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Uno de los obstáculos más críticos para lograr un impacto a escala con las transformaciones digitales y de inteligencia artificial (D&AI, por sus siglas en inglés) es contar con un grupo suficiente de líderes de dominio. Se trata de los ejecutivos N-2 y N-3 (es decir, aquellos que se sitúan dos o tres niveles por debajo del CEO) que lideran un dominio –ya sea una línea de negocio o una función– e impulsan la transformación de extremo a extremo con IA (vea el recuadro “¿Qué es un dominio?”). Las herramientas de IA están en todas partes, pero no así las competencias necesarias para aplicarlas a problemas empresariales reales, mejorando la experiencia del cliente y reduciendo al mismo tiempo los costos unitarios a escala.
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Contar con estos responsables de dominio es probablemente el elemento más crítico que cualquier empresa necesita para sus transformaciones con IA. El CEO debe liderar la transformación en su conjunto, y los altos ejecutivos deben alinearse en las prioridades y en las capacidades corporativas para habilitar la IA. Pero es el líder de dominio quien tiene la responsabilidad operativa de traducir las visiones y los planes en cambios reales y en valor tangible.
Ese enfoque en el dominio es particularmente crítico porque la mayoría –si no todas– de las empresas que hemos estudiado obtienen la mayor parte de sus beneficios de unos pocos dominios profundamente transformados.
Por ello, aunque es importante desarrollar las competencias tecnológicas de todas las personas de la empresa, en este artículo nos centraremos en el responsable del dominio. Los responsables de dominio más eficaces pueden abordar las necesidades de los clientes, la estrategia, el diseño organizacional y el desempeño operativo: el músculo ejecutivo tradicional. Pero también han desarrollado un “segundo músculo”: contar con la suficiente fluidez tecnológica para diseñar una hoja de ruta de transformación habilitada por IA, comprender la entrega moderna de software y valorar la salud de su patrimonio de datos, de las plataformas tecnológicas y del talento de ingeniería.
Sin embargo, hoy estamos lejos de tener suficientes líderes de dominio. Nuestro análisis de perfiles de LinkedIn de altos directivos de empresas de Fortune 500 indicó que solo el 17 por ciento de su conjunto de competencias es de naturaleza técnica y que apenas el 5 por ciento de sus trayectorias profesionales han incluido el desempeño de un puesto técnico.1 Esto no resulta sorprendente. Históricamente, los líderes con capacidades tecnológicas tendían a desarrollar su carrera en el área de tecnología de la información (TI).
A pesar de la escasez de responsables de dominio con un sólido músculo de IA, está surgiendo un modelo que define qué se necesita para ser un responsable de dominio eficaz y cómo desarrollar los músculos tecnológicos correspondientes.
¿Qué competencias definen a los responsables de dominio?
Conozca a Adam Boyd. Es un alto ejecutivo de Citizens Bank. Hace unos años lideró una línea de negocios llamada préstamos sobre el valor de la vivienda (home equity lending), que permite a los clientes pedir dinero prestado utilizando el valor acumulado de su vivienda como garantía. Adam tenía una visión clara para reinventar la experiencia del cliente mediante la tecnología. Su objetivo era ofrecer a los propietarios de viviendas líneas de crédito preaprobadas, un proceso de solicitud mucho más simplificado y operaciones de back office automatizadas, de modo que los clientes pudieran recibir el dinero en tan solo unos días, frente al estándar de la industria, que puede llegar a 35 días o más.
Para hacer realidad esta visión, Adam tuvo que trabajar codo con codo con los líderes del banco en tecnología, crédito, riesgo, cumplimiento normativo, estrategia y finanzas para desarrollar una hoja de ruta de casos de uso que hiciera posible esta nueva oferta. Entre los elementos clave se incluían: 1) usar datos e IA para automatizar el análisis del perfil crediticio de los clientes y preevaluar las ofertas; 2) crear campañas de marketing digital personalizadas; 3) simplificar la aplicación digital hasta reducirla a unos pocos clics; y 4) implantar automatización de procesos para reducir los tiempos de ciclo del back office.
La dirección del banco se mostró entusiasmada con su plan y le asignó cuatro equipos de desarrollo multifuncionales. Liderar equipos de entrega de tecnología era algo nuevo para Adam. Tuvo que aprender desarrollo de software ágil y comprender los diferentes roles dentro de un equipo ágil. También se familiarizó con la arquitectura de datos del banco y con su pila tecnológica global para construir esta nueva oferta. Adam no solo supervisó estos equipos, sino que se mantuvo estrechamente involucrado para ayudar a superar obstáculos, redirigir los esfuerzos de desarrollo cuando fue necesario y garantizar, mediante pruebas iterativas, que la tecnología que se estaba construyendo respondiera a las necesidades de los clientes.
