El liderazgo colaborativo y el papel de la IA

Resumen: En el entorno comercial mundial de hoy, quienes no pueden o no quieren adaptarse pierden cada vez más participación en el mercado. A medida que la tecnología avanza a un ritmo más rápido, la dinámica de la fuerza laboral mundial está cambiando. Las tareas mundanas se están automatizando, y los empleados quieren un trabajo más significativo y líderes más empáticos. En esta publicación, se explorarán dos áreas que a menudo se sitúan en los extremos opuestos del espectro de habilidades “sociales” y “técnicas”: el liderazgo colaborativo y la implementación de la inteligencia artificial. Abordaremos cada una de ellas individualmente, exploraremos dónde se cruzan y profundizaremos en cómo los líderes pueden fusionarlas para hacer frente a los desafíos actuales. Contenido: ¿Qué es el liderazgo colaborativo? ¿Cuál es la diferencia entre el liderazgo tradicional y el colaborativo? ¿Por qué el liderazgo colaborativo es más eficaz? ¿Qué es la IA? ¿Qué tiene que ver el liderazgo colaborativo con la IA? Los cinco beneficios del liderazgo colaborativo El liderazgo colaborativo visto a través de los cuatro cuadrantes de Wilber

¿Qué es el liderazgo colaborativo?

Según el Dr. Edward Marshall, de la Universidad de Duke, el liderazgo colaborativo se define como “una filosofía de servicio ética y basada en principios que crea una cultura de liderazgo de seguridad psicológica, propiedad y confianza que permite a los trabajadores ser la mejor versión de sí mismos para que puedan hacer su mejor trabajo y producir resultados superiores”. Estos “resultados superiores” pueden verse a nivel de tarea, ya que se relacionan con el rendimiento de un empleado individual. Sin embargo, existe la posibilidad de que la organización en su conjunto tenga un mejor rendimiento. La reconocida profesora de Harvard Business School, Linda Hill, vincula el liderazgo colaborativo con la innovación sostenible en el nivel de la organización:

Dicho de otro modo, el liderazgo colaborativo es un proceso en el que los individuos utilizan sus habilidades y experiencia dentro de una red para contribuir a la función de liderazgo general y trabajar en objetivos compartidos. En otras palabras, los equipos asignan las responsabilidades de cada proyecto en función de las capacidades de liderazgo únicas de cada miembro del equipo, a fin de satisfacer mejor las necesidades de ese proyecto en particular. Una vez definido el término, veamos en qué se diferencia el liderazgo colaborativo de los modelos de liderazgo tradicionales.

¿Cuál es la diferencia entre el liderazgo tradicional y el colaborativo?

En un enfoque tradicional del liderazgo, los gerentes individuales dirigen las operaciones cotidianas, mientras que los gerentes de alto nivel toman decisiones a gran escala. En este modelo, la información puede fluir esporádicamente desde arriba y, a menudo, se comparte con equipos más amplios. A veces, este flujo de información se produce en momentos inoportunos, cuando actuar sobre la información puede ser difícil para los ejecutores, los empleados de nivel medio. Con este enfoque tradicional, se asume que solo unas pocas personas son lo suficientemente hábiles para desarrollar ideas brillantes y promoverlas de manera significativa. Este modelo de consolidación del liderazgo en la cima suele dar lugar a líderes menos diversos. Aunque las investigaciones siguen señalando que los equipos diversos son más innovadores, aún es raro encontrar una diversidad total en los equipos de administración de alto nivel. Además, las investigaciones están empezando a mostrar que la diversidad por sí sola no es suficiente, lo que apunta a otros problemas con el liderazgo tradicional y consolidado. Un estudio de 2021 publicado en la Review of Public Personnel Administration concluyó lo siguiente: “[U]na mayor diversidad de equipos no genera automáticamente un clima inclusivo. El liderazgo inclusivo es necesario para brindar un clima inclusivo en el que se valore a los diferentes miembros del equipo por lo que aportan a las prácticas de trabajo”. Por otro lado, en un modelo de liderazgo colaborativo, las organizaciones funcionan como comunidades. En contraste con la estructura que solemos ver en un modelo tradicional de liderazgo de arriba hacia abajo, estas comunidades están formadas por una red conectada. Todos los miembros del equipo lideran de alguna manera, no solo un gerente individual. En este tipo de liderazgo, la responsabilidad es compartida, la resolución de problemas es colectiva, cada miembro del equipo puede compartir ideas e inquietudes, y la comunicación es más transparente e inclusiva. Aunque la transición a este modelo dista de ser sencilla, una forma fácil de entender el núcleo del liderazgo colaborativo es ver el liderazgo como una cultura, no como una función puramente individual. Una vez que se produce ese cambio de mentalidad, otros elementos que a menudo se consideran trabajos de una sola persona (como la resolución de problemas y la toma de decisiones) comienzan a adquirir una nueva dimensión colectiva. De un modo u otro, quienes estudian el funcionamiento de los líderes colaborativos suelen llegar a la misma conclusión: tienen éxito porque aprovechan el poder colectivo de sus equipos. Para aprovechar el poder colectivo de su equipo, primero debe creer en el genio colectivo de los equipos. Esto puede llevar algo de trabajo, especialmente porque muchas escuelas de negocios y publicaciones empresariales enmarcan el liderazgo exitoso a través de una lente individualista.

