Cómo los gerentes usan la IA para tomar decisiones más inteligentes
Gerente que usa herramientas de IA para apoyar la toma de decisiones.
La siguiente contribución corresponde al portal de Insights de Harvard Business Review y la autoría es de Ally Heinrich que es especialista en marketing en Harvard Business School Online. Con una amplia experiencia en marketing, Ally ha desarrollado y gestionado contenido impreso y digital para organizaciones que abarcan desde educación, organizaciones sin fines de lucro, alimentación y bebidas hasta agencias de marketing digital. Obtuvo una licenciatura en Comunicación Pública por la Universidad de Vermont. Fuera del trabajo, Ally disfruta explorando la escena gastronómica de Nueva Inglaterra, cantando con pasión en conciertos y creando listas de reproducción de todos los géneros musicales.
IA para líderes: Transformación digital
Los gerentes actuales se encuentran en un momento decisivo: la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una herramienta de apoyo a un aliado activo en la toma de decisiones. A medida que aumenta la complejidad empresarial y se aceleran los ciclos, los líderes deben confiar en la información generada por la IA para tomar decisiones más rápidas, sólidas y seguras.
Transformando cómo se plantean los problemas
La IA no está reemplazando la experiencia; está transformando la forma en que los líderes plantean los problemas, evalúan las opciones y colaboran con sus equipos. Aprovechar la IA de forma eficaz se ha convertido en una capacidad fundamental de liderazgo. Los gerentes que destacan no solo adoptan nuevas herramientas, sino que construyen culturas donde los equipos se sienten capacitados para experimentar, cuestionar las recomendaciones de la IA y aplicarlas a desafíos estratégicos significativos.
Esta guía explora el impacto de la IA en el liderazgo, las estrategias para fortalecer la toma de decisiones gerenciales y los beneficios que las organizaciones obtienen cuando la IA se integra en el trabajo diario.
La importancia de la IA en el liderazgo
La IA está cambiando el funcionamiento de las organizaciones modernas en todos los niveles, transformando los flujos de trabajo, la colaboración en equipo y los procesos de toma de decisiones. En lugar de depender únicamente de la intuición y la experiencia, los líderes pueden optimizar su juicio con datos en tiempo real, modelos predictivos y pruebas rápidas. Esto proporciona una visión más clara de los riesgos y las oportunidades, lo que permite una intervención más temprana.
Este cambio representa una evolución fundamental en la forma en que los líderes planifican y actúan
Con la IA, la toma de decisiones se basa más en datos, lo que permite a los líderes identificar tendencias con mayor rapidez, explorar escenarios hipotéticos y pasar de la planificación reactiva a la proactiva. La IA también ayuda a los líderes a comprender los resultados potenciales, anticipar los cambios del mercado e identificar mejoras operativas en toda la organización.
Otro beneficio significativo es el ahorro de tiempo. Cuando la IA gestiona análisis complejos, los equipos pueden centrarse en tareas de mayor nivel, como la resolución creativa de problemas, la planificación estratégica y la mejora de la experiencia del cliente.
Lo afirma Bojinov profesor de Harvard
Como explica el profesor Iavor Bojinov de la Escuela de Negocios de Harvard, quien imparte el curso en línea IA para Líderes junto con el profesor Karim Lakhani de HBS: «En la era de la IA, las decisiones que tomen los líderes hoy determinarán si esta se convierte en una verdadera ventaja o simplemente en una herramienta más que se desvanece en el olvido».
Los líderes que prosperan en este entorno utilizan la IA de forma intencionada, aportan claridad a decisiones difíciles, detectan puntos ciegos y promueven resultados reflexivos e inclusivos que benefician a todo el equipo.
Estrategias de liderazgo en IA para decisiones más inteligentes
A medida que la IA se acelera, los líderes tienen una gran oportunidad: no solo para mantenerse al día, sino también para dar forma al futuro. Las cuatro estrategias a continuación muestran cómo los gerentes pueden convertir la IA en un catalizador para tomar decisiones más inteligentes y obtener resultados innovadores.
- Fomente la alfabetización en IA en toda su organización
Antes de introducir herramientas de IA, los líderes deben preguntarse: ¿Mi equipo comprende con qué estamos trabajando?
Preparar a los empleados para la IA no requiere convertirlos en científicos de datos. En cambio, implica crear oportunidades de aprendizaje accesibles: talleres que desmitifiquen la IA, experiencia práctica con herramientas, oportunidades de desarrollo profesional y la participación de gerentes que compartan sus propias experiencias. El objetivo es ayudar a los equipos a reconocer dónde la IA crea una auténtica ventaja competitiva.
Un concepto útil de IA para Líderes es la fábrica de IA, que Lakhani describe como «un ciclo continuo de datos, etiquetado, capacitación y pruebas, donde cada componente se retroalimenta para mejorar el siguiente». A medida que los empleados interactúan con la IA y crean nuevos casos de uso, este ciclo se fortalece. Los algoritmos se vuelven más precisos y los conocimientos más precisos, lo que genera una capacidad organizacional que mejora la toma de decisiones.