Por último, Adam asumió la gestión del cambio de extremo a extremo: resolvió conflictos entre canales, reorganizó los flujos de trabajo operativos y mejoró las competencias de los equipos de los centros de contacto y de las sucursales. Esto requirió una estrecha colaboración con altos directivos de distribución, marketing, gestión de riesgos, tecnología y operaciones.
Este programa no estuvo exento de dificultades. A menudo se requirieron decisiones complejas y concesiones interfuncionales por parte de la C-suite, como reasignar el gasto de marketing a canales digitales o revisar políticas de crédito. Sin embargo, dos años después, Adam y sus colegas lograron ofrecer una experiencia de cliente revolucionaria, muy por encima del estándar del sector, y alcanzaron menores costos de venta y de servicio.
La historia de Adam es poco común, pero no única. Tomemos el caso de Neesha Hathi, responsable de Wealth & Advice Solutions en Schwab. No era tecnóloga de formación, pero aprendió el oficio en una serie de roles previos a su puesto actual, entre ellos la dirección de una filial de software y el cargo de directora digital. Se volvió especialmente competente en transformar recorridos de cliente y procesos operativos mediante la tecnología. O consideremos a Menno Van der Winden, quien, cuando era director de Calidad y Desarrollo de Productos en Tata Steel, desarrolló su capacidad para aplicar analítica avanzada e IA con el fin de mejorar la calidad del producto y la productividad en una de las mayores plantas siderúrgicas del mundo, logrando mejoras significativas en la calidad y el rendimiento productivo.
Estos líderes ejemplifican las competencias clave que desarrollan los líderes empresariales con capacidades en IA y tecnología, lo que denominamos el “segundo músculo”. Cuando los líderes empresariales dominan esta habilidad, son capaces de hacer lo siguiente:
- Reimaginar su dominio y crear una visión transformadora con el cliente en el centro. Comprenden los puntos de fricción y las necesidades no cubiertas. Conocen las principales fuentes de ineficiencia en sus operaciones. Utilizan la creatividad y el reconocimiento de patrones para reimaginar el negocio con IA, no solo para automatizar un flujo de trabajo existente.
- Desarrollar hojas de ruta de transformación habilitadas por IA. Saben cómo trabajar con expertos del dominio y especialistas funcionales para rediseñar procesos de extremo a extremo mediante IA y tecnología. Convierten esos insumos en una hoja de ruta integral de casos de uso secuenciados, con KPI claros vinculados a resultados. No delegan esta tarea al equipo de TI ni la trasladan a niveles inferiores de sus organizaciones. La asumen porque es crítica para la misión.
- Supervisar la entrega de tecnología. Si bien no son expertos en tecnología, estos líderes poseen el suficiente conocimiento tecnológico para supervisar el desarrollo, ayudar a sus equipos a priorizar el trabajo, resolver problemas para superar obstáculos y cuestionar el enfoque de sus equipos de forma eficaz. Trabajan de manera rápida e iterativa para crear soluciones escalables que entusiasmen a los clientes. Además, aprovechan la existencia de equipos multifuncionales bajo su liderazgo para impulsar la eficacia y la velocidad del desarrollo.
- Liderar la gestión del cambio de extremo a extremo. Los líderes empresariales con capacidades tecnológicas no delegan la responsabilidad de implementar sus soluciones de IA. Se responsabilizan de su adopción y escalado. Son responsables no solo de desarrollar soluciones, sino también de garantizar que generen valor. Dado que tienen la mejor visión global del proceso de extremo a extremo que se está transformando, están en la mejor posición para diseñar y orquestar un esfuerzo de gestión del cambio bien integrado.
Los líderes empresariales que desarrollen este segundo músculo tienen la clave de su futuro con la IA. Por eso, la gran –quizás la más importante– pregunta que cualquier CEO o miembro del consejo de administración debe responder es: ¿cuántos Adams, Neeshas y Mennos tiene su empresa?
¿Cómo desarrollar ese segundo músculo y convertirse en un responsable de dominio?
Desarrollar su coeficiente de dominio de IA es una tarea continua; no basta con un campamento de entrenamiento tecnológico ni con alguna reunión esporádica con start-ups. Construir este segundo músculo —y evitar que se atrofie— requiere intención, disciplina y una visión de largo plazo.