¿Por qué el liderazgo colaborativo es más eficaz?

No hace falta decirlo, pero el lugar de trabajo moderno está cambiando más rápido que nunca. Los problemas más complejos requieren una solución más creativa, y las soluciones a un problema pueden crear una serie de nuevos desafíos que superar. Consideremos el papel de la automatización, que puede, por un lado, simplificar un determinado flujo de trabajo, pero por otro, crear nuevos flujos de trabajo, como la gestión, la optimización y el análisis de la propia automatización. La administración de este panorama cambiante y los problemas que presenta es algo que el Dr. Nick Ejimabo, de la Universidad Bautista de Wayland, desglosó en un estudio titulado “An approach to understanding leadership decision making in organization” (European Scientific Journal). Al examinar la toma de decisiones y el liderazgo organizacional en el lugar de trabajo actual, señala lo siguiente: “Con demasiada frecuencia confundimos cuestiones como el estilo personal y una posición de autoridad con el liderazgo. [El liderazgo] debe ser inclusivo, continuo, estratégico, sistémico, productivo, positivo, así como también influyente y orientado a objetivos”. La suposición de que nuestros líderes tendrán la respuesta a un determinado problema solo porque tienen un título imponente puede desalentar la colaboración. Como se dijo anteriormente, los modelos de liderazgo de arriba hacia abajo dan por sentado que las respuestas vendrán de una pequeña cohorte de líderes. Si esa es la suposición, ahí es donde buscará las respuestas. Esta suposición puede disuadir la colaboración y reprimir la innovación resultante. Como dice la profesora Hill en el vídeo de arriba (le recomiendo que se desplace hacia arriba para verlo si aún no lo hizo): “La innovación no se trata de que un genio en solitario tenga un ‘momento ajá’, sino que es un proceso colaborativo de resolución de problemas, generalmente con personas bastante diferentes en cuanto a sus puntos de vista”. El paso a un enfoque más inclusivo, colaborativo, innovador y de equipo requiere líderes dispuestos a adoptar esos ideales y tener el valor de intentar ponerlos en práctica. El iceberg de la ignorancia En 1989, Sidney Yoshida, un consultor que trabajaba en Calsonic, un fabricante de automóviles japonés, descubrió una desconexión entre los gerentes y los trabajadores de primera línea. Su investigación, conocida como el “iceberg de la ignorancia”, reveló importantes brechas de conocimiento entre la gerencia sénior y el resto de la organización. Yoshida concluyó lo siguiente: “Solo el 4% de los problemas de primera línea de una organización son conocidos por la alta gerencia, el 9% por los mandos intermedios, el 74% por los supervisores y el 100% por los empleados”. Aunque este estudio tiene más de treinta años y solo se centra en organizaciones medianas, el tema sigue siendo relevante hoy en día. Las jerarquías tradicionales de arriba hacia abajo en el lugar de trabajo tienden a crear una desconexión entre los líderes y los empleados. Un líder fuerte debe tener las herramientas y habilidades para anticipar, reconocer y resolver los problemas que ocurren en el lugar de trabajo, y aprender de ellos. Si consideramos el liderazgo en el contexto de la IA, eso significa saber cómo aprovechar el conocimiento de todos en la organización para proporcionar una perspectiva más amplia a fin de resolver esos problemas. Este enfoque colaborativo de la administración de equipos es el más adecuado para el lugar de trabajo actual, más complejo, en el que los problemas más nuevos y menos definidos necesitan soluciones ágiles. El antiguo modelo, en el que el liderazgo de arriba hacia abajo creaba equipos menos inclusivos, no está preparado para resolver los desafíos de la fuerza laboral moderna.

¿Qué es la IA?

