del carpintero": planificando meticulosamente cada detalle de la transformación tecnológica de arriba hacia abajo. Este enfoque no puede seguir el ritmo de la tasa de cambio actual. Los líderes que intentan especificar con precisión cómo se debe implementar la IA en sus organizaciones a menudo se encuentran construyendo las soluciones de ayer para los problemas del mañana.

Los líderes que intentan especificar con precisión cómo se debe implementar la IA en sus organizaciones a menudo se encuentran construyendo las soluciones de ayer para los problemas del mañana.

Considere la experiencia de una empresa asiática de servicios financieros que encontró a sus equipos utilizando informalmente la IA para agilizar el desarrollo de aplicaciones. Los gerentes abrazaron la innovación, creando una capa de datos común que permitió a los equipos automatizar pasos que consumían mucho tiempo, como el etiquetado de datos, lo que reduce a la mitad los tiempos de desarrollo de aplicaciones de IA.

Hemos visto muchos ejemplos similares, como los equipos de servicio al cliente que utilizan silenciosamente chatbots de IA para redactar respuestas, a menudo reduciendo drásticamente sus tiempos de respuesta. Algunos equipos de gestión, preocupados por la seguridad o la gobernanza, cierran tales experimentos, mientras que otros estudian lo que los hace exitosos, refinan los enfoques y ayudan a escalarlos. Reconocer y nutrir lo que ya está creciendo es más probable que avance en la innovación que tratar de plantar semillas basadas en teorías. Pero aplicar la mentalidad de un jardinero requiere que los líderes pasen más tiempo observando patrones y menos tiempo creando planes rígidos. Significa aceptar que las ideas más transformadoras a menudo surgen de lugares inesperados dentro de la organización.

Crear incentivos para la adopción.

Todo el mundo sabe lo difícil que es cambiar los hábitos de trabajo establecidos y aprender nuevas herramientas. La capa intermedia de la mayoría de las organizaciones, los gerentes y los profesionales senior que establecen el tono cultural, a menudo es la más resistente al cambio debido al interés propio racional. Están ocupados, sus métodos actuales funcionan razonablemente bien y la curva de aprendizaje para las nuevas tecnologías puede resultar desalentadora.

Tanto los incentivos financieros como los sociales son esenciales para fomentar una adopción significativa. Pero las recompensas más efectivas se centran en el aprendizaje en lugar de solo en el uso. En lugar de ofrecer bonificaciones por implementar IA, las organizaciones exitosas recompensan a los empleados por demostrar nuevas competencias, compartir ideas con colegas y ayudar a otros a navegar por la curva de aprendizaje. El reconocimiento social a menudo resulta más poderoso que las recompensas financieras. Cuando los líderes de equipo respetados comparten sus viajes de aprendizaje de IA y reconocen públicamente que todavía están aprendiendo, reduce las barreras psicológicas para todos los demás.

Cuando los líderes de equipo respetados comparten sus viajes de aprendizaje de IA y reconocen públicamente que todavía están aprendiendo, reducen las barreras psicológicas para todos los demás.

Numerosas organizaciones grandes (incluida McKinsey) realizan concursos de innovación en los que los colegas colaboran con diversos grupos de compañeros y presentan ideas. Los equipos que avanzan a rondas posteriores pueden recibir más recursos, apoyo experto y exposición al liderazgo. Las mejores empresas ofrecen tales incentivos no solo durante los eventos anuales, sino todos los días. Un ejecutivo de tecnología dice que los rituales de innovación, incluidos los días regulares de innovación durante los cuales "los equipos exploran intereses y descubren ideas que aún no se han trazado", son omnipresentes en su empresa. Estas sesiones a menudo producen descubrimientos inesperados que llevan a la organización a volver a priorizar su próxima ola de proyectos.

Fomentar el aprendizaje rápido.

Las organizaciones exitosas no solo experimentan más que sus compañeros; experimentan mejor. Toman prestados principios del riguroso mundo de las pruebas A/B y los aplican a la innovación organizacional:

