¿Cuándo fue el momento en que te diste cuenta de que la IA podría cambiar todo?
Para mí, fue una conversación sencilla. Empecé a hacerle preguntas a un LLM sobre un conjunto de datos internos que conocía a la perfección En cuestión de segundos, obtuve un análisis significativo y articulado, tendencias y patrones clave. Me fui con nuevas ideas y perspectivas.
Cada vez que hablo con CEO que recién comienzan con la IA generativa, les pido que hagan exactamente lo mismo: conectar un conjunto de datos confiable a un LLM empresarial. Luego, empiecen a hacer preguntas.
A menudo, la experiencia resulta reveladora.
Si la IA puede hacer todo esto con un solo conjunto de datos, te preguntas, ¿qué puede hacer en manos de cada empleado?
Eso es lo que se pregunta el mundo entero, junto con otras preguntas como: ¿Cuál es el límite de las capacidades de la IA? ¿Hasta dónde y con qué rapidez avanzará? ¿Y cómo empezamos a emplearla de forma segura y eficaz hoy mismo?
Recientemente tuve el placer de hablar con el experto en IA y profesor de Wharton Ethan Mollick. La perspectiva de Ethan sobre nuestro momento actual de IA fue tajante y pertinente. Si no has visto nuestro “Intercambio ejecutivo”, te recomiendo ver el video completo. Vale la pena dedicarle tu tiempo.
Desde entonces, he estado pensando más en nuestra conversación. A continuación, compartiré algunas de mis ideas. Si eres un líder empresarial en cualquier capacidad, este artículo te ayudará a entender cómo empezar a implementar con éxito la IA en tu empresa. También te daré una hoja de ruta de 30 días para acelerar tu éxito.
Los nervios no llevan a ninguna parte.
“Tres noches sin dormir” es lo que Ethan dijo que les cuesta a los ejecutivos conocer la IA. Y estoy de acuerdo. Como mencioné, tuve mi propio momento de incredulidad donde me asombré de lo que la IA podía hacer. Entonces ya no pude dejar de experimentar. ¿Y esto? ¿Puedo conectar estas dos cosas? ¿Qué pasa si hago esto?
La mayoría de los líderes que comienzan a experimentar con la IA tienen una experiencia similar. Y la mayoría está de acuerdo en que tres días sin dormir o durmiendo muy poco es un pequeño precio a pagar por conocer mejor una tecnología tan disruptiva.
Y, sin embargo, muchos CEO todavía están esperando, preguntándose cómo se desarrollarán las regulaciones y el panorama competitivo. Esto es un error.
Recientemente le dije a uno de nuestros clientes que si su proyecto de IA está esperando justo detrás de su proyecto de administración de datos maestros que ha estado en proceso durante décadas, su iniciativa de IA nunca se lanzará.
Eso no significa que los datos limpios y de alta calidad no sean importantes. De hecho, son fundamentales. Pero significa que no puedes esperar hasta que todo sea perfecto para empezar. Hay demasiado en juego como para quedarse al margen.
Tienes que empezar a crear procesos en torno a la gobernanza y la implementación ahora mismo. La IA generativa no es como otras tecnologías. Como Ethan señaló, no puedes delegarlo a TI y pedirles que lo implementen porque sus implicaciones son demasiado amplias. Cambia todo el alcance del trabajo. Darse cuenta de eso es el primer paso hacia una implementación exitosa.
La productividad necesita un objetivo
Lo segundo que tienes que entender sobre la IA de cara a 2026 es que la productividad no es una poción mágica. No generará mágicamente más ingresos para tu negocio.
Hablaba recientemente con un colega que bromeó sobre cómo un empleado utilizó la IA para crear una presentación densa de PowerPoint, y otro le pidió a la IA que la destilara en viñetas. Sí, crear el PowerPoint fue más “productivo”, pero se convirtió en un círculo inútil de productividad.
Otro ejemplo que compartió Ethan: puedes incluir 400 presentaciones de PowerPoint en una llamada de ventas, pero tener más presentaciones no es el resultado que deseas. Estoy de acuerdo con Ethan aquí: la productividad solo tiene valor cuando está orientada a un resultado empresarial específico. Es una ayuda, pero tiene que dar mejores resultados. Empieza por el final y optimiza a partir de ahí.
Cómo percibes tu talento determinará todo
Durante años, hemos escuchado que “personas, procesos y tecnología” son el motor detrás de la transformación digital. Lo extraño de la IA es que muchos líderes están invirtiendo esto.
Primero, observan la tecnología, luego construyen procesos para respaldarla y, finalmente, consideran a las personas como un costo variable. Desafortunadamente, muchas organizaciones pueden verse tentadas a sustituir el talento por la tecnología.
Esta es una fórmula destinada al fracaso. Crea ahorros a corto plazo a un costo incalculable. Pregúntate quién gana: ¿las empresas que usan IA para hacer la misma cantidad de trabajo que hacen hoy, o las que expanden su capacidad usando IA de manera inteligente e imaginativa?
Necesitas un nuevo modelo operativo
Para que la IA funcione para tu organización, necesitas un nuevo marco organizacional. Ethan habló de uno que creo que es pragmático y práctico: Liderazgo, Laboratorio y Multitud.