Según el Diccionario Oxford, la inteligencia artificial (IA) se define como “la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento del habla, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas”. El equipo de World Wide Technology (WWT) visualiza así la relación entre la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo: La inteligencia artificial está afectando a prácticamente todos los sectores. Además, con la creciente fiabilidad de la IA y la expansión de los casos de uso, es probable que la tendencia continúe en aumento. International Data Corporation (IDC) predice que el gasto en tecnologías de IA se duplicará en los próximos cuatro años y alcanzará los 110 000 millones de dólares en 2024. Por su parte, el informe de McKinsey sobre el estado de la IA en 2020 reveló que las organizaciones ya están viendo importantes beneficios en cuanto a costos por su adopción de la IA: “Los casos de uso que mayormente condujeron a la reducción de costos son la optimización de la administración de personal calificado, la automatización del centro de contacto y la automatización del depósito. Más de la mitad de los encuestados que afirman haber adoptado cada una de ellas dicen que el uso de la IA en esas áreas redujo los costos”. El informe del índice de IA 2021 de Stanford (PDF aquí) presenta nueve puntos clave que pueden ayudar a completar nuestra comprensión del impacto de la IA: 1) Hay un aumento significativo de la inversión en IA para el diseño y el descubrimiento de medicamentos. “Los medicamentos, el cáncer, lo molecular y los descubrimientos de medicamentos” recibieron la cantidad más significativa de inversión privada en IA en 2020, con más de 13 800 millones de dólares, 4,5 veces más que en 2019. 2) El papel del desarrollo de la IA es cada vez mayor. El 65% de los doctores norteamericanos graduados en IA se introdujeron en la industria en 2019, en comparación con el 20,6% en 2010, lo que supone un aumento del 44,4%. 3) La IA abunda. Es difícil distinguir entre lo artificial y lo no artificial, ya que los sistemas de IA pueden producir texto, audio e imágenes de gran calidad. 4) La IA tiene un desafío de diversidad. Los graduados del doctorado en IA en 2019: 2,4% afroamericanos; 3,2% hispanos; 45% caucásicos. 5) China supera a EE. UU. en citas de revistas de IA. En 2020, China superó a EE. UU. en citas de revistas de IA per cápita en un 0,9%. 6) Los doctores extranjeros en IA permanecen en EE. UU. tras su graduación. Los estudiantes internacionales de doctorado en América del Norte aumentaron un 4,3% hasta el 64,3% en 2019 con respecto al año anterior. Entre los graduados extranjeros, el 81,8% se quedó en EE. UU. 7) Las tecnologías de vigilancia de la IA están en auge y están por todas partes. En 2020 se produjeron avances significativos en la vigilancia a gran escala debido al aumento de los enfoques de la clasificación de imágenes, el reconocimiento facial, el análisis de vídeo y las técnicas de identificación de voz. 8) La ética de la IA carece de parámetros y consenso. El campo de la IA carece en gran medida de estándares para medir o evaluar la relación entre la propia tecnología y las implicaciones sociales de estos desarrollos tecnológicos. 9) La IA está ganando la atención del Congreso de Estados Unidos. Las menciones a la IA en las actas del Congreso se triplicaron en la 116ª sesión del Congreso en comparación con la 115ª sesión del Congreso. También cabe destacar que el informe dedica una sección entera a la colaboración internacional y la IA, y destaca el desarrollo de estrategias multilaterales de IA a través de iniciativas intergubernamentales, grupos de trabajo, cumbres y reuniones, y acuerdos bilaterales. El aumento de los acuerdos y las iniciativas internacionales muestra cómo las habilidades de colaboración global son fundamentales para el futuro del desarrollo de la IA y para abordar las cuestiones de equidad y justicia en la IA.

¿Qué tiene que ver el liderazgo colaborativo con la IA?

Los debates sobre la interacción entre humanos y máquinas en el lugar de trabajo suelen estar dominados por diversos temas tecnológicos. Aunque los avances en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo pueden suponer una mayor velocidad de procesamiento para las aplicaciones y soluciones más eficaces en general, se podría argumentar que la colaboración es la base de todo. La colaboración entre disciplinas e investigadores condujo a esos avances tecnológicos. Los líderes colaboradores serán la clave para garantizar que estos avances tecnológicos se integren de forma que mejoren la experiencia humana en el trabajo. Las tres olas de la IA La IA se suele clasificar en tres olas principales: conocimiento artesanal, aprendizaje estadístico y adaptación contextual. La primera ola permite que los modelos de computadora utilicen el razonamiento lógico sobre problemas definidos de forma restringida (sin capacidades de aprendizaje y percepción). La segunda ola tiene que ver con el aprendizaje estadístico, en el que los modelos de computadora perciben el mundo circundante a través de la clasificación y la predicción mediante el entrenamiento en datos masivos. Sin embargo, no hay capacidad contextual, y la capacidad de razonamiento es mínima. En la tercera ola de la IA (la actual en la que nos encontramos), los sistemas construyen modelos explicativos contextuales para explicar e impulsar las decisiones a lo largo del tiempo a fin de resolver situaciones del mundo real. En esta ola, la IA pasa de ser una tecnología que parece relativamente separada a convertirse en una especie de compañera con la que los líderes deben aprender a colaborar. En este sentido, el uso de la IA se convierte en algo que tiene menos que ver con los nuevos conocimientos que puede aportar la tecnología y mucho más con la forma en la que los líderes combinan su propio razonamiento y el de su equipo con el razonamiento de la IA. Este es un ejemplo de cómo se ve un sistema complejo a partir de un conjunto de datos de entrenamiento:

Además de las tres olas, hay tres escuelas de pensamiento sobre el papel de la IA en el lugar de trabajo.

