Qué hacen diferente las empresas con pilotos de IA exitosos

Según un reciente informe del MIT, un notable 95% de los programas de IA generativa no consiguen obtener beneficios. A raíz de ese hallazgo, la mayoría de los comentaristas centraron su atención en tratar de explicar por qué fracasan tantos programas. Nathan Furr y Andrew Shipilov, por ejemplo, destacaron recientemente para HBR el peligro muy real de la "trampa de la experimentación", en la que los programas piloto nunca conectan con el valor para el cliente ni escalan más allá del laboratorio. Pero después de ver los resultados del MIT, nos picó la curiosidad por una cuestión diferente: ¿Qué hay de diferente en el 5% que tiene éxito? En busca de una respuesta, realizamos docenas de entrevistas a ejecutivos de empresas de Fortune 50, empresas de cartera de capital privado y organizaciones sin ánimo de lucro. Resulta que la mayoría de las organizaciones tienen acceso a tecnologías y datos similares, por lo que eso no puede explicar la diferencia. Tampoco puede hacerlo el acceso a mejores modelos o a un talento técnico superior, porque incluso las empresas con recursos modestos a veces superan a las que cuentan con expertos codiciados. De lo que nos dimos cuenta en el transcurso de nuestras entrevistas es de que el factor diferenciador es el liderazgo. Cuando pedimos a 53 altos directivos que clasificaran el mayor impulsor de los rendimientos de la IA, confirmaron este hallazgo: El 47% clasificó la eficacia del liderazgo como el mayor impulsor del retorno de la inversión en IA, lo que lo situó muy por encima de todas las demás opciones, incluida la integración del flujo de trabajo (15%), la cultura organizativa (11%) y el talento de ingeniería (8%). Sin embargo, menos de la mitad de los entrevistados creían que sus organizaciones contaban con los líderes adecuados para formar parte de ese exitoso 5%. En este artículo, basándonos en lo que hemos aprendido en nuestra investigación y en los compromisos con nuestros clientes, hablaremos de lo que hace que las empresas tengan éxito en sus esfuerzos de IA e identificaremos un conjunto de comportamientos de liderazgo específicos que separan a los ganadores del resto. Arquitectos y formadores Cuando los ejecutivos piensan en los líderes de la IA, a menudo empiezan por lo que llamamos los arquitectos: los expertos técnicos que construyen modelos, perfeccionan algoritmos y ponen en marcha la infraestructura necesaria para impulsar los esfuerzos de la IA. El mercado para estas personas ha alcanzado recientemente niveles sin precedentes, con figuras de primera fila que cobran salarios de nivel NBA. Pero apostar el éxito de la IA empresarial a tecnólogos superestrellas es caro e insuficiente. Los arquitectos son esenciales, pero el 5% de las empresas que triunfan con la IA no son necesariamente las que tienen las plantillas técnicas más impresionantes. Son las que han desarrollado capacidades organizativas para amplificar su talento técnico de forma que esté alineado con la estrategia central. ¿Y cómo lo han hecho? Reconociendo la necesidad de líderes empresariales que puedan traducir las posibilidades técnicas en valor, integrando la IA en los flujos de trabajo y las estrategias, generando confianza en toda la organización e impulsando la adopción a escala. A estas personas las llamamos los moldeadores de la IA. No hace mucho, John Winsor, Jen Stave y Ryan Kurt advirtieron en un artículo para HBR que los directivos no debían confiar en un único "héroe" de la IA, como un director de IA, sino que debían crear un equipo de liderazgo de la IA para alcanzar sus objetivos. Apoyamos esa idea, pero nuestra investigación sugiere un requisito aún más amplio: Cada alto dirigente debe convertirse individualmente en un modelador. El CEO debe modelar la curiosidad y señalar que la IA es fundamental para la estrategia; el CFO debe reimaginar los procesos financieros; el Director de Recursos Humanos debe replantearse cómo se toman las decisiones sobre el talento. Los formadores deben estar integrados en todos los equipos, funciones y niveles. Nuestra encuesta sugiere que sólo un tercio de las organizaciones creen que tienen líderes que pueden