Aprenda como si fuera su misión
Muchas empresas cuentan con programas de capacitación sofisticados, pero, en última instancia, los líderes de dominio entienden que deben asumir la responsabilidad de su propio proceso de aprendizaje. Los llamamos “aprendices intrépidos” (“fearless learners”), y están impulsados por la curiosidad y la pasión por ampliar y profundizar sus conocimientos.
Adam Boyd, de Citizen Bank, dedica entre seis y diez horas semanales a debatir y aprender sobre temas tecnológicos. Lo hace de diversas maneras: reservando tiempo para leer sobre los últimos avances, intercambiando puntos de vista con líderes tecnológicos de su banco, reuniéndose con proveedores tecnológicos y consultores, asistiendo a revisiones de sprint y a conferencias, visitando otras instituciones financieras que han hecho cosas novedosas, reuniéndose con start-ups de fintech, tomando cursos en línea, etcétera.
Neesha Hathi, de Schwab, ha explicado lo importante que es buscar activamente oportunidades para profundizar el aprendizaje. Por ejemplo, como miembro del consejo de administración de una empresa del sector salud, pertenece a la Asociación Nacional de Directores Corporativos (National Association of Corporate Directors, NACD). Al evaluar opciones de formación continua, decidió reforzar sus conocimientos en ciberseguridad y realizó un curso de 30 horas sobre riesgos de ciberseguridad.
Obsesiónese con el valor y replantée cómo capturarlo
Los “pretendientes” de la IA persiguen pruebas de concepto rápidas para marcar una casilla en su evaluación de desempeño. Su razonamiento es “usar tecnología”. Menno Van der Winden nunca empieza por la tecnología. Más bien, empieza por preguntarse cuáles son los problemas más importantes y luego evalúa si un enfoque tecnológico puede resolverlos. “No soy científico de datos”, dijo. “Lo que he aprendido es a identificar los problemas atractivos que vale la pena resolver.”
En la práctica, esto significa que los responsables de dominio se enfocan en problemas de negocio que justifican el esfuerzo. Nuestra regla general es que el valor potencial de un esfuerzo de transformación debería generar un 20 por ciento del valor incremental. Los responsables de dominio están particularmente abiertos a nuevas formas de hacer las cosas para capturar ese valor. Van más allá de mejorar procesos, reinventando recorridos de cliente y rompiendo con las ortodoxias establecidas.
Estamos viendo la versión más reciente de la importancia de esta mentalidad con los agentes de IA. Las empresas que están teniendo éxito con agentes no se centran en casos de uso aislados ni se limitan a automatizar procesos existentes; están reinventando los flujos de trabajo de extremo a extremo para aprovechar las capacidades de los agentes.
Esta mentalidad se basa en una comprensión sólida de lo que la IA puede hacer, y no es posible delegarla. Como dijo Hathi: “Muchos líderes empresariales con menos conocimientos tecnológicos simplemente dirán que no entienden la tecnología y delegarán los desafíos tecnológicos –o las oportunidades– a TI para que los resuelva”. El resultado de este impulso por delegar suele ser un pensamiento limitado y mejoras marginales, en lugar de utilizar la tecnología para desbloquear un nuevo valor sustancial.
Comprenda las palancas operativas para obtener valor de la tecnología
Nunca se trata solo de tecnología cuando se busca extraer valor de la tecnología. Los líderes de dominio entienden que garantizar que la tecnología cumpla su potencial requiere integrar sistemas, tanto técnicos como organizativos. Este pensamiento a nivel de sistema es esencial para reconfigurar con éxito el negocio.
Boyd capturó esta idea al describir la ecuación de valor de la transformación digital y de IA como sustentada en tres pilares: personas, datos y tecnología. “El verdadero poder de la tecnología está en trabajar con las personas adecuadas para construir sistemas que tomen las aportaciones de los clientes, las combinen con mejores modelos y ofrezcan una mejor experiencia al cliente”, afirma.
Van der Winden expresó una convicción similar: desarrollar soluciones tecnológicas depende de mucho más que de la tecnología en sí. Entendía, por ejemplo, la necesidad de un compromiso de liderazgo desde el lado del negocio, así como la importancia de contar con buenos datos. “Solo me comprometía con una solución si había un caso de negocio y un responsable sénior del área de negocio, y si los datos estaban disponibles y tenían una calidad razonable.”
La naturaleza intensa e interfuncional de una transformación digital y de IA exige un nivel mucho mayor de colaboración en toda la organización. Esto significa que los responsables de dominio deben interactuar y trabajar de forma habitual con líderes de distintas funciones, ya sea incorporando desde el inicio la experiencia en riesgos al desarrollo de soluciones o colaborando con los equipos de primera línea para garantizar su adopción.
