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La AI generativa ha invadido el lugar de trabajo, pero su impacto sigue siendo difícil de precisar. Si bien dos tercios de las empresas globales utilizan la IA generativa,1 estas implementaciones están resultando ser muy diferentes de los proyectos de software empresarial del pasado. Los CEOs comprenden cada vez más el potencial de la IA generativa, pero siguen sin tener claro cómo crear un valor significativo a partir de esta tecnología.
La IA generativa tiene el potencial de cambiar por completo la forma de trabajar de los empleados. Su interfaz de lenguaje natural facilita su uso, mientras que sus crecientes capacidades de razonamiento y agénticas le permiten realizar tareas cada vez más complejas, como interpretar grandes volúmenes de información, codificar y responder a consultas. Los agentes más avanzados incluso están empezando a realizar tareas como crear hojas de cálculo y navegar por páginas web. Y los empleados están claramente deseosos de usarla; ya lo están haciendo tres veces más de lo que sus líderes creen.2
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Pero el simple hecho de poner una nueva tecnología en manos de las personas no garantiza que la utilicen de manera eficaz, ni cambia profundamente la forma de trabajar de una empresa. En cambio, los CEOs deben aplicar un nuevo enfoque de gestión del cambio que movilice a sus empleados, convirtiéndolos de experimentadores en aceleradores de la IA generativa. Este no es un proceso lineal. La gestión del cambio en la era de la IA generativa exige que los empleados se conviertan en participantes activos, en lugar de simples usuarios. Les pide que experimenten, co-creen productos y se comprometan con el desarrollo continuo de sus habilidades. También reconoce que no todos harán la transición sin dificultades y que algunos empleados necesitarán apoyo adicional. En este artículo, describimos cinco pasos que los CEOs pueden seguir para guiar a sus empresas a través de estas aguas inexploradas.
Este nuevo tipo de transformación podría inaugurar una era de enorme crecimiento y, finalmente, liberar el valor real de la IA generativa. Pero para llegar a ese punto, los CEOs deberán gestionar el cambio sustancial que la IA generativa supondrá para sus equipos. Los mejores líderes reconfigurarán sus organizaciones para que estén totalmente habilitadas con IA generativa, dotando a sus empleados de superpoderes de IA para liberarlos de tareas tediosas y repetitivas.
Paso 1: Diseñar un norte estratégico basado en resultados, no en herramientas
Es tentador ver la IA generativa como una herramienta más que los empleados estarán obligados a usar. Pero los CEOs están aprendiendo que esta visión es incompleta y que los empleados ven la IA más como una capacidad que como una herramienta. Una organización reconfigurada en torno a la IA contará con seres humanos y agentes de IA generativa trabajando juntos de manera fluida. Si bien ese futuro aún no ha llegado, los CEOs con visión de futuro están creando hoy planes de norte estratégico para tener éxito en este nuevo mundo mañana.
El norte estratégico debe ser lo suficientemente sencillo como para que todo el mundo lo entienda, pero lo suficientemente audaz como para inspirar a los equipos. Debe adaptarse a la evolución de la tecnología y ser capaz de absorber y activar los modelos de IA de vanguardia y sus nuevas capacidades en un plazo razonable. El norte estratégico debe definir cómo una organización creará valor y ventaja competitiva a partir de la IA generativa, y cuál será el impacto probable en el ciclo de vida del talento. Para liderar un cambio de esta magnitud con éxito, es posible que los líderes tengan que profundizar en su propia formación, tanto sobre lo que la IA generativa puede hacer hoy en día como sobre la trayectoria probable en el futuro.
