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Un espacio para repensar el liderazgo en un tiempo en el que la inteligencia ya no es solo humana. A través de conversaciones sobre trabajo, management e inteligencia artificial, Albert Esplugas explora una pregunta incómoda: ¿la IA hará nuestras empresas menos humanas o nos permitirá por fin trabajar de forma más humana? Un podcast para líderes dispuestos a desaprender modelos caducos y decidir qué no queremos delegar en una máquina.
Durante décadas, llamamos recursos a las personas, nos equivocamos. Y ahora, justo cuando empezamos a corregirlo, llega una nueva inteligencia que sí lo es. Los agentes que se gestionan, se asignan y se optimizan como recursos inhumanos. Ese es el giro que lo cambia todo. Las personas dejaron de ser recursos y los agentes empiezan a serlo.
Albert Esplugas:Soy Albert Esplugas, este es mi podcast, y existe gracias a Inusual, una escuela de reeducación ejecutiva donde desaprendemos las viejas formas de liderar para superar objetivos haciendo crecer las personas. Y es que el buen liderazgo consiste en distinguir lo que se gestiona de lo que se lidera. Hay un dato de McInsey de este año que conviene tener muy presente. El 88 por 100 de las organizaciones ya usa inteligencia artificial en, al menos, una función de negocio, es decir, casi todas, y, en la misma encuesta, alrededor del 1 por 100 se considera plenamente madura en su uso. 2 tercios siguen sin haber escalado la IA más allá de pilotos aislados.
Albert Esplugas:Es decir, casi todo el mundo la ha adoptado, casi nadie la ha integrado. Esa distancia entre adoptar e integrar es lo que llamamos madurez en IA, y, en este episodio, quiero explicaros sus 7 pilares y explicar para qué sirve cada 1 de ellos. Voy a usar como base el modelo de madurez de Gardner, que identifica 7 pilares fundamentales, Pero no me interesa el modelo por sí mismo, sino que me interesa lo que revela, que la ventaja competitiva casi nunca está en el modelo de la herramienta IA que elijas, sino en la organización que lo rodea. Antes de recorrer los 7 pilares de madurez, me gustaría exponer una idea de fondo. Cuando una empresa se pregunta por qué su IA no no acaba de despegar, la respuesta suele ser, nos falta talento, nos falta presupuesto, nos falta un buen caso de uso, y, a veces, es cierto, pero es tan solo parte de la respuesta.
Albert Esplugas:Un sistema de 7 capacidades interdependientes rinde al nivel de su capacidad más débil, no al de la media. Si tu gobierno de IA es excelente y tus datos son un desastre, el resultado no es un notable, el resultado es el de los datos. Por eso importa medir los 7 por separado y avanzar en todos ellos en paralelo. Vamos a por ello. El 1º es la estrategia.
Albert Esplugas:Una estrategia de IA no es una lista de iniciativas, es una respuesta explícita a 3 preguntas. 1º, ¿qué papel queremos jugar? ¿Queremos ser pioneros, queremos ser early adopters o queremos ser fast followers, seguidores rápidos? Las 3 son posiciones completamente válidas, pero elegir pioneros y financiar como seguidores es la receta de un fracaso seguro. 2º, qué objetivos de negocio concretos queremos que la IA nos ayude a conseguir y cómo lo mediremos.
Albert Esplugas:La IA tiene que estar alineada con el negocio y potenciar el negocio, potenciar las prioridades de negocio. 3º, ¿cuál es el nuestro punto de partida real? ¿Dónde estamos? Escribir la estrategia sin haber hecho una evaluación de madurez es escribir la carta de los reyes. Además, la estrategia debe revisarse periódicamente y no cada 3 años, como solíamos hacer.
Albert Esplugas:La inteligencia artificial se mueve demasiado rápido para un ritmo cada 3 años. El 2º pilar es la gestión sistemática del portfolio de casos de uso. Dicho de otro modo, cómo se identifica, se prioriza y se mide lo que hacéis. Cada caso de uso deberá ir acompañado de una hipótesis de valor explícita antes de empezar. Este caso de uso aumentará o reducirá esta KPI en esta cantidad, y, después, hay que hacer el seguimiento.
Albert Esplugas:Sin eso, lo que tienes es simplemente un portfolio, una colección de anécdotas. La versión todavía más madura de este pilar es hacer un salto y, en lugar de hablar de proyectos de IA, acabar hablando de productos de IA, que tienen un dueño, un ciclo de vida y una evolución continua, porque así es como habrá que tratarlos. 3º pilar, el gobierno. Este es el pilar que casi todas las organizaciones aplazan, y el aplazamiento tiene una lógica aparente, 1º que funcione, ya lo gobernaremos después. Pero es un error, es un error de secuencia.
