No dejes que la IA empobrezca tu estilo de liderazgo

De HBR.org

Al observar cómo los ejecutivos con los que trabajo adoptan la IA, he visto cómo su autonomía se va reduciendo gracias a una serie de pequeñas transferencias de trabajo que en ese momento parecían insignificantes.

Los ejecutivos más exitosos que he observado protegen su autonomía al determinar cuál de los cuatro modos de colaboración con la IA se adapta mejor a la tarea en cuestión.

1. Modo de responsabilidad del líder

El trabajo bajo la responsabilidad del líder requiere tu criterio; es decir, tu capacidad para decidir qué es lo importante cuando los datos por sí solos no bastan para diagnosticar o resolver un problema de negocios. También incluye elegir con qué concesiones puede vivir la organización y cuánto riesgo está dispuesta a aceptar.

La IA puede ayudar en aspectos secundarios. Puede resumir información y comparar opciones; pero no puede comprender el contexto, las limitaciones o las consecuencias que un líder debe manejar --y explicar-- cuando hay mucho en juego. Por eso, el diagnóstico y la forma en que se enmarca el problema desde el principio deben seguir siendo tu responsabilidad.

Lo que puedes hacer:

-- Escribe tu propio diagnóstico.

-- Expresa en pocas oraciones lo que crees que realmente está sucediendo, tus criterios de decisión o tu hipótesis de trabajo.

-- Pide a la IA que lo cuestione, que sugiera un nuevo enfoque o que te muestre lo que pasaste por alto.

2. Modo de liderazgo

La comunicación de liderazgo puede transmitir estabilidad, empatía o convicción. La gente pone atención a qué tanto comprendes el desafío, lo que significa para ellos y si pueden confiar en ti para que los guíes a lo largo del proceso.

Es difícil proteger tu voz si la IA ha escrito tu primer borrador. Incluso después de editar un borrador generado por IA, el enfoque inicial, el lenguaje y los supuestos pueden seguir influyendo en la versión final.

Lo que puedes hacer:

-- Empieza por tu intención. ¿Qué quieres que tu público entienda, sienta o haga después de escuchar o leer tus palabras? Piensa de tres a cinco puntos que necesites transmitir.

-- Pide a la IA que organice, cuestione o perfeccione esos puntos.

-- Usando el esquema de la IA como guía, escribe tu propio primer borrador. Luego léelo en voz alta. Marca cualquier frase que en realidad no dirías, cualquier oración que suene demasiado genérica y cualquier pasaje que subestime la gravedad de la situación. Reescribe esas partes.

3. Modo habilitado por IA

La presencia significa estar lo suficientemente cerca de las personas a las que diriges como para notar lo que un informe generado por IA no puede decir: un cambio de tono, un comentario sobre la marcha. Los resúmenes solo te dan una idea general de lo que está pasando.

Esto conlleva dos grandes riesgos:

El primero es la dependencia excesiva. Los líderes ahora solo leen por encima lo que antes leían a profundidad y aprueban lo que antes cuestionaban.

El segundo es la distancia. Un resumen puede hacerte sentir que entiendes una situación cuando en realidad has perdido contacto con ella.

Lo que puedes hacer:

-- Diseña cómo revisarás los resúmenes y resultados generados por la IA antes de confiar en ellos. Decide cuáles necesitan una segunda revisión humana, cuáles deben remitirte a la fuente original y cuáles requieren una verificación explícita para detectar opiniones omitidas o suposiciones ocultas.

-- Pregunta a la IA qué podría estar omitiendo el resumen, no solo si parece correcto.

-- Vuelve a incluir conversaciones directas en tu agenda, incluso cuando un resumen cubra el mismo tema.

4. Modo gestionado por IA

El trabajo gestionado por IA es un trabajo estandarizado y de menor riesgo que la IA puede realizar con poca o ninguna supervisión.

La autonomía de la IA agéntica es lo que hace que los agentes sean útiles y también hace que los límites sean esenciales. Un director de operaciones con el que trabajo hace cuatro preguntas antes de permitir que la IA se encargue de una tarea en este modo:

-- ¿Es el trabajo lo suficientemente específico como para definirlo con claridad?

-- ¿El equipo puede identificar qué significa un buen resultado?

-- ¿Será fácil detectar un error y corregirlo será económico?

-- ¿Se trata de un trabajo interno y rutinario o de una tarea en la que la IA representará públicamente a la empresa?

Eso significa decidir de antemano: qué se le permite hacer sin preguntar, qué requiere una revisión humana y quién es el responsable si algo sale mal. También implica convertir las decisiones que normalmente tomarías por instinto --cuándo escalar un problema, cuándo intervenir-- en reglas lo suficientemente claras como para que un agente las siga por su cuenta.

Lo que puedes hacer:

-- Decide qué cumple con los requisitos.

-- Sé transparente sobre qué trabajo encaja aquí y mantén la disciplina para que se quede ahí.

-- Asegúrate de que tu equipo sepa qué puede hacer la IA por su cuenta, cuándo interviene un humano y quién es el responsable del resultado.