IA y Gestión del Cambio: Cómo Evolucionan las Organizaciones.
Si queremos resultados a nivel organizacional, vamos a tener que hacer algo más que pagarle las licencias de Copilot a Microsoft.
Si prefieres escuchar el artículo, este es el podcast que hemos creado con NotebookLM, de Google.
La implementación de IA generativa en una empresa no es como añadir un software novedoso. La IA no es un software, bajo ese paraguas hay muchas tecnologías, herramientas, usos individuales o colectivos… No se limita a mejorar una tarea o un proceso específico, sino que introduce cambios sustanciales en las funciones, los flujos de trabajo y los procesos de toma de decisiones. Es un disruptor con la capacidad de cambiar la cultura de la organización y colocar a los empleados ante una transformación profunda.
La IA redefine la forma en que los empleados interactúan con la tecnología y entre ellos, y cambia las expectativas y los valores dentro de la empresa. Estos cambios requieren una revisión constante de las habilidades necesarias, un enfoque renovado en la capacitación y una mentalidad abierta a la exploración.
El martes pasado el Foro IA organizó un encuentro para analizar los desafíos organizacionales que la irrupción de la IA plantea a las empresas, en el que participaron Alberto Terol Conthe, Head of Digital Change Management en Ferrovial, María Soler, EMEA Global Learning & Development and Responsible for Spain & Portugal en Roche Farma, y Carlos Relloso, Director of Global Marketing Transformation en Banco Santander.
¿Cómo deben adaptar y transformar su cultura para liderar en la era IA?
1. Poniendo el foco en comprender los problemas antes que en diseñar soluciones
Como señaló Alberto Terol, de Ferrovial, "sin una visión clara del usuario y sus necesidades, cualquier tecnología fracasa". La IA debe implementarse con un propósito definido, asegurando que la transformación tecnológica esté alineada con los desafíos reales de negocio y no solo impulsada por la moda del momento.
2. Experimentar con intención y bajo control
Es crucial abrir la puerta a la experimentación dentro de las organizaciones, pero con un marco de referencia sólido. Carlos Relloso, de Banco Santander, alertó sobre los peligros de la experimentación sin control: "La experimentación está bien, pero la experimentación descontrolada solo nos lleva a tener muchos pilotos que no escalan, que no van más allá".
3. Conectar con el "para qué" para vencer la resistencia al cambio
La resistencia a la IA en las organizaciones no siempre surge por miedo a la tecnología, sino por la falta de un propósito claro. María Soler, de Roche Farma, enfatizó que "la IA se usa en toda la cadena de valor de Roche. Tengo que ver el beneficio empezando por mí mismo y cómo, desde ahí, acaba en un beneficio para los pacientes".
La IA al servicio de las personas.
Utilizar la IA sin una sólida política de gobernanza es como adentrarse en una jungla sin brújula. Podemos confiar en nuestra intuición, pero lo más probable es que nos perdamos o nos enfrentemos a riesgos inesperados. La gobernanza IA es clave para garantizar transparencia, ética y alineación con los valores de la empresa. Esto incluye:
Definir políticas claras sobre recolección de datos, entrenamiento de modelos y validación de resultados.
Minimizar sesgos y riesgos mediante auditorías y revisiones éticas.
Asegurar un uso responsable con directrices sobre cómo desarrollar e implementar IA en el día a día.
Un entorno de IA bien gobernado no solo protege a la empresa, sino que también genera confianza entre empleados y clientes.
Superar la resistencia al cambio.
Mostrar reticencia ante cualquier novedad es natural. La IA generativa, en particular, genera inquietud porque desafía nuestras creencias sobre el trabajo y la toma de decisiones.
Un estudio de 2023 estimaba que la IA genera ansiedad en el 94% de los ejecutivos sénior: esto va más rápido de lo que pueden procesar. El miedo a perder el control puede extenderse desde la alta dirección hacia los empleados, generando aversión en lugar de adopción.
Para contrarrestar esto, es clave:
Comunicación transparente: Cuando las personas entienden el para qué y el cómo de la IA, el miedo disminuye.