«Aquí es donde comienza a surgir la ventaja competitiva; no al construir un modelo único, sino al construir un sistema que pueda aprender y mejorar continuamente», enfatiza Lakhani en IA para Líderes.
Cuando los equipos comprenden y confían en la IA, sus decisiones mejoran. Pueden aprovechar las oportunidades con mayor rapidez, estar más cerca de las necesidades del cliente y detectar las amenazas del sector antes de que surjan.
- Establecer marcos de decisión claros
No todas las decisiones requieren IA, y no todos los problemas se benefician únicamente de la intuición. Los líderes necesitan marcos claros que definan cuándo confiar en la IA, recurrir a la experiencia humana o utilizar ambas.
Como señala Lakhani en IA para Líderes: «Los estudios han demostrado que, si bien la IA puede ser útil y reveladora, también puede generar confusión o errores de juicio, especialmente cuando a los humanos les cuesta calibrar la confianza en la IA frente a sus propios instintos».
Sin estructura, los equipos pueden hacer un mal uso de la IA, confiar demasiado en ella o pasar por alto cuando podría aportar valor.
Un ejemplo real de IA para Líderes lo ilustra bien. VideaHealth integra la IA en las consultas dentales para ayudar a los profesionales sanitarios a revisar radiografías y detectar problemas que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos. Para diseñar el producto, el equipo tuvo que considerar:
Cuánta confianza deben depositar los profesionales sanitarios en las recomendaciones de la IA;
Cómo se integra la herramienta en los flujos de trabajo y las interacciones con los pacientes existentes;
Si la IA debe apoyar a los profesionales sanitarios o automatizar partes del proceso.
«Este tipo de decisiones surgen al principio de cualquier proceso de diseño de IA, y no se trata solo de cuestiones funcionales, sino también de roles, responsabilidad y control», explica Lakhani en IA para Líderes.
Para guiar las decisiones, los líderes pueden utilizar el concepto de automatización-aumento mencionado en IA para Líderes:
Automatización: La IA opera de forma independiente.
Aumento: La IA apoya a los humanos, quienes toman la decisión final.
La elección del enfoque adecuado depende del marco de frecuencia-valor, presentado en IA para Líderes, que considera:
Frecuencia: Con qué frecuencia se realiza la tarea.
Valor: Lo que está en juego y el impacto potencial.
Al combinar frecuencia y valor, ofrecen una guía práctica que puede impulsar la productividad en el lugar de trabajo:
Tareas de alta frecuencia y alto valor: Excelentes candidatas para la asistencia de IA o la automatización parcial, pero a menudo con supervisión humana.
Tareas de alta frecuencia y bajo valor: Ideales para la automatización completa; las pequeñas mejoras de eficiencia se acumulan rápidamente.
Tareas de baja frecuencia y alto valor: Normalmente requieren información de IA y juicio humano.
Tareas de baja frecuencia y bajo valor: A menudo no conviene automatizarlas.
Una vez que los líderes saben dónde se ubica una tarea, pueden determinar cuándo la IA debe liderar y cuándo los humanos deben mantener el protagonismo.
- Fomentar una cultura de cuestionamiento
Un liderazgo sólido en IA requiere un lugar de trabajo donde la curiosidad prospere y se fomente el cuestionamiento. La IA no mejora las decisiones por sí sola; las personas sí. Y las personas piensan mejor cuando se sienten seguras al cuestionar suposiciones y examinar críticamente los resultados de la IA.
La dependencia excesiva de la IA es uno de los mayores riesgos de esta tecnología. Sin un escepticismo sano, los equipos pueden pasar por alto errores o recomendaciones engañosas. Fomentar las preguntas fortalece la confianza y la calidad de las decisiones.
La experiencia de Moderna, destacada en IA para Líderes, lo demuestra. A medida que la empresa expandía su infraestructura digital, los líderes fomentaron una cultura de experimentación y aprendizaje. Esta mentalidad resultó crucial durante la pandemia de COVID-19: Moderna diseñó su primera vacuna candidata en tan solo dos días, centrándose en sus sistemas digitales.
«Para afrontar el momento, se basó en su enfoque digital, la fabricación integrada verticalmente y una cultura de experimentación y agilidad», enfatiza Lakhani en IA para Líderes.
Una cultura de curiosidad transforma la IA de una muleta a un catalizador que eleva nuestro pensamiento en lugar de reemplazarlo.
- Liderar con Transparencia
La confianza en la IA se basa en la claridad, no en el secretismo. Los líderes deben ayudar a los equipos a comprender cómo y por qué se utiliza en decisiones importantes.
