Algo debemos estar haciendo bien. O quizás no tanto.
Llevamos años intentando transformar las organizaciones.
Llegaron Scrum, Kanban, las tribus, los escuadrones, los OKR, los nuevos
modelos de liderazgo y toda una colección de nombres para hacer las cosas de
otra manera. Algunas empresas cambiaron de verdad.
Otras aprendieron a presentar muy bien sus viejas costumbres
en las conferencias de moda. Lo sé bien. Estuve ahí sentado mientras alguien
presentaba sus “números”, aunque casi todos en el salón sabíamos que la
realidad era otra.
Y ahora llegó la inteligencia artificial. El asunto se pone
interesante.
Pensemos en un banco. Incorpora IA para que sus asesores
respondan mejor las solicitudes de los clientes. La herramienta resume
conversaciones, consulta información y redacta respuestas en segundos. Una
maravilla. Pero el asesor todavía tiene que copiar la respuesta en otro
sistema, llenar formularios, pedir autorizaciones y esperar a que otra área dé
el visto bueno. El cliente sigue esperando. El banco automatizó una tarea, pero
dejó intacto el problema.
El caso más sonado, al menos entre los consumidores finales, es el de los infames chatbots que pululan
a diestra y siniestra. Una cadena de almacenes estrena uno de ellos, nuestra
flamante IA vía WhatsApp para atender reclamos. Un paso más allá en la
evolución de la inteligencia. ¿En serio? Compré un aire acondicionado que llegó
con la tapa abollada y escribo. El bot me saluda con “mucho cariño” y me da un
menú de cinco opciones, ninguna dice “llegó dañado”. Escribo “asesor”,
“humano”, “persona”, “people”, “¿hay alguien allí?” “por favor”. No
entendió. Al final el cambio exige ir a la tienda con la factura impresa, cosa
que el bot nunca dijo. Y el tablero marca ocho de cada diez conversaciones
resueltas sin intervención humana. ¿Resueltas, o el cliente se rindió? (Yo sí).
El tablero no distingue.
Podemos discutir si el modelo de IA es el mejor del mercado,
si el prompt está bien escrito o si necesitamos un agente que automatice
los pasos siguientes. Todo eso puede importar. Pero el problema de fondo es
otro: un proceso que obliga al cliente a esperar mientras la organización
tramita internamente una solución que, en muchos casos, podría entregar antes.
Quizás algunas aprobaciones sean necesarias. Estamos
hablando de un banco o de una cadena de supermercados, después de todo, y hay
riesgos que no podemos ignorar. Pero también hay controles que sobreviven por
costumbre, decisiones que podrían tomarse más cerca del cliente y pasos que
nadie se ha atrevido a cuestionar. Rediseñar el proceso implica distinguir unos
de otros, sin sacrificar la seguridad ni convertir la eficiencia en una excusa
para hacer las cosas a la ligera.
Ahí es donde empieza a ponerse interesante la conversación
sobre IA y transformación organizacional.
Una empresa puede comprar una herramienta extraordinaria y
utilizarla para ejecutar un trabajo que nadie se ha detenido a cuestionar.
Puede reducir minutos en una tarea y conservar intactas las horas de espera.
Puede procesar más solicitudes y seguir ofreciendo una experiencia mediocre.
Incluso puede terminar generando más trabajo: ahora hay que revisar lo que
produjo la IA, corregirlo, aprobarlo y documentar que alguien lo aprobó.
¡Vaya manera de ganar productividad!
En mis apuntes
anteriores sobre transformaciones ágiles he insistido en algunas de estas
contradicciones. Queremos autonomía, pero nos cuesta soltar el control.
Hablamos de experimentación, pero castigamos el error. Contratamos expertos que
llegan con recetas que juran no ser recetas. Copiamos las estructuras del
vecino y luego nos sorprendemos cuando no obtenemos los mismos resultados. Y,
cuando el cambio no ocurre, decimos que la gente se resiste.
Ahora podemos añadir otro ingrediente a esta receta: la IA.
La tentación será (es) enorme. Automatizar los procesos
existentes, producir más código, documentos, análisis y reportes. Todo en menos
tiempo y, quizás, a menor costo. Pero producir más no garantiza que estemos
resolviendo mejores problemas. Tampoco significa que hayamos aprendido a
trabajar de otra manera.
Por eso, antes de incorporar IA a un proceso, yo empezaría
por entender qué problema queremos resolver y qué partes del trabajo realmente
aportan valor. Revisaría los controles, las dependencias y las decisiones que
alargan el recorrido hasta el cliente. Después sí, experimentaría con la
tecnología. Mediría el resultado completo, desde que aparece la necesidad hasta
que el cliente obtiene una solución. Si solo medimos el desempeño de la
herramienta, corremos el riesgo de celebrar una mejora que nadie siente.
