Los líderes que fueron pioneros de la IA ya no están aprendiendo lo básico. Así puedes ponerte al día y tomar la delantera
La brecha no es técnica, sino experiencial: se construye a través de la práctica constante de enseñarle a sistemas imperfectos cómo funciona realmente tu negocio, y se hace agranda cada semana que esperas.
Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.
Conclusiones Clave
- Los líderes que hoy comienzan a educar a los sistemas de IA sobre las operaciones reales de su empresa están construyendo una ventaja que los rezagados no podrán replicar.
- El verdadero trabajo no es adoptar herramientas. Es alimentar a la inteligencia artificial con todo lo que sabe la organización y luego guiarla hacia resultados que aún no se han logrado.
- Las organizaciones que esperan a que la IA se sienta “segura” heredarán una brecha que no podrán cerrar. El aprendizaje solo llega al ponerlo en práctica dentro de un negocio real.
Dirijo una empresa de tecnología para el sector salud, y no llegué a esto con una formación formal en inteligencia artificial (IA). Lo que tengo son puntos de vista formados al construir y probar estos sistemas dentro de un negocio real, y esos puntos de vista están evolucionando rápidamente.
Algunos líderes que conozco están totalmente comprometidos. Están probando herramientas, dando instrucciones a los sistemas, aprendiendo qué funciona y qué no. Yo soy uno de ellos. También estamos ofreciendo capacitación continua e individualizada para asegurarnos de que cada líder de nuestro equipo tenga el apoyo necesario para hacer lo mismo. No les pedimos a las personas que lo resuelvan por su cuenta. Les pedimos que se involucren, y les damos lo que necesitan para tener éxito.
Otros están esperando. Quieren que la tecnología se sienta más pulida, más probada, más segura. Ese instinto crea una falsa sensación de control. No necesitas un sistema perfecto para obtener valor de la IA. La ventaja se construye trabajando con sistemas imperfectos. Así es como aprendes dónde fallan y cómo mejorarlos.
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La brecha que no ves hasta que es demasiado tarde
Existe una diferencia real entre entender lo que la IA puede hacer en teoría y saber cómo aplicarla dentro de tu organización. Esa diferencia no se cierra leyendo sobre el tema ni viendo una demostración. Se construye a través de la experiencia. Surge de darle instrucciones a un sistema, iterar sobre los resultados, corregir el rumbo y refinar tus insumos con el tiempo.
Esa última parte importa más de lo que la mayoría cree. No estás refinando los resultados. Estás refinando tus instrucciones y tus insumos. Los resultados son lo que ya sucedió. Lo que realmente estás desarrollando es la capacidad de traducir cómo funciona tu organización en instrucciones que un sistema pueda ejecutar. Esa habilidad no existe sin práctica, y no se puede construir desde afuera.
Mientras un grupo evita los errores tempranos, otro está construyendo conocimiento interno. Y la brecha se agranda. Para cuando la tecnología se sienta estable para quienes esperaron, los líderes que se involucraron desde el principio ya no estarán aprendiendo lo básico. Estarán optimizando, escalando e integrando estos sistemas en la forma en que sus organizaciones realmente operan.
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Lo que realmente significa educar a la IA
La mayoría de las personas entiende los modelos de lenguaje extenso de forma abstracta. La IA sale al mundo, procesa un volumen enorme de información y genera resultados. Lo que se entiende menos es el trabajo de educar a ese modelo sobre tu negocio específico. Ahí es donde vive la verdadera ventaja, y requiere un esfuerzo intencional.
En la práctica, comienza cargando al sistema con todo lo que la organización sabe tal como existe hoy. Eso significa tus políticas y procedimientos, tus documentos legales, tus flujos de trabajo actuales, tus finanzas, tus datos de actividad de ventas, tu proceso de incorporación, tu historial de clientes. Después le agregas la experiencia del usuario. En nuestro negocio, eso suena así: ¿Qué hace realmente hoy un gestor de casos? ¿Qué maneja un especialista de admisión? ¿Con qué lidia un especialista en resolución de cuentas? Estás describiendo el negocio tal como es, no como quisieras que fuera.