Gestionar la magnitud del cambio que representa ese norte estratégico requerirá dos componentes críticos: un plan de gestión del cambio con los recursos necesarios y una reinvención completa de los flujos de trabajo de extremo a extremo. Los líderes deberán considerar tanto el ritmo del cambio tecnológico como la capacidad de movilizar a su personal hacia este estado futuro. Por ejemplo, una empresa podría empezar desplegando agentes de IA generativa que realicen tareas concretas y luego evolucionar hacia el despliegue de enjambres de agentes capaces de lograr resultados empresariales completos. En esta versión de una empresa habilitada con IA generativa, algunas partes de la organización podrían convertirse en organizaciones mínimamente viables (mínimum viable organizations, o MVO), donde los enjambres de agentes supervisan la mayor parte del trabajo, con el menor número posible de humanos para verificar sus resultados. Otras partes de la empresa mantendrían un mayor número de trabajadores humanos equipados con superpoderes habilitados por la tecnología. Al diseñar un norte estratégico, los CEOs pueden contemplar qué partes de sus empresas se prestan mejor a cada enfoque, como las funciones de atención al cliente de alto contacto, que siguen siendo más humanas, mientras que las operaciones de back-office se convierten en MVO.
Sea cual sea el equilibrio entre el ser humano y la máquina, el enfoque de gestión del cambio tendrá que reconocer que el ritmo de cambio en una organización será desigual. El recorrido de creación de este tipo de organización que combina el ser humano y la IA va más allá de lo que abarcan los manuales tradicionales.
Paso 2: Generar confianza con datos accesibles, gobernanza y sabiduría empresarial
Es esencial crear una confianza sólida en el uso de la IA generativa en toda la organización. Al fin y al cabo, si los empleados no confían en los resultados de la IA generativa, tampoco confiarán en las decisiones que esta tome. Por lo tanto, la tecnología tendrá pocas posibilidades de alcanzar escala. Nuestra investigación muestra que las “empresas con alto rendimiento en IA generativa”, es decir, aquellas que atribuyen al menos el 10 por ciento de sus ganancias antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización (EBITDA, por sus siglas en inglés) al uso de la IA generativa, son más propensas que otras compañías a invertir en actividades que fomenten la confianza (Gráfica 1). Y cuando las empresas invierten en generar confianza en la IA y las tecnologías digitales, son casi dos veces más propensas a experimentar tasas de crecimiento de los ingresos del 10 por ciento o más que las empresas que no lo hacen.3
Para construir una base de confianza, los líderes también deben considerar la accesibilidad de los datos como una línea de trabajo prioritaria y un componente clave del proceso de gestión del cambio. Nuestra experiencia muestra que casi todas las organizaciones cuentan con un “mercado de información” configurado por jerarquías y políticas que definen dónde se almacena la información y quién puede acceder a ella. La capacidad de la IA generativa para consumir datos no estructurados dentro de estos mercados puede representar una clara ventaja competitiva, ya que ayuda a las organizaciones a extraer insights y patrones ocultos de sus datos. Sin embargo, sigue siendo un reto entrenar modelos para procesar datos tanto estructurados como no estructurados con el fin de ofrecer respuestas fiables y de alta calidad. Las prácticas empresariales y los marcos tecnológicos necesarios para monitorear la calidad de las respuestas de la IA generativa aún están en desarrollo, por lo que es crucial que los líderes generen confianza ahora mismo.
Un enfoque eficaz de gestión del cambio debe establecer expectativas claras entre todos los empleados sobre la gobernanza y el uso de los datos. Junto con el CEO, el director de informática (CIO) y el director de datos (CDO) pueden dar prioridad a los datos accesibles y luego envolverlos en una sólida gobernanza de la IA. Esto requiere establecer un comité de supervisión de la IA, definir políticas sobre el uso aceptable, establecer directrices de cumplimiento y riesgo en colaboración con los equipos jurídicos y de riesgo, y garantizar puntos de control con intervención humana para detectar alucinaciones, sesgos o fugas de datos
En industrias altamente reguladas, generar confianza en la IA generativa es especialmente importante, sobre todo para los empleados que manejan datos confidenciales de los clientes.
