Liderazgo de hoy D-IA: La IA se comió los primeros escalones

La vacante exige tres años de experiencia. La candidata acaba de graduarse. Tiene preparación, disposición y herramientas tecnológicas que otras generaciones no tuvieron al comenzar. Sin embargo, parte del trabajo que antes le habría permitido adquirir experiencia ahora puede hacerlo una inteligencia artificial.

La escena plantea una pregunta que debería ocupar espacio en las reuniones de directivos: si automatizamos las tareas mediante las cuales se aprendía a trabajar, ¿cómo se formarán los profesionales que mañana necesitaremos que dirijan?

La preocupación tiene fundamento. La Organización Internacional del Trabajo ha recogido investigaciones que apuntan a posibles efectos desproporcionados de la IA sobre trabajadores que comienzan sus carreras en ciertos mercados, particularmente en puestos de nivel inicial en áreas técnicas, de servicio al cliente y seguimiento comercial, entre otras. La evidencia todavía está desarrollándose y no permite atribuirle a esta tecnología toda la dificultad relacionada al empleo juvenil, pero sí invita a examinar qué oportunidades estamos creando y cuáles podríamos estar cerrando.

Pensemos en el gerente de un dealer de autos de la próxima década.

Antes de llegar a ocupar esa posición, buena parte de las consultas iniciales, la recopilación de información y el seguimiento a compradores podría estar automatizada. Quizás nunca habrá tenido que completar esos formularios, responder aquellas preguntas o recuperar una conversación que parecía perdida. Tampoco encontrará necesariamente a la persona que antes realizaba ese trabajo y que pudiera explicarle sus detalles.

Sin embargo, esos procesos, que por un lado dejarán de ser experimentados por el nuevo empleado, seguirán igualmente afectando el flujo de adquisición del cliente. Hay detalles que se aprenden con la experiencia: que una pregunta mal formulada puede alejarlo; una respuesta inoportuna puede generarle desconfianza; que un seguimiento insistente podría incomodarlo y uno insuficiente podría costarnos la venta.

El futuro gerente tendrá que diseñar estrategias sobre una operación cuyo funcionamiento podría conocer de manera parcial. Ahí está el desafío: automatizar la operación no elimina la necesidad de comprenderla para dirigirla.

Durante mucho tiempo, una parte importante del conocimiento empresarial se construyó mediante el contacto cotidiano con el trabajo. Atender una consulta nos ha permitido descubrir qué le preocupa al comprador. Asimismo, escuchar una objeción nos ayuda a reconocer las limitaciones de una oferta. Y cuando nos toca corregir una entrega, entendemos cómo una promesa comercial puede convertirse en un problema operacional.

Esas experiencias han alimentado el criterio con el que luego se toman decisiones. Muchas ocurren sin un programa formal de formación: alguien pregunta, otro explica; en el interín y al final, la situación termina dejando una enseñanza. Con la IA, algunos de esos encuentros pueden reducirse o desaparecer. La organización podría conservar el resultado y perder parte del recorrido que enseñaba a comprenderlo.

Desde la psicología industrial-organizacional encontramos una referencia útil. El modelo de transferencia de la capacitación de Timothy Baldwin y J. Kevin Ford plantea que aplicar y mantener lo aprendido depende de varias cosas: de la persona, del diseño de la formación y del entorno laboral, incluyendo el apoyo y las oportunidades para utilizar o practicar lo aprendido. El modelo se publicó en 1988 y no contemplaba la IA generativa. Sin embargo, aplicarlo al escenario actual nos permite formular una pregunta: ¿qué oportunidades de aprendizaje ofrecerá una empresa cuando cambien las tareas mediante las cuales antes se adquiría experiencia?

La respuesta compromete al liderazgo de hoy

Quienes dirigen hoy han de convertirse en patrocinadores del conocimiento de las nuevas generaciones. Eso sí: ese patrocinio requerirá tiempo, recursos y creatividad para construir rutas de aprendizaje distintas, dentro de una operación cada vez más automatizada.

En el dealer de autos, por ejemplo, un empleado júnior podría analizar conversaciones que gestionó la IA a través de un agente conversacional (chatbot) y estudiar por qué ciertos compradores abandonaron el proceso de compra. Podría contrastar las recomendaciones del sistema con lo que expresan los clientes en las visitas al concesionario. Es importante incluir a ese júnior en el proceso de manejo de situaciones complejas y permitirle discutir sus conclusiones con un gerente experimentado. De esta forma tendría acceso al razonamiento comercial que hay detrás del proceso, aunque sea la tecnología la que ejecute gran parte de este. Y así va tomando forma el proceso de aprendizaje.

La próxima pregunta sería: ¿es suficiente? ¿Cómo saber que una persona está lista para ocupar un puesto de liderato en el equipo? Para dar una respuesta sencilla, diría que es cuando reconoce, actúa y asume la responsabilidad sobre el equipo y sus resultados. Además, es capaz de manejar situaciones complejas sin necesidad de escalarlas. Este tema del “mindset” del líder me encanta, pero requiere una conversación más amplia y, sin duda, la tendremos prontamente. Por ahora, nos limitaremos a establecer que hay un requerimiento de conocimiento y comprensión del funcionamiento empresarial como parte fundamental del buen desempeño del líder.

¿La persona puede explicar por qué existe cada paso del proceso? ¿Reconoce cuándo una respuesta automática perjudica la relación con el cliente (interno y externo)? ¿Comprende cómo un cambio en un formulario puede afectar la información que recibe un equipo de ventas? ¿Puede recomendar una mejora y anticipar sus consecuencias? 

Preguntas como esas nos permiten evaluar comprensión y criterio.

Para las empresas de Puerto Rico, este asunto merece atención desde ya. Las decisiones sobre automatización que se están dando hoy también son decisiones sobre la formación de quienes asumen y asumirán responsabilidades en el futuro. Al incorporar una herramienta, conviene identificar qué conocimientos se adquirían mediante el trabajo que se va a automatizar y cómo, de ahora en adelante, se va a facilitar el desarrollo de ese conocimiento.

También habrá que apoyar de forma particular a los gerentes que forman personas. Si toda la presión recae en producir más, el tiempo dedicado a explicar, acompañar y discutir decisiones pudiera percibirse como un costo prescindible. Claro, sus consecuencias se harán visibles después, cuando al “júnior” le toque dirigir y descubra que, aunque conoce los indicadores, comprende muy poco del negocio que los está produciendo.

La IA puede ampliar de forma extraordinaria nuestra capacidad de trabajar y aprender. Sin embargo, aprovecharla exige intención para preservar el acceso a las experiencias, las preguntas y las decisiones que forman el criterio empresarial.

Y es que, si cuando publiquemos la próxima vacante de gerente volveremos a decir “se requiere experiencia” …

¿Quién habrá creado las oportunidades para adquirirla?

Alba Norys De León Quiñones, MIOP, CPLP®, es fundadora y presidenta de AblaTek LLC, firma especializada en transformación organizacional, gestión del cambio e inteligencia artificial aplicada. Creadora de la herramienta de diagnóstico digital-cultural para empresas (Digital Maturity Matrix by AblaTek). Es co-directora del programa de certificación para gerentes y ejecutivos en IA + IE -CAITE® (Certified AI Transformational Executive) y co-conductora del programa radial TRANSFORMAcción® en WKAQ 580AM.