Con la agilidad, todos queríamos parecernos a Spotify o a
Netflix y “copiábamos y pegábamos” los modelos de estas empresas sin tener en
cuenta el contexto, pero la gran mayoría de las organizaciones que conozco,
sobre todo en este lado del hemisferio occidental, no se parecen en nada a
Spotify o a Netflix. Hoy con la IA, todos queremos desarrollar software como lo
hacen Anthropic u OpenAI, pero, otra vez, no somos ni la una ni la otra, ni
remotamente parecidas.
Con el advenimiento de la IA generativa a muchos se les
olvidó que el desarrollo de software tiene todo un proceso previo que es cuesta
arriba, sinuoso, lleno de baches que parecen abismos, pletórico de ambigüedades
y fijado por una visión poliédrica que nadie entiende realmente, pero que a su
vez nadie está dispuesto a contradecir ni a pedir aclaraciones para que no
supongan que no son aptos para el rol que ejecutan; es un proceso que empieza
con la idea de alguien por algún motivo interno o externo a la empresa y todo
lo que pasa desde allí hasta el justo instante en que le decimos al agente
"genere" está lleno de incertidumbre y caos.
Porque una cosa es un Anthropic generando un software para
algo que todavía no existe, o una startup o similar generando un producto que
quiere llevar al mercado, y otra muy diferente es ajustarse a la normatividad
de la DIAN o la ley Sarbanes Oxley o a la Super Salud con sus entregables de
setecientas treinta y dos páginas y media a un espacio con quince puntillos, y
esperar a que el área Jurídica interprete y proporcione pautas, y luego se
ponga de acuerdo con Operaciones, y estos con Riesgos, y aquellos con los
otros, y luego llamen al proveedor (hoy fábrica agéntica) al que finalmente le
entregan el documento original sin ninguna otra salvedad ni comentarios
adicionales... pasan meses... a veces años. Y simplemente nadie sabe qué quiere
ni para qué era ni por qué. Solo que si no está en ejecución el 17 de diciembre
lo multan.
Y hay otra cosa. No podemos pedirle a la IA que nos ayude a
transformar la organización mientras seguimos premiando exactamente los
comportamientos que impiden esa transformación. Si un jefe/supervisor necesita
aprobarlo todo, el equipo seguirá esperando. Si equivocarse tiene consecuencias
desproporcionadas, la gente esconderá sus errores. Si el éxito se mide por la
cantidad de trabajo producido, produciremos más, aunque buena parte no sirva
para nada. Sigue estando sobre la palestra el “como me midas me comporto”
y el oscuro “si le das un número que obtener a un gerente, este lo
conseguirá, así tenga que destruir la empresa para lograrlo”. La tecnología
(léase IA) puede cambiar las condiciones del juego, pero las decisiones sobre
cómo jugamos siguen siendo nuestras.
Después de tantos años hablando de transformación organizacional
y todos sus derivados, esta me parece una buena oportunidad para revisar unas
cuantas cosas. Empezando por nosotros mismos. Conviene distinguir los controles
necesarios de aquellos que conservamos porque nos cuesta renunciar a ellos,
revisar los procesos cuyo propósito original hemos olvidado y reconocer los
experimentos que evitamos por miedo a quedar mal. También vale la pena mirar
con cuidado eso que llamamos resistencia al cambio: a veces es resistencia a
perder poder, comodidad o certezas.
Sin duda alguna, la IA nos da una oportunidad enorme para
revisar el trabajo, redistribuir decisiones y eliminar obstáculos que durante
años hemos considerado inamovibles. Pero aprovecharla requiere algo más que
licencias, asistentes y agentes. Requiere curiosidad, pensamiento crítico y
disposición para cambiar aquello que ya no tiene sentido. ¿Estamos dispuestos a
hacer esta revisión profunda en nuestros comportamientos organizacionales? Yo
creo que no.
Pero si no lo hacemos, terminaremos con organizaciones capaces de producir cantidades extraordinarias de trabajo y que seguirán resolviendo los problemas de siempre con las mismas reglas de siempre. Y después nos preguntaremos por qué la transformación no funcionó y por qué entramos a engrosar los estudios que señalan la infausta carga de no estar obteniendo ROI con IA.
Sin embargo, una vez más, ahora que la IA entra al juego,
tenemos una razón más para cuestionar las reglas, no una excusa para dejar de
hacerlo.
Acerca de los apuntes sobre transformaciones ágiles
Los apuntes anteriores conforman uno de los capítulos
centrales de mi libro Cultura
ágil: ese oscuro objeto del deseo y que lleva ese mismo título. Los escribí
entre 2018 y 2022 en mi Gazafatonario. También los puedes leer en cualquier
orden a partir de:
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