Enfatizar la complementariedad: Mostrar que la IA no sustituye el talento humano, sino que lo amplifica.
Adoptar una cultura de aprendizaje e innovación, en la que los errores formen parte del proceso de adaptación.
El dilema eficiencia vs. empleo.
Uno de los mayores retos organizativos es cómo comunicar que la IA genera eficiencia sin que esto se perciba como una amenaza para el empleo. Carlos Relloso lo planteó claramente: "Siempre hay una línea en los planes de transformación que apunta a la eficiencia. Pero la gran pregunta es: ¿implica esto ahorrar tiempo o ahorrar personas?". Las empresas deben abordar este dilema con una narrativa que:
Enfatice la reubicación de talento en tareas de mayor valor.
Impulse el upskilling y la formación para preparar a los empleados para nuevos roles.
Evite la percepción de que la IA solo es una herramienta de reducción de costos.
Cultura de aprendizaje continuo.
Adaptarse a la IA no es solo un tema de adopción tecnológica, sino de capacitación y evolución profesional.
Un programa de formación eficaz debe:
Personalizarse según roles: No todos necesitan ser expertos en IA, pero sí entender su impacto en su área.
Incluir experimentación y práctica: Permitir que los empleados jueguen con las herramientas sin la presión del día a día.
Fomentar el aprendizaje colaborativo: Crear redes de conocimiento para compartir experiencias y acelerar la adopción.
Como señaló Carlos Relloso, "no podemos esperar que todos adopten la IA al mismo ritmo. La clave es rodearse de personas con adopción nativa y facilitar el aprendizaje progresivo".
Medir la adopción de la IA.
Toda estrategia necesita indicadores claros para evaluar su impacto. Sin embargo, solo el 40% de las empresas ha definido estándares de rendimiento para la IA, según el índice AI Readiness de Cisco.
¿Qué se puede medir?
Tasa de adopción: ¿Cuántos empleados usan IA y con qué frecuencia?
Impacto en la productividad: ¿Se realizan más tareas en menos tiempo?
Opinión de los empleados: ¿Perciben la IA como una ayuda real o como una imposición?
ROI financiero: ¿Cuánto se ha invertido en IA y qué beneficios adicionales ha generado?
Un caso ilustrativo es Alcoa, que tras 4 meses de implementación de IA logró un retorno 9 veces superior a la inversión inicial.
El papel del liderazgo en la transformación IA.
El liderazgo es determinante para el éxito de la IA en una organización. Si los directivos no están convencidos, la adopción será superficial. Los líderes deben:
Dar el ejemplo: Usar IA en su propio trabajo y demostrar su utilidad.
Comunicar el propósito: Explicar el por qué de cada implementación.
Fomentar una mentalidad de crecimiento: Incentivar la curiosidad y el aprendizaje.
Como dijo Alberto Terol, "Never delegate understanding" (Charles Eames). La IA es una herramienta poderosa, pero solo multiplica lo que ya existe. Si la base organizativa es sólida, la IA amplifica su valor; si es deficiente, solo acelera el caos.
Concluyendo.
La IA no es el fin, sino el medio para mejorar la productividad, la creatividad y la eficiencia en las empresas. Pero su éxito depende de cómo las organizaciones:
Definen su propósito.
Gestionan la resistencia al cambio.
Aseguran un liderazgo comprometido.
Miden su impacto con datos concretos.
El reto de la IA no es solo tecnológico, sino organizativo y humano. Y en esta transición, las empresas que combinen visión estratégica, aprendizaje continuo y liderazgo audaz serán las que marquen la diferencia.
Le pedimos a ChatGPT en modo Deep Research que nos ayudara a preparar la mesa redonda. El análisis que nos devolvió: más de 3.000 palabras y 26 fuentes, que nos ha ilustrado y nos ha ayudado también a preparar este artículo.
Deep Research - Análisis de Gestión del Cambio e IA
El próximo domingo, volvemos a tu buzón.
Fernando y Carlos.