Morgan Stanley, por ejemplo, colaboró con Open AI para entrenar a un asistente de IA generativa con más de 100,000 informes de investigación del banco. Sin embargo, no desplegó el asistente en toda la firma hasta que unos marcos de evaluación rigurosos demostraron que las respuestas de la IA cumplían con los estándares de calidad de los asesores. El resultado: una vez implementado con las medidas de seguridad adecuadas, el “AI @ Morgan Stanley Assistant” alcanzó rápidamente una adopción del 98 por ciento entre los equipos de gestión patrimonial de la empresa, democratizando el acceso a los conocimientos especializados.4
Las plataformas de IA generativa más fiables son aquellas que se basan en el contexto propio de la organización y revelan cómo se obtienen las respuestas y las fuentes utilizadas. Al implementar cualquier modelo de IA generativa, una empresa debería complementarlo con conocimientos institucionales, como investigaciones propias, registros de interacción con los clientes o décadas de experiencia en ingeniería. Las empresas también pueden considerar la posibilidad de reforzar esta base de conocimientos interna con información externa dinámica. Cuando la IA generativa ofrece respuestas fundamentadas en las que los usuarios pueden confiar, estos estarán mucho más dispuestos a incorporarla a sus flujos de trabajo diarios.
Paso 3: Reimaginar los flujos de trabajo para evolucionar hacia equipos de IA
Integrar la IA generativa a los procesos existentes no fomentará su adopción a gran escala y, si acaso, solo tendrá un impacto incremental. Esto se debe a que la IA generativa no es una herramienta como la mayoría del software empresarial, sino una capacidad que proporciona una nueva forma de pensar, trabajar y crear. En su lugar, los líderes pueden situar la IA generativa en el centro de los flujos de trabajo, reconfigurando por completo la forma en que se lleva a cabo el trabajo en sus organizaciones. Para lograrlo, es fundamental utilizar un enfoque de corresponsabilidad (two-in-the-box), donde los equipos de negocio y tecnología trabajen juntos para definir la nueva forma de trabajar. Los equipos de negocio se aseguran de que el nuevo modo de trabajo ofrezca los resultados empresariales esperados, mientras que el equipo de tecnología garantiza la viabilidad de diseñar el cambio técnico.
Esta reinvención puede evolucionar en tres fases para permitir que las personas se adapten a las nuevas formas de trabajar. Esta evolución puede progresar desde agentes de IA autónomos que los humanos usan para completar tareas muy específicas, pasando por grupos de agentes de IA que realizan procesos completos de principio a fin supervisados por humanos, hasta enjambres de agentes totalmente automatizados que actúan de forma independiente como MVO para ofrecer resultados empresariales completos. Incluso en esta última fase, no se eliminan las personas. Se necesitarán algunos empleados para garantizar que las MVO funcionen de forma segura y eficaz, y muchos otros serán reasignados a actividades de mayor valor. La gestión eficaz del cambio durante esta evolución en tres fases no puede comenzar sin antes generar confianza entre los empleados de que la IA generativa es una capacidad esencial necesaria para sus trabajos.
En la primera fase, las empresas aclaran algunos flujos de trabajo de extremo a extremo que podrían transformarse con la IA, como la adquisición al pago, la contratación a la jubilación o la idea al producto. A continuación, identifican dónde insertar agentes de IA generativa autónomos en estos flujos de trabajo para ayudar a los empleados a completar tareas específicas, pero no todo el flujo de trabajo. Esta es la fase en la que la IA generativa actúa más como una “herramienta”, ya que los empleados la utilizan para completar tareas concretas.
En la segunda fase, las empresas amplían el uso de agentes de IA generativa, creando grupos de agentes que trabajan juntos para completar todas las tareas del flujo de trabajo de principio a fin, aprendiendo a medida que evolucionan para mejorar cada vez más en el proceso. En esta fase, los humanos siguen gestionando a los agentes. Aunque los propios agentes realizan todo el trabajo, los humanos supervisan sus operaciones y resultados.