desempeñar el papel de shaper en la actualidad. Pero tenemos buenas noticias: Hemos identificado cinco comportamientos que distinguen a los formadores eficaces, y hemos organizado esos comportamientos en un marco, que llamamos el índice SHAPE, que permitirá a las organizaciones desarrollar y evaluar las capacidades de liderazgo de la IA a escala. El índice SHAPE Aunque la era de la IA es aún joven, hemos descubierto que hay cinco capacidades que ya destacan en las organizaciones que han obtenido rendimientos cuantificables de la IA. Estos comportamientos, que conforman nuestro índice SHAPE, son: la agilidad estratégica, que permite a los líderes planificar a largo plazo y pivotar cuando es necesario a corto plazo; la centralidad humana, que les permite generar confianza durante los periodos de mayor ansiedad; la curiosidad aplicada, que les permite separar la señal de la exageración durante los periodos de cambio constante; el impulso del rendimiento, que les permite ampliar lo que funciona; y la administración ética, que les permite integrar prácticas de IA responsables en su estrategia desde el principio. He aquí cómo se ven todas en la práctica. Agilidad estratégica Los líderes que sobresalen en esta dimensión priorizan las opciones sobre los planes rígidos y buscan proactivamente la disrupción antes de que descarrile el progreso. Se centran en el valor empresarial más que en la novedad, evitan las trampas del coste del sol y equilibran el tiempo con la velocidad. Por el contrario, los que se quedan cortos en esta dimensión hacen planes lineales sin reconocer la incertidumbre, defienden el trabajo principalmente por las inversiones anteriores y seleccionan herramientas sin conectarlas con objetivos más amplios. Los encuestados clasificaron este comportamiento como el más importante de las cinco dimensiones SHAPE, con un 65% que lo situó en primer o segundo lugar. Los líderes que estén pensando en aplicar este comportamiento a su estrategia de IA deberían preguntarse: ¿Tenemos criterios claros para saber cuándo pivotar nuestra estrategia, o estamos encerrados en planes que quizá ya no nos sirvan? Centricidad humana Los líderes fuertes en esta dimensión reconocen que la confianza marca el límite de velocidad para la adopción de la IA. No enmarcan los esfuerzos como humanos frente a IA. En su lugar, se preguntan: "¿Cómo puede la IA mejorar a los humanos?". Diseñan el cambio con las personas, no para ellas; modelan el uso de la IA personalmente; y construyen la seguridad psicológica a través de la empatía y los bucles de retroalimentación. Por el contrario, los líderes que se quedan cortos despliegan los cambios de arriba abajo con poca aportación, enmarcan la IA principalmente como impulsora de la eficiencia en lugar de elevar la contribución, y culpan de la resistencia a los demás en lugar de revisar sus enfoques. En una entrevista reciente con HBR, el psicólogo de Stanford Jamil Zaki señaló que la IA está ampliando la "crisis de empatía" en el lugar de trabajo justo en el momento en que los empleados más desean una conexión genuina por parte de sus líderes. Los encuestados consideraron la centralidad humana como una de las dimensiones SHAPE menos entrenables. Los líderes que esperan aprovecharla en el desarrollo de su estrategia de IA deberían preguntarse: ¿Estamos abordando activamente los temores de los empleados en torno a la tecnología y fomentando la confianza a medida que implementamos pilotos, o estamos asumiendo que la adopción se hará por sí sola? Curiosidad aplicada Los líderes que demuestran este comportamiento combinan la exploración sistemática con la experimentación disciplinada en un esfuerzo por averiguar cuál es la mejor manera de aprender y probar con eficacia. Realizan pruebas rápidas y rentables con objetivos de aprendizaje claros, filtran el bombo publicitario preguntándose: "¿Resuelve esto nuestro problema o el de otra persona?", y construyen la disposición mediante experimentos intencionados en lugar de perseguir objetos brillantes. Los que tienen dificultades en esta dimensión delegan la exploración en sus colegas en lugar de actuar ellos mismos como modelos, experimentan sin sacar conclusiones y