Hace unas semanas salió a la venta Humanidad Aumentada: el impacto de la inteligencia artificial en Marketing, Comunicación y Experiencia de cliente. Un libro editado por el Foro IA, fruto del trabajo y la colaboración de varias personas que han puesto en él dosis importantes de cariño, empuje y entusiasmo.
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Actualidad.
El impacto que la IA puede tener en la investigación científica se menciona poco en las noticias, pero acaba de ser respaldado, de nuevo esta semana. Un equipo del Imperial College llevaba una década investigando por qué ciertas superbacterias son inmunes a los antibióticos. La misma semana en que Google, presentaba su 'AI co-scientist', basado en Gemini 2.0, el equipo de investigación inglés (con un español al frente) aseguraba que la IA replicó en 48 horas las conclusiones que su equipo había tardado años en alcanzar. Un trabajo que aún no había sido publicado. Llegando a proponer 4 hipótesis adicionales que los científicos ni siquiera habían considerado. Lo fascinante no es solo la velocidad, sino la capacidad de generar nuevo conocimiento sin acceso previo a los datos de investigación. El nuevo sistema de Google no solo procesa información - genera hipótesis originales y las valida mediante un sistema multi-agente que replica el método científico. La prueba de fuego llegó con tres casos prácticos en biomedicina: reutilización de fármacos, nuevos tratamientos para la fibrosis hepática y resistencia antimicrobiana. En todos ellos, las propuestas de la IA fueron validadas experimentalmente. GOOGLE, BBC
El New York TImes invita a sus empleados a utilizar todo tipo de aplicaciones IA: GitHub Copilot, NotebookLM y Vertex de Google, productos de Amazon o la API de OpenAI (sin ChatGPT), entre otros. Los periodistas no podrán usar IA para escribir o revisar artículos ni para crear vídeos o imágenes, pero sí para crear titulares, resúmenes y promociones, sugerir ediciones, generar preguntas e ideas, investigar o analizar los propios documentos del Times. SEMAFOR
Meta rompe otra barrera en la decodificación cerebral y desvela cómo el cerebro construye el lenguaje. Y lo hace de forma no invasiva. Su nuevo modelo de IA convierte señales cerebrales en texto con precisión sorprendente, revelando el camino neuronal desde la intención hasta la acción. No es solo un avance técnico, sino una ventana al proceso más humano que existe: la formación del lenguaje. El proyecto, cuenta con la participación del Basque Center on Cognition de San Sebastián, y abre nuevas posibilidades para pacientes con lesiones cerebrales. META
Microsoft presenta Muse, su modelo de IA para generar gameplay (la forma en que se juega un videojuego, incluyendo las mecánicas, reglas, interacciones y experiencia general del jugador, más allá de los meros gráficos o la historia) en tiempo real. Lo interesante no es tanto la resolución actual (ridículamente baja), sino las implicaciones: siete años de gameplay condensados en un modelo que entiende física de juego y responde a acciones del jugador. Podría ser usado además, para preservar juegos clásicos sin necesidad del hardware original. Phil Spencer ya fantasea con la portabilidad universal de cualquier juego. Pero no hay que olvidar que estamos ante un experimento de laboratorio que nos deja entrever el futuro, pero que aún corre a 10fps. THE VERGE
¿Por qué tiene que elegir un usuario entre ocho versiones del modelo cuando entra en ChatGPT? El desplegable de opciones es confuso y desconcertante y nos obliga a entender para qué deberíamos usar cada uno. OpenAI lo sabe, y por eso Sam Altman ha anunciado en su roadmap inmediato un producto que "simplemente funcione". GPT-4.5 unificará y simplificará la interfaz de ChatGPT, y el modelo decidirá qué versión utiliza para cada tarea. LINK
Reflexiones.
