Imagine que usted es el CEO de una empresa. Acaba de contratar a 100 nuevos gerentes cuyo único trabajo es recorrer la oficina y aparecer en las ventanas de chat de los colaboradores para darles respuestas a cada problema de liderazgo que enfrentan. Ahora preguntémonos: ¿sería algo positivo?
Con suerte, respondió que no. Pero eso es, esencialmente, lo que muchas organizaciones están haciendo hoy con el software de inteligencia artificial: contratar una máquina de preguntas y respuestas que da a los colaboradores la impresión de que su trabajo puede delegarse rápida y fácilmente, sin necesidad de pensamiento crítico.
Todo líder quiere que sus equipos tengan acceso a la mayor cantidad de información posible, lo más rápido posible, porque creen en una promesa ambiciosa de la IA generativa (GenAI): que permitirá a las personas dejar de lado las tareas rutinarias que consumen tiempo y energía, para enfocarse únicamente en trabajo de alto valor. Sin embargo, la investigación sugiere que el uso excesivo de la IA, de formas inadecuadas, puede fomentar un pensamiento perezoso y poco crítico, además de una confianza excesiva en soluciones poco prácticas.
Entonces, ¿cómo pueden los líderes asegurarse de que los equipos estén usando la IA de la manera más efectiva?
Nuestra investigación sobre GenAI —incluida la creación de nuestro propio coach de liderazgo basado en IA y lenguaje natural— sugiere que existen cuatro dominios de trabajo que conforman las cuatro “bases” del ADN de la cultura organizacional, y en los que la IA puede integrarse fácilmente: coaching, mentoría, feedback y juego de rol. Cuando los equipos utilizan la IA de forma más deliberada para apoyar estas funciones esenciales, aumentan significativamente sus probabilidades de potenciar —y no disminuir— los resultados de la organización.
Acelerar los insights a través del coaching
Supongamos que está atascado en una tarea. No surgen ideas y decide pedirle a la IA que le dé una solución. La ciencia sugiere que este no es el mejor enfoque para generar ideas verdaderamente novedosas. De hecho, lo más efectivo es pedirle a la IA que lo estimule a pensar.
La investigación indica que así se llega a la experiencia clave del insight: ese momento de “¡ajá!” en el que emerge una nueva perspectiva y se activa una oleada de motivación intrínseca.
Un estudio reciente mostró que, cuando las personas utilizaban IA para ayudarlas a escribir historias, los textos resultaban más creativos que los escritos sin apoyo, pero también mucho más similares entre sí. En un claro caso de regresión a la media, la IA hacía el trabajo más creativo a nivel individual, pero menos novedoso en conjunto.
Para acelerar la experiencia del insight, permita que la IA estimule su propio pensamiento. Pídale que le pregunte de qué otras formas podría mirar el problema, qué soluciones aún no ha explorado y cómo podría reorganizar ideas existentes para crear combinaciones innovadoras.
La ciencia demuestra que el aprendizaje ocurre en la “zona de desarrollo próximo” (ZDP): ese punto intermedio entre lo que una persona puede hacer sola y lo que no puede hacer ni siquiera con ayuda. Cuando la IA nos ayuda a expandir nuestra ZDP —en lugar de entregarnos respuestas genéricas— nos volvemos más inteligentes y creativos, porque logramos ver conexiones que antes pasaban desapercibidas.
Obtener orientación experta desde la mentoría
Existen cientos, quizás miles, de teorías y estilos de liderazgo, lo que inevitablemente genera contradicciones confusas. ¿Cómo puede un líder saber a cuáles seguir?
En el NeuroLeadership Institute, nuestra recomendación es seguir la neurociencia, que ofrece una teoría coherente del comportamiento basada en cómo funciona el cerebro en distintas condiciones.
La IA cumple un rol clave cuando se orienta desde la evidencia científica. En lugar de pedir soluciones genéricas, es preferible que los colaboradores formulen preguntas más específicas, ancladas en lo que dice la investigación sobre el desafío que enfrentan.
Por ejemplo, en vez de preguntar: “¿Cómo puedo dar mejor un feedback negativo?”, es más probable obtener una respuesta sólida y respaldada por evidencia si se pregunta: “¿Qué dice la investigación sobre la mejor forma de entregar retroalimentación negativa para que la otra persona realmente escuche?”
Al anclarse en la ciencia, se obtiene una comprensión más completa y coherente de cómo los distintos principios se integran entre sí. En lugar de seguir a cien líderes de pensamiento distintos, las personas desarrollan fluidez en un cuerpo de conocimiento consistente.
Cuando la IA ofrece recomendaciones basadas en evidencia empírica, no solo ayuda a resolver el problema actual, sino que construye una base de conocimiento, sustentada en principios fundamentales, que puede aplicarse en situaciones futuras. Bien utilizada, la IA puede ayudarnos a dar el salto crucial del conocimiento a la sabiduría.
Recibir feedback en tiempo real
Si entendemos la IA como un socio de pensamiento —y no como un simple dispensador de respuestas—, esta puede “sentarse” en reuniones o presentaciones y escuchar patrones específicos que usted desee mejorar.
Esto facilita un proceso conocido como metacognición: no solo enfocarse en el contenido del problema, sino pedirle a la IA que analice su forma de expresarse y detecte señales que revelen patrones de pensamiento. En ese análisis, la IA puede identificar supuestos poco útiles o sesgos inconscientes que estén influyendo en la toma de decisiones.
Por ejemplo, una persona puede pedir ayuda a la IA para abordar un conflicto interpersonal en el trabajo. Además de explicar el contexto y el problema, podría incluir un prompt adicional:
“¿Hay algo en la forma en que estoy planteando este problema que pueda estar limitando mi manera de pensarlo?”
Este nivel de autoconciencia amplía el alcance del feedback de la IA: ya no solo comenta la situación, sino también los hábitos mentales que, sin que la persona lo note, podrían estar interfiriendo.
Practicar mediante juego de rol para desarrollar habilidades y hábitos
En NLI definimos la cultura como “hábitos compartidos del día a día”. Es decir, la cultura de una organización refleja cómo las personas se comportan —individualmente y entre ellas— de manera habitual.
Cuando los colaboradores trabajan con un acompañante de IA, tienen la oportunidad de practicar y ensayar escenarios clave del trabajo, maximizando la calidad de las interacciones reales posteriores.
Por ejemplo, un líder que debe sostener una conversación sobre bajo desempeño puede utilizar la IA para entrenar la habilidad de comunicar malas noticias y ofrecer feedback constructivo. Puede pedirle a la IA que asuma el rol de gerente, mientras él o ella interpreta al colaborador, desarrollando empatía y practicando una conversación productiva y amigable con el cerebro.
Durante estas simulaciones, también es posible integrar los tres dominios anteriores —coaching, mentoría y feedback— para aumentar significativamente la efectividad del aprendizaje.
Aunque delegar todos los problemas a la IA puede resultar tentador, la realidad es que la mente humana sigue siendo muy superior a los cálculos probabilísticos de los modelos de lenguaje. La IA aún comete errores que cualquier persona detectaría de inmediato.
Sin embargo, utilizada de forma adecuada y con prompts inteligentes en estos cuatro dominios clave, la IA puede convertirse en algo mucho más poderoso que un generador de respuestas: una herramienta para educarnos, elevar nuestra inteligencia individual y colectiva, y ayudarnos a resolver incluso los desafíos más complejos.