En el ámbito empresarial, la IA está transformando el liderazgo. Antes, los líderes dependían en gran medida de la intuición y la experiencia subjetiva. Hoy, con herramientas de IA, pueden tomar decisiones más rápidas y basadas en datos. Sin embargo, la clave del liderazgo en la period de la superagencia no es delegar la toma de decisiones a la IA, sino aprender cuándo confiar en ella y cuándo desafiarla. Para ello, los líderes necesitan desarrollar nuevas habilidades, como alfabetización en IA: no es necesario ser programador, pero sí entender cómo funcionan los algoritmos. Desarrollar pensamiento crítico ante los resultados que arroje esta herramienta. También deberá lograr una correcta gestión de equipos híbridos (humanos + IA). Integrar la IA como copiloto del talento humano, no como sustituto.
En empresas como Netflix, la IA predice tendencias de contenido, pero son los ejecutivos quienes deciden qué producciones impulsar basándose en factores cualitativos que la IA no puede captar.
Uno de los mayores desafíos de la IA es el sesgo en sus respuestas. Dado que los algoritmos aprenden de datos históricos, pueden reflejar y amplificar patrones discriminatorios o inexactos. Aquí, los trabajadores con más experiencia tienen un papel clave. Pueden identificar inconsistencias en los datos generados por IA; tienen el criterio para cuestionar predicciones que parecen correctas en papel, pero fallan en la práctica. Y sobre todo comprenden mejor la industria y el contexto, lo que les permite adaptar los insights de la IA a la realidad del negocio.
En recursos humanos, una IA podría recomendar candidatos basándose en datos históricos que favorecen a ciertos perfiles. Un reclutador con experiencia sabe que esto puede reforzar sesgos y toma medidas para corregirlo. En normal, el liderazgo en la period de la IA ya no se trata solo de adoptar tecnología, sino de saber utilizarla con criterio. En este contexto, los líderes con más años de trayectoria no están en desventaja, sino que tienen una doble ventaja. Por un lado pueden evaluar y desafiar los resultados de la IA con mayor precisión. Por otro, tienen la facilidad de convertirse en mentores, ayudando a las nuevas generaciones a desarrollar un pensamiento crítico frente a la IA. Esto rompe con la narrativa de que la tecnología siempre favorece a los más jóvenes y abre un nuevo rol para los líderes experimentados.
El puente generacional de la superagencia
En medio de estos desafíos, las empresas tienen una gran oportunidad: crear un puente entre generaciones para aprovechar al máximo la IA. Los millennials y las generaciones más jóvenes han crecido en un entorno digital, lo que les da una facilidad innata para adoptar nuevas herramientas tecnológicas. Son rápidos en aprender y experimentar con la IA, y muchos de ellos ya están impulsando su uso en las empresas.
Por otro lado, los trabajadores con más experiencia tienen el conocimiento estratégico y el criterio necesario para filtrar, contextualizar y desafiar las respuestas generadas por la IA. Su capacidad para detectar sesgos, evaluar riesgos y tomar decisiones informadas es elementary para evitar que la IA se use de manera superficial o errónea. Lejos de ser una competencia entre generaciones, la superagencia necesita una colaboración activa entre ambos grupos.
Los líderes con más trayectoria pueden guiar a las nuevas generaciones para que utilicen la IA con un pensamiento crítico más desarrollado. Mientras los millennials pueden ayudar a democratizar el uso de la IA en la empresa, impulsando su integración y promoviendo nuevas formas de trabajo. Para lograr este puente generacional, las empresas deben fomentar una cultura de mentoría bidireccional:
- Mentoría inversa: Los jóvenes capacitan a los líderes en el uso de herramientas de IA.
- Mentoría tradicional: Los líderes experimentados enseñan a los más jóvenes a interpretar y utilizar la IA con criterio.
Para alcanzar la superagencia, las empresas necesitan una estrategia de IA que vaya más allá de la tecnología. Se deben enfocar en el valor: la IA debe ser vista como una herramienta para crear valor para el negocio, no como un fin en sí misma. Se tiene que conseguir una transformación profunda que lleve a las empresas a determinar cómo la IA puede mejorar los procesos y modelos de negocio, no solo en pequeños casos de uso aislados. La herramienta tiene que empoderar a los empleados, no reemplazarlos. Finalmente, fortalecer la cultura de innovación; una que ponga en relieve la experimentación y que permita a los empleados explorar las posibilidades de la IA.
La superagencia no es un sueño futurista, es una realidad que se construye hoy. Las empresas que se atrevan a liderar esta transformación serán las que cosechen mayores beneficios en la period de la IA.