persiguen titulares sin poner a prueba los fundamentos. Los encuestados clasificaron este comportamiento como el segundo más importante, con un 47% que lo situó en primer o segundo lugar; sin embargo, sólo un tercio consideraba que sus organizaciones eran fuertes en esta área. Los líderes que quieran aplicarlo en el contexto de la IA deberían preguntarse: ¿Estamos demostrando un compromiso personal en la experimentación, o confiamos en que otros exploren y aprendan por nosotros? Impulso del rendimiento Los líderes con un fuerte impulso de rendimiento rechazan el "teatro piloto" en favor de la disciplina del retorno de la inversión y la ampliación interfuncional. Mantienen el impulso mediante un impacto continuo y medible y establecen ritmos de ejecución con una clara rendición de cuentas. Los que no obtienen buenos resultados celebran los proyectos piloto sin resultados a escala, miden el éxito con métricas de actividad en lugar de resultados empresariales y mantienen vivas las iniciativas de bajo impacto en lugar de darles carpetazo. Los encuestados consideraron que este comportamiento se podía entrenar con el tiempo. Los líderes que esperan ponerlo en práctica para hacer avanzar su estrategia de IA deberían preguntarse: ¿Estamos canalizando nuestra ambición en métricas claras y resultados empresariales, o estamos confundiendo esfuerzo con impacto? Administración ética Los líderes fuertes en esta dimensión incorporan la responsabilidad a la IA desde el primer día en lugar de atornillarla más tarde. Diseñan una gobernanza que gestiona los riesgos al tiempo que acelera el progreso, haciendo de la transparencia y la supervisión humana procedimientos operativos estándar. Estos líderes tratan el sesgo algorítmico como un riesgo empresarial digno de la misma gestión proactiva que los riesgos financieros u operativos. Los líderes que se quedan cortos, por otro lado, tratan la gobernanza como una idea tardía, restan importancia a los riesgos de sesgo hasta que se convierten en problemas públicos y dan prioridad a la velocidad de lanzamiento sobre la implementación responsable. Los encuestados clasificaron inicialmente este comportamiento como el de menor importancia, pero nuestras entrevistas revelaron que se convierte en crítico cuando las organizaciones van más allá de los proyectos piloto, y con demasiada frecuencia sale a la superficie sólo después de que surjan los problemas. Los líderes que esperan aplicar este comportamiento a su programa de IA deberían preguntarse: ¿Estamos incorporando la equidad, la trazabilidad y la responsabilidad desde el principio, o estamos esperando a que aparezcan los problemas? El liderazgo en IA es un músculo Algunas personas muestran de forma natural capacidades SHAPE más fuertes que otras, pero la buena noticia es que todas las capacidades pueden desarrollarse. La clave para hacerlo es comprender primero cuál es la situación actual de su organización, cuáles son las mayores lagunas y cómo construir sistemáticamente a partir de ahí. Las organizaciones de éxito impulsan el desarrollo de la IA de forma estratégica. En lugar de esperar que los líderes adecuados surjan de forma orgánica, evalúan las capacidades actuales, identifican las carencias y crean planes de desarrollo específicos. El resultado es que el liderazgo se convierte en un acelerador de la transformación de la IA en lugar de un cuello de botella. Una empresa tecnológica del Fortune 50 con la que hemos trabajado ejemplifica este enfoque. Tienen un director de IA y un director de tecnología, a los que consideramos arquitectos, pero la junta directiva y el Director de Recursos Humanos se han dado cuenta de que para ampliar la adopción y el impacto necesitan desarrollar formadores: líderes en toda la empresa que puedan integrar la IA en los flujos de trabajo y las decisiones diarias. Así que ahora están evaluando a sus 300 principales líderes de la próxima generación según el marco SHAPE, no para identificar a un puñado de "estrellas" de la IA, sino para trazar el mapa de su banco de liderazgo, diagnosticar los puntos fuertes y débiles y, a continuación, proporcionar un desarrollo a medida para los individuos y un desarrollo de habilidades