La transparencia comienza con una comunicación clara:
Dónde encaja la IA en los flujos de trabajo
En qué decisiones influye la IA
Qué herramientas se utilizan
También incluye una gobernanza responsable. «Los usuarios y las partes interesadas deben poder comprender cómo funciona el sistema: cómo recopila datos, toma decisiones y qué compensaciones implica», explica Bojinov en IA para Líderes.
Cuando los empleados comprenden cómo se utiliza la IA, quién es responsable y cómo se revisan las decisiones, se sienten más seguros para plantear inquietudes y contribuir a mejores resultados.
¿Listo para fortalecer tu toma de decisiones con IA?
La IA está transformando el liderazgo efectivo. Permite obtener información más rápida, tomar decisiones más claras y tomar decisiones más seguras en todos los sectores y roles. Los líderes que destacarán son aquellos que desarrollan conocimientos de IA, establecen marcos de decisión, promueven el cuestionamiento saludable y lideran con transparencia.
Pero la IA no transformará el liderazgo por sí sola. Requiere líderes dispuestos a usarla con cuidado, desarrollar las habilidades para aplicarla estratégicamente y tomar decisiones que posicionen a sus organizaciones para el futuro.
Si estás listo para mejorar tu toma de decisiones y desarrollar las capacidades que importan en la era de la IA, explora IA para Líderes y descarga nuestro diagrama de flujo gratuito para determinar qué curso de transformación digital e IA se ajusta a tus objetivos profesionales.
¿Cuál es la ética de la toma de decisiones automatizada?
La siguiente contribución corresponde al portal de The Decision Lab que se define así:
The Decision Lab es una firma de investigación aplicada e innovación. Utilizamos la ciencia del comportamiento y el diseño para ayudar a organizaciones ambiciosas a construir un futuro mejor. Lo logramos brindando servicios de consultoría a algunas de las organizaciones más grandes del mundo, realizando investigaciones en áreas prioritarias y publicando una de las publicaciones más importantes en ciencia del comportamiento aplicada. Anteriormente, hemos ayudado a organizaciones como la Fundación Gates, Capital One, el Banco Mundial y numerosas empresas de la lista Fortune 500 a resolver algunos de sus problemas más complejos mediante el pensamiento científico.
La autoría es de Isaac Koenig-Workman que cuenta con varios años de experiencia en apoyo a la salud mental, facilitación de grupos y comunicación pública en entornos gubernamentales, sin fines de lucro y académicos. Es Licenciado en Psicología por la Universidad de Columbia Británica y actualmente cursa un Certificado Profesional Avanzado en Perspectivas Conductuales en la Escuela de Negocios Sauder de la UBC. Isaac ha contribuido a la investigación en el Laboratorio de Neurociencia de la Atención y el Centro de Investigación del Juego de la UBC, y ha apoyado el desarrollo de la aplicación PolarUs para el trastorno bipolar a través del departamento de Psiquiatría de la UBC. Además de escribir para TDL, trabaja como Defensor de Resolución Temprana en el Programa de Derecho de Salud Mental de la Sociedad de Asistencia Legal Comunitaria, donde apoya a personas certificadas bajo la Ley de Salud Mental de Columbia Británica y ayuda a reducir las barreras a la atención médica, especialmente para jóvenes y adultos jóvenes que se enfrentan a sistemas complejos de salud mental.
La ética de la toma de decisiones automatizada (ADM) se refiere a los principios y directrices que garantizan que los sistemas algorítmicos tomen decisiones justas, transparentes y responsables. A medida que los algoritmos influyen cada vez más en áreas como la atención médica, la contratación, las finanzas y la justicia penal, las preocupaciones éticas se centran en cuestiones como el sesgo y la necesidad de supervisión humana para evitar resultados desiguales o perjudiciales. Estudiar la ética de la ADM ayuda a las organizaciones a equilibrar la eficiencia con la confianza, a la vez que protege los derechos individuales y la confianza pública en la tecnología.
La idea básica
Después de cientos de solicitudes, finalmente consigues una entrevista para el trabajo de tus sueños. Para tu sorpresa, la primera ronda no es con una persona, sino con un algoritmo que analiza tus respuestas a preguntas pregrabadas. Te califican mal por algunos «eh», tu incomodidad con el formato de IA y tu confusión sobre el proceso, lo que te impide tener una oportunidad antes de que un humano vea tu solicitud.
La ética en la toma de decisiones
Situaciones como esta plantean preguntas urgentes sobre la ética de la toma de decisiones automatizada (TDA), un ámbito dentro de la ética de la IA que examina las implicaciones morales y sociales de delegar decisiones en sistemas algorítmicos. En este contexto, la TDA abarca sistemas algorítmicos, desde los basados en reglas hasta los de autoaprendizaje, que recopilan y analizan datos para generar resultados que guían o sustituyen la toma de decisiones humana. La TDA impacta ahora en casi todos los aspectos de la sociedad, lo