A nivel técnico, esta visión sistémica suele reflejarse en la capacidad de comprender las arquitecturas empresariales, del mismo modo que muchos altos directivos entienden las arquitecturas de capital o de talento. Esto se debe a que las decisiones en torno a la arquitectura empresarial son cruciales para impulsar la escala, reforzar la resiliencia y habilitar capacidades transversales que respalden los flujos de trabajo de extremo a extremo necesarios para obtener valor de la IA.
Ensúciese las manos
No hay sustituto para el aprendizaje en el propio trabajo cuando se trata de desarrollar el músculo de la inteligencia artificial. Evidentemente, los líderes empresariales necesitan apoyarse en tecnólogos e ingenieros cualificados para resolver problemas. Pero eso no significa simplemente delegar el trabajo en ellos. Los líderes con conocimientos tecnológicos se involucran a fondo con los equipos para desarrollar soluciones.
Hathi subrayó que desarrollar estos conocimientos tecnológicos requiere que los líderes vayan más allá de una la comprensión conceptual de la tecnología y la entiendan a un nivel práctico. “Refuerza tus instintos para que puedas identificar rápidamente si un programa o un problema tecnológico es grande o pequeño, complejo o sencillo.”
Tener esa comprensión práctica ayuda a superar un problema que aqueja a muchos directivos: la dificultad para calibrar o evaluar el progreso de los programas tecnológicos. A muchos les cuesta saber si un proyecto tecnológico va bien o no porque no entienden los detalles prácticos que pueden determinar el éxito de una solución tecnológica.
Hathi no tenía una formación tecnológica tradicional, así que invirtió tiempo en trabajar con los equipos. “Participé en los talleres de diseño, profundizando realmente en los problemas y entendiéndolos”, dice. Trabajó con ingenieros, científicos de datos, líderes tecnológicos y expertos en producto para comprender lo que estaban haciendo. “Así, cuando hablaba con el consejo de administración, podía hacerlo con confianza y credibilidad... sobre cómo ciertas inversiones ayudarían a nuestros equipos a construir los productos y servicios que necesitábamos, por ejemplo.”
Desarrolle olfato para el talento tecnológico
El talento siempre ha sido importante. Pero pocos líderes entienden hasta qué punto es una misión crítica cuando se trata del talento tecnológico, donde un ingeniero o arquitecto de primer nivel puede generar diez veces más valor que sus pares. En nuestro trabajo de Rewired, hemos observado que los líderes exitosos dedican la mayor parte de su tiempo a cuestiones relacionadas con las personas, desde la contratación hasta los modelos operativos que permiten que las personas prosperen en su trabajo.
Esto incluye dedicar tiempo a interactuar con responsables de producto, ingenieros de datos, científicos de datos, arquitectos de soluciones y especialistas en IA para comprender qué diferencia a los mejores. ¿Pueden explicar la arquitectura de la solución y las razones detrás de las decisiones tomadas? ¿Pueden anticipar vulnerabilidades? ¿Pueden describir cómo fluirán los datos?
Llevar esto a la práctica implica invertir una cantidad significativa de tiempo en el trabajo poco glamoroso de crear incentivos (bonos y KPI de desempeño) que fomenten comportamientos que pongan a la IA primero, comprender qué capacidades se necesitan para desarrollar las soluciones prioritarias, diseñar itinerarios de aprendizaje personalizados y crear nuevos modelos de compensación.
Van der Winden destacó especialmente la importancia de la capacitación. A medida que formaba nuevos equipos para trabajar en nuevas oportunidades, dependía de encontrar a los mejores ingenieros y luego capacitarlos para utilizar analítica avanzada y trabajar con equipos multifuncionales. “Para cada caso de uso con un equipo nuevo, incorporábamos a algunas personas de mi grupo con experiencia previa para que trabajaran con los nuevos”, afirma. “Esto fue fundamental para consolidar las capacidades que estábamos desarrollando y ampliar la base de personas capaces de realizar el trabajo.” Su equipo terminó formando a más de 500 ingenieros.
Siéntase cómodo con la ambigüedad y aplique un enfoque por etapas con puntos de control
Esta es una de las cosas más difíciles para los altos directivos, que suelen ser evaluados por “cumplir los números”. Si se rompe con el enfoque incremental y se reimagina de verdad cómo podría operar el negocio de manera diferente, esto implica un cierto nivel de ambigüedad en el camino a seguir. Los líderes empresariales con capacidades en IA dominan el arte de organizar sus esfuerzos por etapas, obteniendo beneficios económicos en cada tramo de inversión y adaptando constantemente sus esfuerzos a medida que encuentran obstáculos.