El líder eres tú, yo o cualquiera que tome decisiones para la empresa. La multitud son tus empleados, aquellos que usan herramientas de IA todos los días. Y el laboratorio, quizás la parte más crucial, es un equipo dedicado de empleados que experimenta constantemente con la IA, los que idean nuevos casos prácticos, los comparan con el statu quo y descubren formas seguras e inteligentes de implementar la IA en los flujos de trabajo principales.
Si tu organización es como la mía, tienes reglas y normativas estrictas sobre cómo crear, entregar e implementar cosas. Los procesos establecidos en torno a estas cuestiones son cruciales. Pero son lentos. No fueron diseñados para la IA.
La idea detrás del laboratorio es aislar a un grupo de especialistas y dejarlos experimentar. En Alteryx, implementamos algo similar y establecimos una regla no negociable: nada sale del laboratorio hasta que sea revisado y aprobado. Luego, alentamos a las personas a ser tan ambiciosas como quieran con la IA.
Me encanta el marco de Ethan porque parece la pieza que faltaba. En Alteryx, dimos a todos nuestros empleados acceso a la versión empresarial de ChatGPT. La pregunta que nos hacíamos constantemente, sin embargo, era cómo incentivar adecuadamente a los empleados a compartir sus flujos de trabajo y casos prácticos de IA generativa con toda la organización.
En el marco de Ethan, todo pasa a través del laboratorio. El laboratorio entiende lo que el liderazgo desea, y la multitud puede llevar libremente sus ideas al laboratorio. Entonces, el laboratorio puede refinar, enviar o rechazar esas ideas, y el liderazgo puede recompensar a los empleados en consecuencia. De repente, convertiste a toda tu organización en una especie de laboratorio de IA. Estás innovando y experimentando como un negocio.
Por supuesto, este es solo un marco. La conclusión es que debes cambiar cómo incentivas a los empleados usando IA. De lo contrario, como señaló Ethan, mantendrán sus innovaciones para sí mismos, especialmente si compartirlas lleva a que sus compañeros pierdan sus empleos.
El manual del CEO para los próximos 30 días
Si eres un líder que intenta pasar de la ambición al impacto, me centraría en estos cuatro pasos.
1. Trabaja directamente con un modelo de frontera utilizando datos reales
Comienza con un conjunto de datos internos de confianza, algo que ya uses para llevar adelante el negocio, ya sean datos de pipeline, pérdida de clientes, presupuestos reales, tickets de soporte o comentarios de los clientes. Cárgalo en un LLM empresarial y comienza a hacer preguntas que podrías hacer en una reunión de liderazgo.
Una vez que hayas hecho esto unas cuantas veces, comenzarás a entender en qué son buenos estos sistemas y qué pueden y no pueden hacer. Obtendrás el contexto necesario para comprender dónde y cómo puedes empezar a aplicarlo en tu negocio.
2. Monta un laboratorio
Otorga a un equipo pequeño y dedicado permiso para moverse rápida y libremente, con una regla clara: nada sale del laboratorio sin revisión ni aprobación. La tarea del laboratorio es tomar las mejores ideas del negocio, convertirlas en flujos de trabajo repetibles y luego poner esos flujos de trabajo en manos de los empleados.
3. Crea una política de niveles de riesgo que permita el uso
Tratar de mitigar todos los riesgos detendrá tu progreso para siempre, pero eso no significa que tengas que aceptar ciegamente todos los riesgos. Dale a las personas acceso a LLM de nivel empresarial; de lo contrario, usarán sus propias versiones y potencialmente filtrarán tus datos a herramientas no aprobadas. Además, prioriza las plataformas de datos que tienen datos transparentes, auditables y gobernables.
Luego, una vez que hayas establecido tus medidas de protección, alienta a los empleados a experimentar libremente. Puede que te sorprenda lo que ellos propongan. Yo ya me he sorprendido.
4. Elige dos flujos de trabajo de alto valor e integra la IA en ellos
Elige dos flujos de trabajo de alto valor que ocurran cada semana, pero que requieran mucho trabajo manual. Luego, integra la IA directamente en esos flujos de trabajo para que realmente cambie la forma en que se hace el trabajo. La implementación exitosa de dos flujos de trabajo te proporcionará un marco e ideas para poner en marcha otros proyectos piloto.
El éxito comienza contigo
La IA se mueve rápido. A veces, es difícil no sentir que sufrimos un latigazo tecnológico. Sin embargo, como líderes empresariales, nuestra tarea es marcar el ritmo. La gestión de cambios de IA debe provenir del liderazgo. Tiene que venir de ti.
La implementación exitosa de la IA requiere repensar toda la estructura organizacional y tus incentivos. Y para hacerlo con éxito, tienes que entender lo que la IA puede y no puede hacer. Tienes que ensuciarte las manos. La experimentación conduce a la realización, que conduce a una implementación exitosa.
En cierto modo, nuestro trabajo como líderes nunca ha sido más difícil. Pero nunca ha sido más emocionante. Tenemos la oportunidad de replantear cómo trabajamos y cómo podemos hacer que las tareas de nuestros empleados tengan más impacto y sean más valiosas. Hacer eso cambiará la trayectoria de tu negocio.
Mira el Intercambio ejecutivo con Ethan Mollick para ver cómo equipos líderes gobiernan y escalan los flujos de trabajo de IA en toda la empresa.