Una vez que esa base está establecida, das instrucciones orientadas a los resultados, no a cómo crees que deberían alcanzarse. Muéstrame dónde nuestro tiempo de financiamiento bajó de 14 días a dos. Muéstrame qué dijeron nuestros clientes que querían y en qué estamos fallando. Muéstrame la actividad que está realizando nuestro equipo de ventas frente a lo que realmente exige la tasa de cierre. Revisa los materiales, identifica los vacíos y sugiere las mejoras. Todo apuntado a más ingresos, mejores márgenes y mayor satisfacción del cliente.
Esto no es lo mismo que un rediseño de flujo de trabajo. Los cambios de flujo de trabajo son un resultado mucho más tardío. Lo que haces en la etapa temprana es educar y dar instrucciones para un cambio iterativo. Piénsalo como un segundo par de ojos sobre el negocio, uno capaz de analizar más variables de las que cualquier individuo podría y de sacar a la luz oportunidades que quizás no habrías identificado por tu cuenta.
Antes de implementar cualquier cosa que el sistema recomiende, la revisas. Iteras. Entrenas en torno a ella. Ese proceso es cómo se construye la confianza, y requiere un compromiso genuino por parte del liderazgo.
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Lo que realmente requiere el cambio de hacer a dar instrucciones
Las organizaciones que más provecho le sacan a la inteligencia artificial no solo están adoptando herramientas. Están repensando cómo fluye el trabajo dentro del negocio. Este cambio tiene menos que ver con la tecnología y más con la claridad. Si tus flujos de trabajo no son claros, si la responsabilidad es difusa, si el éxito no está bien definido, el sistema no va a exponer esos problemas. Simplemente no podrá responder bien. “Entra basura, sale basura” no es un cliché. Es una descripción exacta de lo que ocurre cuando un sistema es educado de forma deficiente.
Lo que antes era ejecución ahora es dirección. Lo que antes era programación ahora es dar instrucciones. Los líderes que obtienen más valor entienden su producto, su cliente y sus flujos de trabajo con la profundidad suficiente para educar a un sistema sobre todos ellos. Luego dan instrucciones orientadas hacia sus metas de pizarrón, sin decirle al sistema cómo llegar ahí. Esa disciplina —quitarte de tu propio camino y dejar que el sistema sugiera la ruta— es donde la mayoría de los líderes tiene dificultades al principio.
Esta es también la razón por la que creo que la verdadera habilidad competitiva aquí no es técnica. Prefiero a un operador sólido con conocimiento profundo del negocio antes que a un experto técnico. La persona que entiende qué hace la organización, cómo lo hace y qué está tratando de lograr está mejor posicionada para educar y dar instrucciones a estos sistemas de manera efectiva que alguien que solo puede describir cómo funcionan mecánicamente.
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El riesgo ya está aquí
Las preocupaciones sobre la fiabilidad son legítimas. En entornos regulados, un resultado defectuoso no siempre queda contenido. Se mueve a través de un flujo de trabajo, influye en decisiones, llega a clientes o pacientes y puede crear una exposición legal o de cumplimiento normativo difícil de deshacer. Esos riesgos son reales, y por eso la experimentación temprana debería ocurrir en entornos de menor riesgo, con una revisión humana clara incorporada.
Pero esperar no elimina ese riesgo. Lo desplaza. Las organizaciones que se quedan al margen están acumulando otro tipo de exposición: una brecha de capacidades cada vez más amplia, una incapacidad para atraer talento que espera que estas herramientas formen parte de cómo se hace el trabajo, y un tiempo de respuesta más lento cuando el entorno competitivo lo exige.
En nuestra organización, soy directo respecto a mi postura. La IA no está reemplazando a los humanos. Está reemplazando a los humanos que no están dispuestos a utilizarla. Eso no es una amenaza. Es una descripción de lo que ya está sucediendo. Le estamos dando a cada líder la capacitación, el apoyo y el acceso que necesita para involucrarse. Quienes elijan no hacerlo eventualmente enfrentarán esa realidad, sin importar dónde trabajen.
Las empresas que están ganando no están esperando una versión mejor. Están construyendo su base de conocimiento ahora mismo, educando a sus sistemas sobre cómo funciona realmente el negocio y dando instrucciones orientadas hacia resultados que sus competidores aún no están en posición de lograr. Esa ventaja inicial no espera a nadie.