Comienza con hipótesis claras. En lugar de objetivos vagos, como "mejorar la productividad con la IA", los equipos exitosos comienzan con predicciones específicas y comprobables, por ejemplo, "Creemos que el uso de la IA para automatizar nuestro proceso de informes mensuales reducirá el tiempo empleado en un 50% mientras mantiene una precisión por encima del 95%". Pero las nuevas ideas solo son tan buenas como sus suposiciones subyacentes, y con demasiada frecuencia, los equipos no identifican esas suposiciones o las prueban lo suficientemente rigurosamente.
Diseñado para el aprendizaje, no solo para el éxito. Los programas piloto a menudo tienen resultados exitosos como sus únicos objetivos, por lo que rara vez generan información valiosa sobre lo que realmente funciona. Los mejores experimentos están diseñados para fracasar rápidamente y documentar enfoques que no funcionaron. Y abarcan funciones. Por ejemplo, un equipo de I+D puede obtener información sobre los clientes de los vendedores al principio de su proceso. Dichos experimentos también incluyen grupos de control, siempre que sea posible, y miden indicadores principales, no solo los resultados rezagados. Algunas empresas comienzan con lo que sería un resultado exitoso, luego identifican las suposiciones que lo sustentarían. Una empresa de biotecnología agrícola utilizó este enfoque basado en suposiciones para identificar el mejor camino para lanzar un nuevo producto y acortó el tiempo de lanzamiento en un 30%.
Acepta el poder de las muestras pequeñas. Las organizaciones no necesitan despliegues masivos para generar ideas significativas. Algunos de los experimentos organizativos más valiosos involucran de cinco a diez personas durante dos a cuatro semanas. El objetivo es una iteración rápida, no la significación estadística.
Documenta el por qué detrás de los resultados. Si un experimento tiene éxito o fracasa, la pregunta más crítica no es "¿Qué pasó?" Pero "¿Por qué sucedió?" Los equipos que capturan sistemáticamente estas ideas construyen conocimientos institucionales que aceleran la innovación futura.

Los primeros intentos de Amazon de transmisión de vídeo ejemplifican estos principios en acción. Prime Video inicialmente tuvo un rendimiento inferior, pero en lugar de descartar la idea, Amazon preguntó por qué los usuarios no estaban comprometidos. La empresa descubrió que los clientes no veían valor independiente en el servicio y se sintieron más atraídos por las plataformas con contenido exclusivo. En respuesta, Amazon incluyó Prime Video en la membresía Prime más amplia para aumentar el valor percibido e invirtió fuertemente en contenido original. Este cambio convirtió a un piloto en dificultades en un impulsor clave de las suscripciones Prime y la lealtad a la marca.

Mantener altos estándares de alabanza.

En el entusiasmo por fomentar la innovación, los líderes empresariales a menudo caen en la trampa de celebrar todo por igual. Cuando cada experimento de IA recibe elogios hiperbólicos y se permite que los informes de progreso exageren los resultados en busca de un presupuesto mayor, las ideas verdaderamente innovadoras se pierden en el ruido. Las organizaciones más innovadoras distinguen entre experimentos interesantes (aquellos que vale la pena probar) e innovaciones que cambian el juego (aquellos que vale la pena escalar). Recompensan los informes honestos de los fracasos tanto como celebran los éxitos.

Esto no significa ser desalentador; significa tener un propósito. Cuando los elogios son selectivos y específicos, tienen más peso. Cuando los líderes explican exactamente por qué un enfoque en particular representa un gran avance, los equipos entienden cómo es la excelencia.

Cuando los elogios son selectivos y específicos, tienen más peso. Cuando los líderes explican exactamente por qué un enfoque en particular representa un gran avance, los equipos entienden cómo es la excelencia.

Las organizaciones pueden transformar su cultura de innovación simplemente cambiando la forma en que discuten los programas piloto. En lugar de preguntar: "¿Cómo va el proyecto de IA?" Preguntan: "¿Qué aprendiste que te sorprendió?" En lugar de celebrar que alguien usó la IA, celebran las ideas específicas sobre mejores formas de trabajar que surgieron de su uso.

Un CEO de grupo de un conglomerado, por ejemplo, ha fomentado una amplia propiedad de los proyectos y un enfoque en resultados tangibles. Preguntaron a 100 líderes empresariales si cada uno de ellos patrocinaría un proyecto de IA con objetivos específicos para aumentar los ingresos, reducir los costos o mejorar la satisfacción del cliente. Ese objetivo tenía que reflejarse en el presupuesto para el año siguiente o el año siguiente.

Las organizaciones que dominan estos principios no solo adoptan nuevas tecnologías más rápido; también desarrollan una ventaja competitiva que se acumula con el tiempo. Cada experimento exitoso aumenta la confianza organizacional. Cada fracaso bien documentado evita que otros repitan los mismos errores. Cada líder con mentalidad de jardinero crea espacio para que florezcan más innovaciones.

El futuro no solo se distribuye de manera desigual, sino que se redistribuye constantemente. Las organizaciones de aprendizaje están cosechando los beneficios de detectar la innovación temprano, nutrirla cuidadosamente y escalarla sabiamente.

Fuente: McKinsey & Company

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