En la tercera fase, se añaden más agentes de IA generativa para crear un enjambre de agentes que podría alcanzar la autonomía total, operando como MVO sin intervención humana. En esta tercera fase —que tiene un potencial enorme, pero aún no se ha probado a gran escala—, los humanos seguirían supervisando a los agentes, pero no participarían en absoluto en el trabajo de extremo a extremo. En cambio, tendrían más tiempo para centrarse en tareas de mayor valor. De este modo, la empresa alcanza su objetivo de norte estratégico.
En las dos primeras fases, involucrar directamente a los empleados en el proceso maximiza el impacto del cambio. Los líderes pueden invitarlos a crear sus propios agentes y dar retroalimentación sobre las áreas en las que la IA generativa podría integrarse en sus flujos de trabajo. Los líderes más fuertes establecen la expectativa de que todos los empleados formen parte del proceso para que la IA generativa funcione, y que esto es esencial para el éxito futuro de la empresa. Seleccionar los procesos de trabajo adecuados para automatizar primero puede aumentar la aceptación de los empleados, ya que estas mejoras facilitarán su trabajo. Los líderes pueden seleccionar flujos de trabajo en los que el valor sea claro, la viabilidad alta y la cantidad de inversión necesaria para llevar a cabo el cambio sea manejable.
Una vez que los flujos de trabajo se ven reforzados por la IA generativa, los empleados necesitan capacitación formal sobre cómo utilizarlos. Esto ayuda a reducir su ansiedad y les brinda confianza para trabajar de nuevas maneras. Cuando los empleados reciben una formación adecuada sobre las herramientas de IA generativa, las utilizan cada vez con mayor frecuencia a medida que aumenta su nivel de competencia (Gráfica 2). Además, nuestra investigación muestra que el 48 por ciento de los empleados estadounidenses utilizaría herramientas de IA generativa con más frecuencia si recibiera capacitación formal, y el 45 por ciento lo haría si se integraran en sus flujos de trabajo diarios, citando estos dos factores como los más motivadores entre muchos otros.5
Integrar la IA generativa en los flujos de trabajo diarios la convierte de un pasatiempo en un hábito, y anima a los empleados a verla como un miembro más del equipo, no como una herramienta. Consideremos cómo nuestra propia organización impulsó el uso de Lilli, la plataforma interna de IA generativa de McKinsey. Los altos directivos dan ejemplo preguntando en cada reunión de equipo: “¿Le has preguntado a Lilli?”. A los nuevos empleados se les enseña a usar Lilli durante su proceso de incorporación, mientras que las capacitaciones periódicas sobre riesgos para toda la empresa incluyen recordatorios sobre cómo utilizarla de manera adecuada. La interacción con la plataforma también se aceleró gracias al despliegue continuo de nuevas funciones que nuestros equipos podían usar en el día a día, como la capacidad de generar diapositivas de PowerPoint con la plantilla de la empresa, crear hojas de cálculo y generar borradores de propuestas para los clientes. Desde el lanzamiento de Lilli en julio de 2023, el 92 por ciento del personal global de McKinsey ha utilizado la plataforma de IA, y el 74 por ciento la usa ahora con regularidad, lo que les permite ahorrar más del 30 por ciento de su tiempo en la recopilación y síntesis de información. Hasta la fecha, Lilli ha respondido a casi 19 millones de prompts. Al integrar a Lilli en todos los puestos de trabajo de McKinsey y establecer la expectativa de que es simplemente parte del equipo, su uso se normalizó rápidamente.