Hace unas semanas se publicaron en Facebook unas fotos de unos supuestos modelos retro-futuristas de Volvo en pruebas. Por supuesto eran falsas, una creación del artista Jordan Rubinstein-Towler. La cuestión es que generaron miles de comentarios y reacciones enconadas, lo que lleva a reflexionar sobre la facilidad con que se difunde la desinformación, cómo rápidamente esta puede degenerar en conflictos, y de qué manera afecta todo eso a las marcas. LINK
IDEO carga contra el uso de usuarios sintéticos para investigación cualitativa. Los LLMs no son capaces de profundizar ni de captar sutilezas, dice la consultora. Es cierto que los LLMs tienen limitaciones y deben usarse como método complementario de investigación. Pero también es verdad que ellos deben defender metodologías y posiciones de mercado que ha costado mucho ganar. LINK
Research.
En la confluencia de IA, biotecnología y sensores surge el concepto de Inteligencia Viva (Living Intelligence). Una nueva frontera tecnológica que, por ejemplo, permitirá a los minoristas prever la demanda utilizando el reconocimiento de emociones y el análisis de sentimientos en tiempo real. De momento suena futurista, pero algunos líderes de las industrias de salud, farmacéutica o ingenierías ya se están preparando. LINK
Estudio de la Universidad de Stanford sobre el uso de la IA generativa entre trabajadores: el 30% la utiliza, principalmente en los sectores de marketing, atención al cliente e IT. De media, se usa alrededor de 3 horas diarias, actuando más como un útil aliado que como un colaborador a tiempo completo. Las mejoras en productividad son claras: una tarea que lleva 90 minutos se reduce a 30. LINK
MCX.
La aseguradora Allstate ha descubierto que los mails que compone la IA pueden ser más empáticos que los creados por sus empleados humanos. Cada día manda unos 50.000 correos a personas que han presentado alguna reclamación, y los que genera la IA (la mayoría de los 50.000) son más amables, menos acusatorios e incluyen menos jerga técnica. WSJ
Gartner pone números a la adopción de la IA generativa en marketing: 77% la usa para tareas creativas, pero muchos CMOs dudan de su ROI. El informe revela una brecha significativa: mientras algunos equipos abrazan la tecnología, otros apenas la tocan. Lo más relevante no es la adopción, sino el patrón: las organizaciones más exitosas la integran en procesos estratégicos, no solo en tareas operativas. Además, el 87% de los CMOs reporta problemas de rendimiento en sus campañas. GARTNER
Hightouch es una startup que ha alcanzado una valoración de 1.200 millones de dólares. Su propuesta es una API para la integración de los datos de marketing, ventas y atención al cliente, con la que se puede crear campañas personalizadas, programas de fidelización o cruzar y sincronizar datos de distinta procedencia. LINK
Empresas como Enso (no la Enso que comentábamos la semana pasada y su aplicación en el eCommerce) están creando marketplaces de agentes IA para pymes, de forma que estas puedan automatizar el marketing, la atención al cliente y otras funciones sin necesidad de un desarrollo personalizado. FORBES
Herramientas IA.
Fiverr ha presentado Fiverr Go, una plataforma que permite a los freelances entrenar modelos IA con sus propias creaciones y automatizar flujos de trabajo. Por 25 $/mes los autónomos pueden usar sus creaciones propias para entrenar al modelo IA, y después vender los trabajos conservando los derechos de propiedad. La intención de Fiverr es dar a los autónomos autonomía y reconocimiento, evitando quedar obsoletos o desplazados de la industria creativa. LINK
Ser percibido de manera positiva y destacada por un LLM es una de las tareas más importantes que afrontarán a partir de ahora las marcas. En Good Rebels estamos trabajando en una herramienta que mide cuánto sale una marca recomendada en diferentes LLMs comparada con sus competidores. Y no estamos solos. Herramientas como Share of Model permiten evaluar cómo los distintos LLMs perciben una marca. MIT Tech Review
Google Lens ahora es capaz de analizar y explicar todo lo que aparece en la pantalla del iPhone, en lugar de simplemente buscar coincidencias en las imágenes. LINK
Off Tópicos.
Esta cuenta de TikTok nos permite viajar en el tiempo con perspectiva POV: desde cómo se veía el mundo desde las cavernas hasta la visión de un adolescente en los 80's. TIKTOK.