Albert Esplugas:El gobierno tiene que arrancar en paralelo a los primeros pilotos, no después. Cuando la IA ya está desplegada en 20 sitios, entonces escribir la política es, básicamente, un ejercicio de arqueología, no de diseño. El mínimo viable de una gobernanza, de hecho, es bastante modesto. Necesitas una política de uso, unos principios éticos y una identificación de los riesgos principales, como son seguridad, privacidad, regulación, propiedad intelectual, sesgo, transparencia y fiabilidad, con un responsable asignado a cada 1 de ellos. El gobierno es el mecanismo que permite ir rápido sin romper nada.
Albert Esplugas:No hay que verlo como una burocracia, sino como un habilitador del valor de negocio de la IA. El 4º pilar son los datos. En cualquier encuesta IA en la empresa, la disponibilidad y la calidad del dato aparecen como el principal reto de implantación, y ese es un problema que afecta a todo el mundo, independientemente de su madurez. Por tanto, no es una fase que se acabe de superar completamente, sino que se mantiene como un reto constante dentro de la organización. Si esperas a tener los datos perfectos para empezar, no empiezas nunca porque, de hecho, nadie los tiene.
Albert Esplugas:El concepto útil aquí es el dato que le llaman eI ready. Un dato no es apto en abstracto, sino que es apto para un caso de uso concreto y una técnica concreta. La pregunta no es, ¿tenemos buenos datos? Sino, ¿tenemos los datos que este caso de uso necesita con la calidad que este caso de uso exige? Por tanto, 1º eliges los casos de uso, después evalúas la preparación del dato para esos casos, y solo entonces inviertes.
Albert Esplugas:5º, la ingeniería de IA. Un dato que resume la importancia de este pilar es que cerca del 60 por 100 de los proyectos de IA no llegan a producción, 60 por 100. Y no porque el modelo no funcione en laboratorio, funciona, lo que falta es lo de después, el entorno donde experimentar, los patrones de diseño reutilizables, la arquitectura de referencia, la práctica de puesta en operación, la observabilidad para saber si el sistema sigue comportándose bien al cabo de 6 meses, y todo esto es el pilar de ingeniería. Y la importancia de este pilar es mayor si cabe con la aparición de los agentes de IA, dado que dependen de una base de ingeniería que debe ser todavía más sólida que cualquier cosa anterior que hayamos hecho. 6º pilar, ecosistema y modelo operativo.
Albert Esplugas:A nivel operativo, se empieza con un plan de recursos y un responsable identificado. Aparece luego una comunidad de práctica, que es gente interesada, distintas áreas que comparte lo que aprende, y después, un equipo dedicado o lo que llaman un centro de excelencia. Y, finalmente, un modelo operativo objetivo que permita escalar. En paralelo, la parte externa, unas primeras alianzas puntuales que, con el tiempo, se formalizan en un proceso de gestión de partners. La pregunta en este pilar es la de siempre en diseño organizativo.
Albert Esplugas:¿Qué hago? ¿Centralizo o distribuyo? Y la respuesta que normalmente emerge de las compañías que mejor le hacen es que no es 1 u otro, se centraliza normalmente la plataforma y se descentralizan las tareas. Hay un núcleo común que provee de las capacidades, herramientas y estándares, y las áreas de negocio deciden qué hacer con ellas para tareas específicas. El 7º y último pilar son personas y cultura.
Albert Esplugas:Es el que más se menciona en todas las presentaciones y el que menos se presupuesta. La IA no cambia solo las herramientas, cambia el contenido del trabajo en sí. Eso significa rediseñar puestos, identificar brechas de competencias y sostener un esfuerzo continuo de recualificación, no una formación puntual, un programa que acompañe la adopción de la IA. Recapitulo los 7 pilares, estrategia, portfolio de casos de uso, gobierno, datos, ingeniería, ecosistema y modelo operativo, y personas y cultura. Si tuviera que dejaros con una sola idea, la madurez en IA no se compra, se construye, y se construye por el punto más débil.
Albert Esplugas:Tienen que ir avanzando todos ellos en paralelos y no podemos dejar 1 atrás. Te propongo, un ejercicio concreto. Reúne a tu comité de dirección, pon los 7 pilares en una pizarra y pide a cada 1 de ellos que lo puntúe entre el 1 y el 5, por separado y sin hablar entre ellos, y luego compara. Lo interesante no será la nota media, será la dispersión, cuando el director de sistemas puntúa al gobierno con un 4 y el director financiero con un 1. Ahí tienes una prueba real de la importancia de formar a la dirección en el concepto de Madurezia y crear una hoja de ruta para ir avanzando en todos sus pilares en paralelo.
Albert Esplugas:Gracias por escuchar, nos vemos en el próximo episodio. Este es el nuevo oficio de dirigir, gestionar agentes como recursos sin tratar a las personas como si lo fueran. Confundirlos es el gran error de esta época, distinguirlos, la mejor definición de un buen liderazgo. Este podcast existe gracias a Inusual, donde reeducar la manera de dirigir es la mejor forma de ir en serio y estar preparados para lo que viene. Hasta el próximo episodio.