Cuando la inteligencia artificial dirige la empresa, ¿qué es exactamente el liderazgo?
A lo largo de esta ya extensa serie de artículos sobre qué es (y sobre todo, qué debería ser) la inteligencia artificial corporativa, he intentado analizado conceptos como los agentes, el trabajo con ontologías y modelos del mundo que representan a la empresa, su integración con herramientas de gestión (como los ERP o los CRM) y, en definitiva, la optimización de una compañía hasta su máximo potencial.
Sin embargo, ahora que se plantea, como sostiene Mustafa Suleyman, que la inteligencia artificial podría hacer desaparecer la mayor parte de los trabajos de oficina en los próximos doce meses, resulta necesario aclarar en qué se transforma el liderazgo una vez que dicha maquinaria está operativa.
¿Cuál es, en mi opinión, el cambio fundamental? En las empresas optimizadas, el liderazgo dejará de consistir principalmente en tomar más decisiones que los demás: gran parte de las decisiones operativas pasarán a ser tomadas o sugeridas por sistemas capaces de comprender la ontología de la empresa, simular consecuencias mediante modelos del mundo y aprender a partir de la retroalimentación. En esencia, el papel del líder asciende a un nivel superior.
Liderazgo como establecimiento de objetivos, no como gestión directa de tareas.
Hoy en día, los ejecutivos dedican una enorme cantidad de tiempo a resolver disyuntivas, establecer prioridades, escalar decisiones y coordinar actividades. Sin embargo, en una empresa optimizable, gran parte de estas decisiones locales serán gestionadas por sistemas de aprendizaje. Por tanto, la labor del líder se convierte en definir los objetivos, las restricciones y las disyuntivas que dichos sistemas podrán optimizar.
Piénsalo de esta manera: cada métrica es, en último término, una decisión de gobernanza, ya que encierra una teoría sobre cuál es el propósito de la empresa. Actualmente, la estrategia suele expresarse a través de presentaciones, indicadores clave de desempeño (KPI), presupuestos, planes anuales, discursos de la dirección y entrevistas con analistas. En cambio, en una empresa optimizable, la estrategia se vuelve ejecutable: debe traducirse en objetivos, permisos, restricciones y reglas de escalado que las máquinas puedan procesar.
Se trata de una forma de liderazgo mucho más exigente y sofisticada, dado que la ambigüedad ya no puede ocultarse tras eslóganes o declaraciones vacías. Uno puede repetir incansablemente frases como «el cliente es lo primero», «debemos crecer de forma responsable» o «queremos crear valor a largo plazo», pero todo ello carecerá completamente de sentido y resultará insuficiente a menos que la organización defina y especifique qué significan realmente estas ideas cuando los objetivos entran en conflicto.
El líder se convierte en un diseñador de trade-offs
Al equilibrar factores como margen frente a crecimiento, eficiencia frente a resiliencia, personalización frente a privacidad o velocidad frente a calidad, un sistema de aprendizaje puede optimizarse de manera agresiva en función del objetivo que se le ha asignado. Los bucles que resultan racionales a nivel local pueden arrastrar a la empresa en direcciones incompatibles, a menos que los objetivos se mantengan coherentes en el conjunto de la organización. Por tanto, decidir qué sacrificios son aceptables será, probablemente, una responsabilidad profundamente humana y estratégica.
En cierto sentido, el liderazgo dejará de consistir en supervisar personas y pasará a convertirse en gobernar sistemas adaptativos. La gestión tradicional suele partir del supuesto de que los equipos humanos y los procesos son relativamente estables. Los bucles adaptativos, por el contrario, modifican su comportamiento de forma continua a medida que se utilizan. Por ello, los líderes no solo deberán preguntarse si un proceso funciona, sino también qué es lo que un sistema determinado está aprendiendo a hacer. Y este es un planteamiento de gestión fundamentalmente distinto.