Paso 4: Replantear las estructuras organizacionales con una combinación de MVO y equipos aumentados
A medida que la IA generativa se vaya integrando en los flujos de trabajo, los CEOs deberán decidir cómo se estructurarán las diferentes partes de la empresa. Es posible que solo algunas unidades de negocio evolucionen hacia MVO, que son flujos de trabajo extremadamente ágiles y altamente automatizados. Mientras tanto, otras partes de la empresa permanecerán en la fase dos de la evolución de la IA, dotando a los equipos humanos de superpoderes digitales para que puedan lograr más que nunca. Ambas trayectorias requerirán que los CEOs modifiquen las estructuras organizativas y comuniquen claramente a los empleados cómo les afectarán los cambios.
Las MVO funcionarán mejor cuando se trate de tareas repetitivas o basadas en la lógica. Por ejemplo, consideremos un proceso rutinario de back-office como el procesamiento de facturas. Con la IA generativa, una empresa podría automatizar la conciliación, la aprobación y el registro de facturas con una intervención humana prácticamente nula, manteniendo solo un pequeño equipo para gestionar las excepciones.
Para habilitar una MVO, las empresas deben, por supuesto, invertir en operaciones y monitoreo sólidos de IA. Pero igual de importante es que los CEOs reconsideren sus estrategias de talento. Las pocas personas que dirigen una MVO deben estar altamente cualificadas en la gestión de sistemas de IA, el análisis de datos y el manejo de excepciones. Funciones como la de optimizador del flujo de trabajo de IA o responsable de productos de automatización pueden surgir como puestos críticos. Y los miembros del equipo que antes realizaban tareas en el flujo de trabajo que ahora es MVO tendrán que volver a capacitarse para aportar valor en otras áreas de la organización. Si bien no todas las áreas del negocio pueden o deben convertirse en MVO, los CEOs deben identificar aquellas en las que un modelo ágil, que priorice la IA, podría reducir drásticamente los costos y mejorar la velocidad o la precisión.
Por otro lado, algunas funciones nunca deberían evolucionar hasta convertirse en MVO completas, sino detenerse en la fase dos y mantenerse como equipos aumentados. En ocasiones, dotar a los humanos de superpoderes de IA los hace mucho más productivos, pero el toque humano sigue siendo necesario. Esto ya está sucediendo en muchas empresas. Los equipos de ventas, por ejemplo, ya están utilizando la IA generativa para analizar los datos de los clientes y obtener sugerencias personalizadas para ventas adicionales o contenidos de marketing personalizado en cuestión de segundos. Esto podría permitir que un solo vendedor gestionara una cartera más amplia con tasas de conversión mucho más altas. Los representantes de atención al cliente están usando la IA generativa para resolver los problemas de forma más rápida y coherente. Sin embargo, eliminar por completo a los humanos del bucle en estas funciones de cara al cliente no tendría sentido, ya que podría erosionar la experiencia del cliente de formas que perjudicarían la marca de la empresa.
Paso 5: Capacitar a los empleados para que aprendan y se conviertan en agentes de cambio
Una reconfiguración de los flujos de trabajo con IA generativa no tendrá éxito a menos que los líderes lleven a toda la fuerza laboral en el recorrido. Nuestra investigación sobre transformaciones tecnológicas a gran escala demuestra el poder de involucrar a los empleados en el proceso. En promedio, solo alrededor del 2 por ciento de los empleados participa directamente en un esfuerzo de transformación típico. Sin embargo, las organizaciones que amplían esta participación obtienen resultados mucho mejores. De hecho, las empresas que involucran al menos al 7 por ciento de sus empleados en iniciativas de transformación duplican sus posibilidades de obtener un rendimiento total para los accionistas (total shareholders return, o TSR) positivo, y las que obtienen mejores resultados involucran entre el 21 y 30 por ciento de los empleados.6
Invitar a los empleados a convertirse en embajadores de la IA generativa es aún más importante que en una transformación tecnológica típica, ya que todos seguimos aprendiendo el alcance de sus casos de uso y capacidades. Todos, en todos los niveles de una organización, pueden aprender juntos. Sin embargo, algunos “superusuarios” pueden convertirse en poderosos agentes de cambio que impulsen la adopción generalizada. En cualquier organización, es necesario identificar y apoyar a estos empleados para promover el cambio cultural. Nuestra investigación muestra que los adoptantes más entusiastas de la IA generativa son los gerentes millennials. Alrededor del 62 por ciento de los empleados de entre 35 y 44 años afirman tener un alto nivel de experiencia con la IA, frente al 50 por ciento de miembros de la generación Z de entre 18 y 24 años y el 22 por ciento de los baby boomers mayores de 65 años.7
De este modo, los CEOs pueden animar a estos defensores del cambio de la generación millennial a que orienten a sus colegas en la adopción de la IA generativa y dirijan grupos de práctica para compartir consejos y trucos. Lo más importante es que los CEOs prediquen con el ejemplo utilizando de manera visible las herramientas de IA generativa en su propio trabajo. Esto favorece un enfoque de cambio impulsado desde el centro de la organización, en lugar de impuesto desde arriba o desde abajo.
