El rol del liderazgo intermedio en la adopción de IA
Escalar la adopción de IA exige pasar del uso individual al colectivo. El liderazgo intermedio es la pieza clave, y hay cuatro condiciones que debe crear antes de esperar resultados.
Una de las principales barreras que enfrentan las organizaciones al momento de escalar adopción es pasar del uso individual al colectivo. Es decir, traducir la productividad individual en organizacional.
Y en este sentido, el liderazgo intermedio —los líderes de equipo y de unidades— juega un rol fundamental.
Por un lado, son los más cercanos al clima y cultura del equipo. Pueden casi palpar quiénes están abiertos a experimentar con IA, quiénes son más resistentes, y quiénes no la usan no por resistencia sino por parálisis ante la incertidumbre o el desconocimiento. Son también quienes van a tener que gestionar las dudas y preocupaciones de sus equipos en relación a la IA. Por otro lado, viven y respiran el día a día de las operaciones. Conocen en detalle las fricciones operativas de sus equipos porque son ellos mismos los que se las levantan cada vez que se enfrentan con un desafío.
Por eso es fundamental involucrarlos en cualquier iniciativa que quiera escalar IA. No solo deben ser capacitados correctamente en cómo usar estas herramientas, sino que deben modelar un comportamiento. Deben hacer visible lo que se espera de ellos, empoderar a sus equipos, y gestionar el cambio de forma que generen la seguridad necesaria para experimentar y avanzar.
Hay cuatro condiciones que los líderes tienen que crear antes de esperar resultados.
La primera es involucrarse de verdad. Los líderes settean prioridades de forma casi sutil, no tanto por lo que dicen sino por lo que hacen. Si en cada reunión semanal preguntás por las ventas pero nunca preguntás qué hizo el equipo con IA esa semana, cuando termine la reunión ya sabés dónde va a estar el foco. No me malinterpretes: no se trata de dejar de preguntar por las ventas. Se trata de hacer espacio para mostrar que el uso de IA importa.
La segunda es dar claridad del porqué. Sin ella, el 80% de tu equipo va a generar su propia hipótesis, lo cual no es aconsejable considerando que escalar IA muchas veces trae aparejados miedos, incertidumbre y ansiedad. Es necesario que el equipo entienda colectivamente por qué la organización está adoptando IA y cómo eso conecta con los objetivos reales. Sin claridad, la incertidumbre se convierte en ruido.
La tercera es usarla vos también. Si lo único que hacés es pedir que usen la IA pero nunca te ven usarla, tu equipo va a completar los trainings para sacárselos de encima, no para incorporar genuinamente qué pueden hacer con ella. Si vos no lo hacés, tan importante y valioso no debe ser.
La cuarta es generar seguridad psicológica para experimentar. Esto es distinto a dar claridad. Acá lo que se busca es demostrar que equivocarse es parte del proceso. Si vos no mostrás cómo probaste algo que no funcionó, cómo iteraste sin llegar a ningún lado, cómo estuviste un día entero intentando algo nuevo… ¿cómo pretendés que tu equipo se sienta cómodo haciendo lo mismo? O peor, que lo diga en voz alta para que puedas ayudarlo y acompañarlo a tener éxito.
El cambio cultural no se decreta. Se modela.
¿Cuál de estas cuatro condiciones es la más difícil de sostener en tu organización?