a escala en toda la organización. Consideremos también el ejemplo de un ejecutivo con el que hemos trabajado, un CFO de una de las cinco principales empresas de atención sanitaria que ha demostrado cómo los líderes individuales pueden desarrollar sus propios músculos SHAPE a la vez que ayudan a los demás. Modela la adopción compartiendo su pantalla en las reuniones, fomenta la experimentación en todos los niveles de su equipo financiero y vincula el uso de la IA a los incentivos de rendimiento en toda la organización. También refuerza su curiosidad aplicada hablando con expertos del sector cada dos semanas. Al adoptar un enfoque híbrido descendente y ascendente, faculta a su CEO para liderar de forma visible, al tiempo que saca a la luz casos de uso de analistas junior. Su filosofía es clara: la IA debe ser accesible democráticamente, no estar reservada a los expertos. Ambos ejemplos ilustran el mismo principio: SHAPE puede desarrollarse a escala, pero sólo con una inversión y un patrocinio intencionados desde arriba. Orientación práctica para los líderes Lo que separa a los rezagados de la IA de los líderes no es lo que saben sobre la IA, sino cómo lideran con ella. El liderazgo puede ser un cuello de botella que mantenga a las organizaciones atascadas en el modo piloto o un acelerador que permita la transformación a escala. Un reciente giro realizado por Johnson & Johnson ilustra bien este punto. Después de experimentar con casi 900 pilotos de IA, J&J se dio cuenta de que sólo una pequeña fracción estaba generando valor real. En lugar de seguir dispersando los recursos, pusieron fin a los esfuerzos redundantes, trasladaron la gobernanza más cerca de las unidades de negocio y se centraron en ampliar los casos de uso de mayor impacto. Su objetivo, se dieron cuenta, no debería ser simplemente ejecutar tantos experimentos como fuera posible. Por el contrario, debería permitir a los líderes tomar decisiones disciplinadas sobre dónde invertir, cómo priorizar y qué ampliar, exactamente el tipo de decisiones de liderazgo que separan a los ganadores actuales de la IA del 95% que tiene dificultades. Para preparar mejor a su empresa para el éxito en su transición a la IA, le recomendamos que dé los cuatro pasos siguientes: 1. Evalúe Identifique las funciones más críticas para sus esfuerzos de IA y evalúe si los líderes adecuados están en ellas. Utilice el marco SHAPE para mapear qué capacidades son fuertes y dónde existen lagunas, tanto en el equipo directivo como en el banco de liderazgo más amplio. 2. Contrate Adquiera fuerza allí donde sea más difícil desarrollarla. Por lo general, esto significará contratar activamente a líderes que sean fuertes en los comportamientos SHAPE menos entrenables: agilidad estratégica, por ejemplo, y curiosidad aplicada. Esto garantizará que su organización cuente con el equilibrio adecuado de capacidades para sostener la transformación de la IA. 3. Desarrolle Enfoque el crecimiento allí donde es más probable que se mantenga. Utilice los conocimientos de SHAPE para priorizar las capacidades de liderazgo que más necesita su organización y, a continuación, desarrolle esas habilidades específicas entre los líderes seleccionados en lugar de perseguir un desarrollo amplio y genérico para todos. Paralelamente, eleve a los líderes que ya muestran fuertes comportamientos Shaper dándoles funciones más amplias, visibilidad y apoyo a medida para amplificar su impacto. 4. Modelo de rol Haga que la adopción de la IA sea visible y coherente. Los líderes senior deben demostrar su propio uso de la IA a través de rutinas diarias, experimentos y decisiones, señalando que la adopción es una prioridad compartida, no una tarea delegada. . . . Por supuesto, sólo estamos al principio de la historia de la IA. Nadie sabe exactamente cómo se desarrollará esa historia, pero lo que ya está claro es que hacer realidad el potencial de la IA en su organización dependerá menos de los arquitectos que puedan estar escribiendo su código que de los moldeadores que puedan traducirlo en un valor empresarial duradero.

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Resumen.

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