Conclusiones Clave
- Los líderes que hoy comienzan a educar a los sistemas de IA sobre las operaciones reales de su empresa están construyendo una ventaja que los rezagados no podrán replicar.
- El verdadero trabajo no es adoptar herramientas. Es alimentar a la inteligencia artificial con todo lo que sabe la organización y luego guiarla hacia resultados que aún no se han logrado.
- Las organizaciones que esperan a que la IA se sienta “segura” heredarán una brecha que no podrán cerrar. El aprendizaje solo llega al ponerlo en práctica dentro de un negocio real.
Dirijo una empresa de tecnología para el sector salud, y no llegué a esto con una formación formal en inteligencia artificial (IA). Lo que tengo son puntos de vista formados al construir y probar estos sistemas dentro de un negocio real, y esos puntos de vista están evolucionando rápidamente.
Algunos líderes que conozco están totalmente comprometidos. Están probando herramientas, dando instrucciones a los sistemas, aprendiendo qué funciona y qué no. Yo soy uno de ellos. También estamos ofreciendo capacitación continua e individualizada para asegurarnos de que cada líder de nuestro equipo tenga el apoyo necesario para hacer lo mismo. No les pedimos a las personas que lo resuelvan por su cuenta. Les pedimos que se involucren, y les damos lo que necesitan para tener éxito.
Otros están esperando. Quieren que la tecnología se sienta más pulida, más probada, más segura. Ese instinto crea una falsa sensación de control. No necesitas un sistema perfecto para obtener valor de la IA. La ventaja se construye trabajando con sistemas imperfectos. Así es como aprendes dónde fallan y cómo mejorarlos.
Relacionado: La economía de los agentes de IA ya comenzó, aunque pocas empresas lo hayan notado
La brecha que no ves hasta que es demasiado tarde
Existe una diferencia real entre entender lo que la IA puede hacer en teoría y saber cómo aplicarla dentro de tu organización. Esa diferencia no se cierra leyendo sobre el tema ni viendo una demostración. Se construye a través de la experiencia. Surge de darle instrucciones a un sistema, iterar sobre los resultados, corregir el rumbo y refinar tus insumos con el tiempo.
Esa última parte importa más de lo que la mayoría cree. No estás refinando los resultados. Estás refinando tus instrucciones y tus insumos. Los resultados son lo que ya sucedió. Lo que realmente estás desarrollando es la capacidad de traducir cómo funciona tu organización en instrucciones que un sistema pueda ejecutar. Esa habilidad no existe sin práctica, y no se puede construir desde afuera.
Mientras un grupo evita los errores tempranos, otro está construyendo conocimiento interno. Y la brecha se agranda. Para cuando la tecnología se sienta estable para quienes esperaron, los líderes que se involucraron desde el principio ya no estarán aprendiendo lo básico. Estarán optimizando, escalando e integrando estos sistemas en la forma en que sus organizaciones realmente operan.
Relacionado: En la era de la IA, la transformación laboral nunca se detiene: 5 pasos para mantenerte al día
Lo que realmente significa educar a la IA
La mayoría de las personas entiende los modelos de lenguaje extenso de forma abstracta. La IA sale al mundo, procesa un volumen enorme de información y genera resultados. Lo que se entiende menos es el trabajo de educar a ese modelo sobre tu negocio específico. Ahí es donde vive la verdadera ventaja, y requiere un esfuerzo intencional.
En la práctica, comienza cargando al sistema con todo lo que la organización sabe tal como existe hoy. Eso significa tus políticas y procedimientos, tus documentos legales, tus flujos de trabajo actuales, tus finanzas, tus datos de actividad de ventas, tu proceso de incorporación, tu historial de clientes. Después le agregas la experiencia del usuario. En nuestro negocio, eso suena así: ¿Qué hace realmente hoy un gestor de casos? ¿Qué maneja un especialista de admisión? ¿Con qué lidia un especialista en resolución de cuentas? Estás describiendo el negocio tal como es, no como quisieras que fuera.
Una vez que esa base está establecida, das instrucciones orientadas a los resultados, no a cómo crees que deberían alcanzarse. Muéstrame dónde nuestro tiempo de financiamiento bajó de 14 días a dos. Muéstrame qué dijeron nuestros clientes que querían y en qué estamos fallando. Muéstrame la actividad que está realizando nuestro equipo de ventas frente a lo que realmente exige la tasa de cierre. Revisa los materiales, identifica los vacíos y sugiere las mejoras. Todo apuntado a más ingresos, mejores márgenes y mayor satisfacción del cliente.
