La inteligencia artificial entró en el trabajo cotidiano de muchas organizaciones y también en las conversaciones sobre transformación. Para quienes trabajamos en gestión del cambio, estas herramientas abren nuevas posibilidades para analizar contextos, comprender dinámicas de adopción y diseñar intervenciones con más información.
Para conversar sobre este tema invité a Luis Alberto Cáceres, consultor y formador en gestión del cambio con experiencia en proyectos de transformación organizacional, integración post-fusión y adopción tecnológica. Ingeniero electrónico de la Universidad del Valle (Colombia), MBA en gestión estratégica de TI y con formación en inteligencia artificial en MIT xPRO, acaba de publicar The Change Manager’s AI Playbook, un libro que propone formas concretas de integrar la IA en el trabajo del change manager.
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La entrevista
Ariel Jiménez: Bienvenido Luis a Función C. Esta es una entrevista que tenía pendiente por hacer hace varios años y la publicación de tu último libro es la oportunidad perfecta.
Para empezar, a propósito de The Change Manager’s AI Playbook ¿Dónde puede aportar más valor la inteligencia artificial en el trabajo cotidiano de un change manager?
Luis Cáceres: Gracias Ariel por la invitación. El mayor valor de la IA está en funcionar como un multiplicador de capacidades: amplía nuestro análisis, mejora el diseño de soluciones y fortalece nuestro liderazgo. En la práctica, esto se refleja en la herramienta “AI Value Ledger”, un libro de registro de valor, en donde contabilizamos: el tiempo economizado en tareas operativas, el aumento de la calidad en los entregables y la mayor satisfacción por enfocarnos en lo estratégico.
En otras palabras, la IA nos libera de ser procesadores de documentos y nos permite actuar como verdaderos arquitectos de la transformación.
Creo que la IA aporta valor en tres áreas clave: primero en la velocidad, porque se analizan grandes volúmenes de información en minutos, permitiendo dedicar más tiempo al pensamiento estratégico. Luego, en la profundidad, porque se detectan patrones y señales que pueden pasar desapercibidas, mejorando diagnósticos y decisiones. Y en la personalización, porque ayuda a crear comunicaciones, formaciones y estrategias de adopción ajustadas a cada segmento, basadas en datos reales.
La IA no reemplaza el criterio del change manager, pero sí amplifica su capacidad para comprender el sistema y actuar con precisión.
AJ: ¿Qué tareas de la gestión del cambio ya pueden hacerse hoy mejor con IA?
LC: Como bien sabes, necesitamos monitorear continuamente las dinámicas influenciando el cambio, a favor o en contra. La IA permite monitorear estas dinámicas, analizando toneladas de información en minutos; permite monitorear indicadores en tiempo real: eso de esperar recolectar datos y preparar una presentación de status, ahora lo hace un agente por ti. Y ese agente lo aprendes a hacer, por ejemplo, en mi libro.
Esta ganancia de agilidad y calidad de informaciones, permite al equipo de gestión del cambio identificar y definir intervenciones a tiempo. Otras tareas que ya son más eficientes y efectivas con IA, serían por ejemplo:
- El análisis de stakeholders: modelos que clasifican actores, miden influencia y anticipan riesgos de resistencia.
- El mapeo de impactos: extracción automática de impactos desde documentos técnicos o funcionales.
- Los diseños de las comunicaciones: generación de borradores, adaptación de mensajes a distintos públicos y análisis de tono. Creación de material semiótico, desde el texto y logo, hasta audios y videos personalizados a cada situación.
- Los análisis de sentimientos: interpretación de comentarios en encuestas, foros internos o sesiones de feedback.
- La curaduría de contenidos de formación: creación de guías, simulaciones, preguntas de práctica y materiales personalizados.
- O la creación de tableros de control (scorecards) y realización de cálculos complejos como el costo de conversión de adoptante de cambio, que es un concepto que introduzco en el libro.
Esto es solo una muestra. En el playbook se tienen 292 prompts y eso refleja la cantidad de tareas en las que la IA puede ayudar al gestor del cambio.
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AJ: ¿Qué error ves con más frecuencia cuando los profesionales de cambio empiezan a usar inteligencia artificial?
LC: Desde mi libro ‘Murphy on Projects’ (2015), he destacado que los profesionales calificados fallan más por actitudes, que por falta de conocimiento o habilidad. Infelizmente, la IA también puede amplificar las causas de estas fallas.
Un ejemplo de ellos sería la confianza ciega o el «laissez-faire» digital. Es decir, delegar todo a la IA sin validación humana. Muchos profesionales caen en el uso superficial, generando planes genéricos que no están; uno, anclados en la realidad, porque la IA “inventa” datos para cubrir lagunas; dos, no están vinculados al contexto, porque al IA no sabe los detalles que no se colocan en un prompt; y tres, ni anclados al contexto cultural y al de las relaciones humanas.
Usar la IA de esta forma puede crear una ilusión de progreso mediante informes automatizados visualmente atractivos, pero vacíos del impacto real en la adopción. Por eso la importancia de aprender a cómo usar la IA y cómo validar sus resultados.
AJ: Si un change manager quisiera empezar a experimentar con IA esta semana, ¿por dónde debería empezar?
LC: Bueno, primero comprando mi libro (risas). Pero para comenzar ya, ahora mismo, podría empezar con su herramienta de IA preferida y solicitarle tareas como si fuera un asistente humano, alguien a quien le delegaría una actividad con buenas instrucciones (claras y completas).
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AJ: Después de escribir este libro, ¿qué habilidad nueva crees que debería empezar a desarrollar hoy un profesional de gestión del cambio (dentro y fuera de la IA)?
LC: Ariel, yo diría que hay tres habilidades esenciales:
La primera es la capacidad de orquestar sistemas híbridos, o lo que el MIT llama “de supermentes”: organizaciones que tienen a la inteligencia artificial y a los humanos trabajando juntos. Es decir, la habilidad de combinar el criterio humano con las capacidades de IA para tomar decisiones más informadas. Esto implica saber cuándo confiar en la IA, cuándo desafiarla y cómo integrarla a procesos de cambio complejos.
La segunda, es el desarrollo de una fluidez ética. Los que somos jóvenes – desde hace más tiempo (risas) – probablemente conocemos la serie de televisión ‘Viaje a las estrellas, nueva generación’. El profesional debe aprender a liderar como el Capitán Picard: usar la IA para obtener información y recomendaciones, pero manteniendo siempre el juicio humano como el árbitro final de la sabiduría y la integridad.
Y la tercera es la habilidad de leer dinámicas humanas con mayor sensibilidad. A medida que automatizamos tareas analíticas, el valor diferencial del change manager estará en su capacidad de construir confianza, facilitar conversaciones difíciles y comprender la cultura en profundidad. La tecnología potencia, pero no reemplaza la empatía, la escucha activa y la capacidad de influir.
En resumen: más tecnología sí, pero también más humanidad.
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Espero que esta entrada te sea muy útil. Para ver otros artículos, puedes visitar mi blog Función C; Comunicación, Cambio y Cultura, haciendo clic aquí.
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