En McKinsey, creamos un equipo de adopción y engagement para involucrar a todos en la IA generativa. Primero, realizamos un análisis de segmentación para clasificar los tipos de usuarios y luego adaptamos la capacitación a grupos específicos. Algunos enfoques incluyeron la creación de Lilli Clubs, compuestos por superusuarios que se reunían para compartir consejos y hacer sugerencias sobre cómo mejorar la plataforma, así como sesiones de formación individuales para los líderes más sénior. Lilli también se diseñó con múltiples capacidades autoguiadas para que los usuarios pudieran “preguntar a Lilli” cómo usarla mejor.
A la hora de lanzar los agentes de IA generativa, alentamos a todos los colegas a crear los suyos propios, lo que a su vez generó un efecto bola de nieve y consiguió que participarán más empleados. Aunque hay unos 150 agentes desarrollados de forma centralizada, el modelo de desarrollo federado de la firma (con controles de riesgo integrados) ha llevado a los empleados a crear casi 17,000 agentes adicionales hasta la fecha. Lilli guía a los usuarios a través del proceso de creación de agentes y genera sus propias instrucciones de modelo personalizadas. De este modo, los empleados participan directamente en el rediseño de sus propios flujos de trabajo. Y lo que hace único a un proyecto de IA generativa como Lilli es lo diferente que resulta de un despliegue tradicional de software empresarial, controlado de forma centralizada y de arriba abajo. Cada nuevo agente creado no conlleva ninguna deuda tecnológica adicional ni complejidad para la organización técnica.
Singtel es otro ejemplo de una empresa que ha adoptado un enfoque basado en las habilidades para implementar herramientas de IA generativa. En octubre de 2024, Singtel creó una AI Acceleration Academy en colaboración con la Universidad Tecnológica de Nanyang y la Universidad Nacional de Singapur para capacitar a más de 10,000 empleados de diversos puestos sobre cómo aprovechar los datos y la IA generativa en sus flujos de trabajo.8
Para los CEOs, la tarea es clara: planear hoy una reconfiguración de toda la empresa para que, mañana, los seres humanos y la IA puedan lograr juntos resultados extraordinarios. Este tipo de transformación fundamental no ocurrirá de la noche a la mañana, pero los líderes empresariales que definan un norte estratégico podrán poner a sus compañías en el camino del cambio.
Es fundamental que las personas se sumen a este viaje. La gestión del cambio en la era de la IA generativa requiere que los líderes fomenten una cultura de experimentación, en la que los empleados no sean solo receptores pasivos de las nuevas tecnologías, sino participantes activos en ellas. Al crear un entorno laboral en el que la IA generativa se considere un superpoder en lugar de una amenaza, las empresas tendrán muchas más posibilidades de generar valor a partir de sus inversiones. La verdadera transformación ocurre cuando la IA generativa se convierte en un compañero de trabajo invisible pero indispensable.