Esto no es lo mismo que un rediseño de flujo de trabajo. Los cambios de flujo de trabajo son un resultado mucho más tardío. Lo que haces en la etapa temprana es educar y dar instrucciones para un cambio iterativo. Piénsalo como un segundo par de ojos sobre el negocio, uno capaz de analizar más variables de las que cualquier individuo podría y de sacar a la luz oportunidades que quizás no habrías identificado por tu cuenta.
Antes de implementar cualquier cosa que el sistema recomiende, la revisas. Iteras. Entrenas en torno a ella. Ese proceso es cómo se construye la confianza, y requiere un compromiso genuino por parte del liderazgo.
Relacionado: El futuro es de quienes orquestan la IA, no de quienes solo le delegan tareas
Lo que realmente requiere el cambio de hacer a dar instrucciones
Las organizaciones que más provecho le sacan a la inteligencia artificial no solo están adoptando herramientas. Están repensando cómo fluye el trabajo dentro del negocio. Este cambio tiene menos que ver con la tecnología y más con la claridad. Si tus flujos de trabajo no son claros, si la responsabilidad es difusa, si el éxito no está bien definido, el sistema no va a exponer esos problemas. Simplemente no podrá responder bien. “Entra basura, sale basura” no es un cliché. Es una descripción exacta de lo que ocurre cuando un sistema es educado de forma deficiente.
Lo que antes era ejecución ahora es dirección. Lo que antes era programación ahora es dar instrucciones. Los líderes que obtienen más valor entienden su producto, su cliente y sus flujos de trabajo con la profundidad suficiente para educar a un sistema sobre todos ellos. Luego dan instrucciones orientadas hacia sus metas de pizarrón, sin decirle al sistema cómo llegar ahí. Esa disciplina —quitarte de tu propio camino y dejar que el sistema sugiera la ruta— es donde la mayoría de los líderes tiene dificultades al principio.
Esta es también la razón por la que creo que la verdadera habilidad competitiva aquí no es técnica. Prefiero a un operador sólido con conocimiento profundo del negocio antes que a un experto técnico. La persona que entiende qué hace la organización, cómo lo hace y qué está tratando de lograr está mejor posicionada para educar y dar instrucciones a estos sistemas de manera efectiva que alguien que solo puede describir cómo funcionan mecánicamente.
Relacionado: Cómo hacer que la IA trabaje para ti — y no en tu contra
El riesgo ya está aquí
Las preocupaciones sobre la fiabilidad son legítimas. En entornos regulados, un resultado defectuoso no siempre queda contenido. Se mueve a través de un flujo de trabajo, influye en decisiones, llega a clientes o pacientes y puede crear una exposición legal o de cumplimiento normativo difícil de deshacer. Esos riesgos son reales, y por eso la experimentación temprana debería ocurrir en entornos de menor riesgo, con una revisión humana clara incorporada.
Pero esperar no elimina ese riesgo. Lo desplaza. Las organizaciones que se quedan al margen están acumulando otro tipo de exposición: una brecha de capacidades cada vez más amplia, una incapacidad para atraer talento que espera que estas herramientas formen parte de cómo se hace el trabajo, y un tiempo de respuesta más lento cuando el entorno competitivo lo exige.
En nuestra organización, soy directo respecto a mi postura. La IA no está reemplazando a los humanos. Está reemplazando a los humanos que no están dispuestos a utilizarla. Eso no es una amenaza. Es una descripción de lo que ya está sucediendo. Le estamos dando a cada líder la capacitación, el apoyo y el acceso que necesita para involucrarse. Quienes elijan no hacerlo eventualmente enfrentarán esa realidad, sin importar dónde trabajen.
Las empresas que están ganando no están esperando una versión mejor. Están construyendo su base de conocimiento ahora mismo, educando a sus sistemas sobre cómo funciona realmente el negocio y dando instrucciones orientadas hacia resultados que sus competidores aún no están en posición de lograr. Esa ventaja inicial no espera a nadie.
