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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.
Speaker 1: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. Hola, soy Albert Esplugas, y esto es Recursos Inhumanos. Seguimos con la serie sobre los pilares del modelo de madurez en IA, y hoy toca el pilar que, al final, justifica todos los demás, el valor. La pregunta que tarde o temprano cualquier consejo de administración se va a hacer es, ¿y todo esto qué nos está aportando?
Speaker 1:Empiezo con una imagen, apuntarse al gimnasio no te pone en forma, pagar la cuota, comprarte unas zapatillas y descargarte la aplicación tampoco, te pone en forma cambiar lo que haces cada semana y medir si avanzas. Con la inteligencia artificial pasa exactamente lo mismo. Muchas empresas han pagado la cuota, licencias, herramientas, pilotos, y ahora se mira en el espejo y no ven un cambio. Muchos analistas hablan ya abiertamente de una crisis de valor de la IA. En muchas de las conversaciones con directivos en el foro de dagos de este año, la preocupación principal fue la misma, la inversión en IA está en máximos, pero ¿dónde está el retorno?
Speaker 1:Según Gardner, menos del 15 por 100 de las organizaciones dicen haber conseguido un valor de negocio significativo con la IA. La tecnología funciona, lo que falla es cómo la convertimos en resultados. Vamos con 4 ideas clave. La 1º es casi una disciplina. Antes de lanzar cualquier proyecto de IA, escribe una frase muy sencilla, una hipótesis de valor.
Speaker 1:Este proyecto va a mejorar este indicador en esta cantidad. Por ejemplo, el asistente va a reducir en un 30 por 100 el tiempo que tardamos en responder las consultas de nuestros empleados. Parece obvio, pero la mayoría de proyectos empiezan con otra frase, vamos a probar esta herramienta y a ver qué sale, Y cuando empiezas así, nunca sabes si has llegado. Una 2º recomendación, empezá por pocos casos, elegid por 2 criterios, cuánto valor puede aportar y lo fácil que van a ser implementarlo. Mejor 3 casos bien hechos que 20 pilotos a medias.
Speaker 1:La 2º idea va contra 1 de los grandes males de la IA, el piloto eterno. El mercado está saturado de pruebas de concepto que mueren cuando intentan escalar, proyectos que funcionan en la demo, que nadie cierra, pero que tampoco nadie usa. La recomendación es sencilla, después de unas pocas iteraciones, todo piloto debe acabar con una decisión formal, y solo hay 3, parar, porque no da el valor esperado, ajustar, porque hay algo que aprender antes de seguir, o escalar, porque funciona y merece la pena que llegue a más gente. Parar un proyecto no es un fracaso, lo que sí que es un fracaso es mantenerlo vivo por inercia consumiendo dinero y atención. El 3º punto es para mí 1 de los más importantes, y va directamente dirigido a la gente de recursos humanos.
Speaker 1:Dar herramientas de IA a las personas parateas sueltas produce mejoras muy pequeñas. ¿Por qué? Porque nuestros procesos y nuestra forma de trabajar se diseñaron para personas trabajando solas, sin IA. Poner IA encima de un proceso antiguo es como poner un motor nuevo en un coche con el freno de mano puesto. En cambio, cuando las organizaciones rediseñan el trabajo de los equipos que usan IA, es decir, cambian procesos, flujos y roles, es cuando realmente se ven mejoras de rendimiento que pueden llegar al doble dígito.
Speaker 1:Y aquí Recursos Humanos tiene un papel central, no se trata solo de formar a la gente en una herramienta, sino de ayudar al negocio a rediseñar cómo se trabaja. Volviendo al gimnasio, no basta con tener la máquina, hay que cambiar la rutina. El 4º punto es medir, y medir 2 cosas. La 1º, el valor. Distingamos entre señales tempranas y resultados finales.
Speaker 1:Las señales tempranas nos dicen si van bien, si vamos bien encaminados. La gente lo usa, lo usa cada semana. Los resultados finales nos dicen si ha merecido la pena, más ventas, menos errores, clientes más satisfechos. Si solo miran los resultados finales, te enteras demasiado tarde, y, si te quedas con las señales tempranas, vas a definir el éxito de un proyecto en base a unas señales demasiado tempranas y te estás engañando. La 2º es el coste, y este sorprende a muchos directivos.
Speaker 1:A diferencia de una licencia tradicional, el coste de la IA crece con el uso. Cuanto más se usa, más se paga. Si nadie lo vigila, la factura puede comerse el beneficio. Valor y coste, siempre juntos. Solo así sabréis si realmente vale la pena.
Speaker 1:¿Cómo avanzan las empresas en la madurez en el valor de IA? 1º, los primeros casos de uso, elegir pocos, definir su valor, probarlos y medirlos. 2º, gestionar una cartera, dejar de mirar proyectos 1 a 1 y verlos como un conjunto alineado con la estrategia, revisarlo de forma periódica y que alguien decida qué entra y qué no. 3º, pasar de proyectos a productos. Un proyecto se entrega y se cierra, un producto se cuida, se mejora y evoluciona con la necesidad de quien los usa.
Speaker 1:En una organización poco madura hay muchos pilotos, nadie sabe cuánto aportan valor y nadie decide cuáles cerrar. En una organización madura, cada iniciativa tiene una hipótesis de valor, se mide de forma continua y la IA se gestiona como una cartera de productos vivos. Resumo, escribid en una frase qué vais a mejorar y cuánto, haced que cada piloto acabe en una decisión, continuar o no continuar, rediseñad el trabajo, no os limitéis a repartir herramientas, y medid siempre el valor y el coste. Os dejo una pregunta para esta semana. De los proyectos de IA que tenéis en marcha, ¿cuántos tienen escrito en una sola frase qué indicador van a mejorar y cuánto?
Speaker 1:Si la respuesta es pocos o ninguno, ya sabéis por dónde empezar. Muchas gracias por escuchar este capítulo y 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.
Speaker 1:Hasta el próximo episodio.