Comprender la tecnología en sí misma no debería ser el objetivo de los ejecutivos; lo importante es entender cómo trabajar con ella para crear valor. Esto puede parecer intimidante al principio, pero es totalmente viable, como subraya Boyd: “Mi curva de aprendizaje fue muy pronunciada, pero después de seis meses empecé a sentirme más seguro de mi eficacia para liderar una transformación empresarial intensiva en tecnología.”
¿Qué debería hacer la alta dirección para desarrollar más responsables de dominio con capacidades en IA?
De todos los programas de capacitación en IA que se podrían lanzar, ninguno será más estratégico e impactante, en nuestra opinión, que desarrollar responsables de dominio con capacidades tecnológicas (así como a la propia alta dirección). “No se puede contratar a un responsable de dominio”, enfatiza Van der Winden. “La persona que ocupe ese puesto debe conocer la empresa y tener experiencia en el dominio. Hay que identificarlos y capacitarlos.” En la mayoría de las grandes empresas (o divisiones de conglomerados) hay aproximadamente entre 15 y 30 procesos de negocios o recorridos de cliente clave, cada uno con un líder empresarial y un equipo a su alrededor con la combinación adecuada de capacidades funcionales. Eso significa que se necesitarán entre 75 y 150 líderes dentro de la población N-2 y N-3.
Considere tomar estas tres acciones prácticas para crear este banco de talento de dominio:
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Ponga a las personas adecuadas y los incentivos correctos. Comience por aclarar qué procesos de negocio y recorridos clave tienen mayor potencial de transformación mediante la IA y pregúntese si cuenta con los líderes adecuados hoy. Más concretamente, ¿tienen los rasgos de liderazgo descritos anteriormente? Es común cambiar entre el 20 y 30 por ciento de los líderes actuales. Si no realiza cambios explícitos, seguirá luchando contra la fuerza gravitatoria de la organización heredada y la resistencia que puede generar.
Vikram Sinha, CEO de Indosat Ooredoo Hutchison, un proveedor indonesio de telecomunicaciones, afirmó que un cambio efectivo se basa “10 por ciento en herramientas, 20 por ciento en plataformas y 70 por ciento en personas”. Como parte del compromiso de transformar el negocio en una empresa de telecomunicaciones nativa en IA, Sinha ha impulsado un esfuerzo a gran escala para desarrollar capacidades de IA, con programas trimestrales de inmersión en IA para la alta dirección y una iniciativa de liderazgo en IA para los 100 principales ejecutivos, centrada tanto en aprender IA como en liderar en la era de la IA.
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Lance un programa estratégico de mejora de competencias. Si bien la gestión de producto es un componente importante del nuevo conjunto de habilidades, el rol de los líderes de dominio con capacidades en IA es más amplio y complejo. Esto se debe a que los responsables de dominio son dueños de un proceso de negocio de extremo a extremo que involucra a cientos o miles de personas en operaciones y atención al cliente. Sus nuevas habilidades también deben abarcar el ámbito de la reingeniería de procesos, los modelos de IA, la gestión de datos, el talento de ingeniería y la gestión del cambio. Su programa de capacitación debe reflejar esta amplitud.
Si bien los cursos tradicionales ayudan a sentar las bases en estas disciplinas, la práctica directa con problemas reales de negocio es necesaria para desarrollar el músculo. Esto puede lograrse mediante 1) el trabajo codo con codo con un socio de consultoría, 2) la adopción de un modelo de liderazgo en tándem, en el que un responsable tecnológico se asocia con el líder empresarial sénior, y 3) la realización de un proyecto final real como parte de una master class de IA.
- Ajuste el modelo operativo para habilitar una entrega liderada por el negocio. Ningún nivel de inversión en capacitación superará un modelo operativo ineficaz. En concreto, el talento de ingeniería debe integrarse en equipos que trabajen bajo el liderazgo de los responsables de dominio. El modelo de financiamiento debe evolucionar hacia lo que se conoce como “financiación persistente” (“persistent funding”), en el que se asigna una partida presupuestaria a una hoja de ruta (en lugar de a proyectos individuales), lo que ofrece a los líderes flexibilidad para reasignar recursos. Por último, la gestión del desempeño y los incentivos deben alinearse con las mejoras de KPI definidas en la hoja de ruta de la transformación.
Cuando se ha construido una cantera de responsables de dominio con capacidades en IA, la empresa obtiene una verdadera ventaja competitiva. Esto se debe a que estos líderes son difíciles de replicar. Combinan un profundo conocimiento del dominio específico del negocio con capacidades en tecnología, datos e IA que los convierten en transformadores empresariales formidables.