Las jerarquías se volverán más planas, pero el liderazgo cobrará más importancia.
Cuando los agentes son capaces de coordinar el trabajo, detectar excepciones, preservar el contexto y optimizar los flujos de trabajo, muchas de las tareas de coordinación propias de la gestión intermedia se reducen. Sin embargo, esto no elimina el liderazgo, sino que lo concentra en torno a la legitimidad, las prioridades, el propósito, la cultura, la gobernanza y la asignación de facultades de decisión. En otras palabras: menos coordinación y más construcción de una especie de «Constitución».
El CEO empieza a parecerse a un diseñador constitucional: no toma decisiones en cada caso concreto, sino que define qué puede automatizarse, qué objetivos busca maximizar la organización, qué principios son inviolables, en qué situaciones los seres humanos conservan el derecho a veto, qué disyuntivas requieren una escalada a niveles superiores, etcétera. Y esto equivale, en gran medida, a redactar «la Constitución» de una organización inteligente.
La ventaja competitiva se convierte en acumulativa
Una vez que una empresa cuenta con una ontología, con bucles de retroalimentación y con un sistemas de aprendizaje que funcionan correctamente, cada nueva operación y transacción se traduce en experiencia adicional, lo que mejora el desempeño futuro. Piénsalo: cada interacción con un cliente, cada flujo de trabajo y cada decisión ayudan a que tu empresa supere a todos aquellos competidores que no están optimizando sus procesos de esta manera.
Siguiendo este razonamiento, los competidores no solo están rezagados en cuanto a la implementación de software; también lo estarán en cuanto al aprendizaje organizacional acumulado. Esta brecha puede crecer de forma exponencial, en lugar de lineal. Las acciones dejan huellas, estas se convierten en retroalimentación, los resultados se vuelven medibles y el sistema aprende qué acciones son eficaces.
Esto puede dar lugar a una dinámica en la que «el ganador se lleva la mayor parte» (o incluso «el ganador se lo lleva todo»): un potente efecto de refuerzo que genera un mejor modelo empresarial, decisiones más acertadas, resultados superiores, una retroalimentación más valiosa y, en definitiva, un modelo de empresa más sólido. Una vez que este ciclo comienza a potenciarse, quienes se incorporen tarde podrían encontrarse compitiendo no solo contra un mejor software, sino contra organizaciones que han acumulado y que poseen, no simplemente alquilan, años de experiencia propia y exclusiva.
El criterio humano no desaparece: se desplaza hacia la frontera
Las máquinas pueden optimizar en función de un objetivo definido, pero los seres humanos siguen siendo responsables de redefinir dicho objetivo cuando cambian las circunstancias. Esto incluye decisiones como entrar en un nuevo mercado, responder a un impacto social o político, abandonar una línea de productos, modificar el apetito por el riesgo o determinar que una métrica ya no refleja los valores de la empresa. El liderazgo se convierte, por tanto, en la capacidad de identificar cuándo el propio objetivo de optimización es erróneo.
El papel de la cultura cobra una importancia aún mayor: si el sistema aprende de lo que hace la organización, cada acción se transforma en datos de entrenamiento para la empresa del futuro. Una cultura disfuncional no solo genera malas decisiones hoy; también puede enseñar al sistema de aprendizaje a replicar esos mismos patrones mañana. Esto hace que la cultura sea, más que nunca, un elemento que está muy lejos de ser «blandito». En una organización que aprende, la cultura se convierte en parte del entorno de entrenamiento.
La empresa optimizada no elimina el liderazgo, sino que revela lo que el liderazgo siempre debió ser: decidir qué es lo importante, definir las contrapartidas y asumir la responsabilidad sobre la dirección del sistema. Los líderes dedicarán menos tiempo a decidir qué hacer y más tiempo a determinar qué es lo que la empresa debe optimizar.
¿Está tu liderazgo preparado para ello?
(This article was previously published on Fast Company)
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