En la última entrega de mi Newsletter en LinkedIn la cual complementa esta publicación y que está basada en un proceso de Transformación y Adopción de IA que estoy acompañando, de la cual se está creando una serie de varias publicaciones entre la Newsletter de LinkedIn y los Insigthts de este sitio, aborde el cambio de paradigma que exige la era de la Inteligencia Artificial en la Gestión del Cambio Organizacional. El cual consiste en la transición de la tradicional «gestión de la resistencia al cambio» a la construcción de un readiness continuo.
En dicho post, te compartí las cuatro dimensiones fundamentales que debe articular una organización que quiera gestionar el cambio no solo de manera moderna sino orientada al desarrollo de un sistema organizacional que tenga la capacidad para experimentar, evaluar y adoptar cambios sin generar fatiga operativa. Sin embargo, construir una organización capaz de absorber y evolucionar a la par de la tecnología de forma sistémica requiere trascender las intenciones culturales y diseñar un Sistema Operativo de Cambio (Change Capability System). Así es, un sistema apalancado en un principio de gestión del cambio de construcción de readiness continuos.
Y en este, te compartiré los cuatro pilares metodológicos que componen la arquitectura de capacidad de cambio para organizaciones que aspiran a ser verdaderamente AI-First. Y que como te he venido comentando, estoy aplicando en este proceso de acompañamiento que estoy realizando a una importante empresa del sector de los seguros en Latam.
- El primero de los cuatro pilares que componen dicha arquitectura es la Gobernanza de Autonomía y Matriz de Decisión. Dado que, la mayor causa de parálisis o resistencia en los equipos no es el rechazo a la tecnología, sino la incertidumbre sobre sus límites de responsabilidad. Por lo que un sistema de capacidad de cambio debe definir con claridad las fronteras de autonomía mediante el patrón Human-in-the-Loop (HITL) (Patron sobre el que encontrarás un post detallado en la sección de Isight del sitio)
Esta claridad operativa elimina la ansiedad normativa y permite a los colaboradores interactuar con el algoritmo dentro de un marco de contención seguro.
- El segundo pilar es el Motor de Inteligencia de Cambio. Dicho motor, esta soportado en 3metricas principales, la cuales dan vida y movilidad a dicho motor. Y esto, porque las típicas encuestas estáticas de clima y los formularios de satisfacción semestrales son insuficientes para medir la adopción de IA. El Change Capability System debe integrar Telemetría de Adopción Real para que el motor no solo arranque, sino que se mueva a la velocidad deseada. Dichas métricas son:
- Detección Precoz de Fricción: Identificación en tiempo real de cuellos de botella en la interacción hombre-máquina para intervenir antes de que se genere la fatiga operativa.
- Métricas de Frecuencia y Profundidad: Medición del uso efectivo en flujos de valor clave, superando las métricas de vanidad.
- Tasa de Aceptación/Rechazo de Sugerencias: Monitoreo del porcentaje de propuestas generadas por la IA y validadas o modificadas por el criterio humano.
- El tercer pilar es el Sistema de Micro-Habilitación y Experimentación. La importancia de este pilar radica en el hecho de que las capacitaciones masivas y teóricas de ocho horas sobre IA quedan obsoletas en semanas. De ahí que la habilitación moderna basada en gestion del cambio operacional orientada al desarrollo de Readiness Continuos, opera bajo dos principios:
- Micro-experimentos guiados por rol: Creación de espacios de prueba donde los equipos rediseñan un micro-proceso propio, validando hipótesis de eficiencia antes de intentar escalar.
- Just-in-Time Micro-Learning: Pequeñas intervenciones formativas contextualmente integradas en el flujo de trabajo directo del profesional.
- Y el cuarto y último pilar es la Alineación de Incentivos y Métricas de Impacto. Este pilar toma relevancia por el hecho de que el sistema de cambio debe alinear la evaluación de desempeño de los colaboradores y la estructura de reconocimientos con los nuevos comportamientos esperados. De ahí que se sustenta en dos métricas claves que son:
- TTV (Time-To-Value): Medición de la velocidad con la que un experimento validado se convierte en valor tangible para el negocio o en tiempo liberado para la estrategia.
- Premio al Criterio Crítico: Reconocer explícitamente a los profesionales que detectan sesgos, corrigen alucinaciones o refinan el uso del modelo, evitando la automatización a ciegas.
Se que, en este punto, pensarás que es todo un desafío realizar estas mediciones, y si lo es, pero como también sabrás, lo que no se mide, no se mejora dice el dicho. Y para que no parezca un cliché la organización debe preparar desde el momento de la definición de la estrategia de gestión del cambio, el cómo se han de realizar estas mediciones, cuál será su periodicidad de medición y sobre todo, cuales han de ser los siguientes pasos o acciones que se han de tomar en la medida que las métricas indiquen que no estamos logrando la adopción de la manera correcta.
Y es que intentar escalar la Inteligencia Artificial sin un Change Capability System equivale a instalar un motor de alta velocidad en un vehículo con chasis defectuoso. Mientras que, al formalizar la gobernanza, medir la adopción mediante telemetría real y habilitar a las personas en su flujo de trabajo, la organización no solo adopta IA. Sino que construye una ventaja competitiva basada en su velocidad de adaptación. Lo que contribuye en el desarrollo del sistema de ejecución organizacional con un enfoque adaptativo, lo que desencadena a su vez en una forma óptima de consecución de los resultados de negocio esperados.
De momento en el proceso que estoy acompañando estamos trabajando en la implementación en los pilares 1 y 2. Y ya cuando estos queden plenamente establecidos, procederemos con las acciones de los pilares 3 y 4. Las cuales te estaré compartiendo en futuras publicaciones.
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Deconstruyendo Paradigmas versión extendida (Deep Dive)
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© Hernán Hurtado