1. La IA potenciará a los humanos en la forma de tomar decisiones (Dejoux & Léon, 2018, p. 191).
2. La IA y los humanos trabajarán conjuntamente para formar una “inteligencia híbrida”.
3. La IA ocupará los puestos de trabajo de los humanos y llegará a ser vista como una amenaza.

Aunque los robots que se apoderan del mundo han sido descritos durante mucho tiempo en la ciencia ficción, un informe de PwC titulado “¿Los robots realmente nos robarán nuestros trabajos?” (PDF aquí) predice que la IA podría automatizar el 30% de los puestos de trabajo a mediados de la década de 2030. Algunos sacan conclusiones negativas y sugieren que esto es el fin del juego para los humanos. Otros ven en este cambio el inicio de una inmensa ola de creatividad e innovación humana debido a la fuerte reducción que veremos en las tareas mundanas. El profesor Matthew Mason, robotista y antiguo director del Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon, lo expresa así: “La IA presentará nuevas oportunidades y capacidades para mejorar la experiencia humana. Aunque es posible que una sociedad se comporte de forma irracional y decida utilizarla en su detrimento, no veo ninguna razón para pensar que ese sea el resultado más probable”. ¿Qué significa esto para el lugar de trabajo? La mayoría de los pensadores de este espacio coinciden en que el escenario más probable es que la IA proporcione soporte a los humanos en sus tareas y, al mismo tiempo, deje obsoletas las tareas rutinarias. Sin embargo, esto no ocurrirá de manera espontánea. Exigirá un nuevo tipo de líder colaborativo, que pueda tender puentes entre el genio creativo colectivo de un equipo humano y el genio cognitivo generado por la tecnología. Aquí hay una charla TEDx de Pedro Uría-Recio, en la que argumenta que la inteligencia artificial hará que el lugar de trabajo sea más humano, no menos:

Sin embargo, es importante insistir en este punto: La IA no hará por sí misma que el lugar de trabajo sea más humano. Eso requiere humanos, y exigirá que los humanos cambiemos el tipo de habilidades que desarrollamos. Para los líderes colaborativos, construir la fuerza laboral del futuro significará comprender el nuevo panorama de estas habilidades (tanto tecnológicas como sociales/emocionales) y garantizar que sus equipos estén en un estado continuo de aprendizaje. Esto también ayudará a garantizar que el cambio se sienta más como una oportunidad que como una carga. En “The roles of artificial intelligence and humans in decision making: Towards augmented humans?”, los investigadores Claudé & Combe (PDF aquí) lo explicaban así: “Uno de los futuros desafíos de la administración dependerá de la capacidad de adaptación de la organización para manejar el cambio y transformarse. El desafío organizacional será manejado por los gerentes mediante el uso de habilidades sociales y nuevas formas de interacción y colaboración humano-humano”. La investigación del profesor David De Cremer, un científico del comportamiento, ofrece una visión de cómo tendrá que cambiar el liderazgo para adaptarse al futuro de la automatización y la IA: “Cuantos más algoritmos se encarguen de la administración, más necesitaremos el liderazgo para establecer prioridades. Cuando la automatización aumenta, también lo hacen otros factores: necesitamos contar con un liderazgo que sepa lo que quiere conseguir; un liderazgo que ofrezca criterio cuando haya que tomar decisiones; y un liderazgo que pueda reflexionar de manera eficaz sobre los objetivos que hay que perseguir”. Es posible que los líderes de hoy deseen, con razón, mejorar su comprensión de la inteligencia artificial a medida que se adaptan a este nuevo futuro, pero estarán mucho mejor equipados si también trabajan con la misma intensidad para mejorar sus habilidades fundamentales de colaboración.

Los cinco beneficios del liderazgo colaborativo

Las organizaciones que adoptan el enfoque de liderazgo colaborativo suelen experimentar los siguientes beneficios:

1. Una visión más unificada de la colaboración en equipo. A medida que las organizaciones aumenten el intercambio de conocimientos y los miembros de los equipos sigan colaborando, los silos de los equipos empezarán a romperse.
2. Una fuerza laboral mejor equipada para innovar. Con una estructura de poder menos obstructiva, las ideas pueden fluir más libremente desde todos los niveles del organigrama. Esto hace que la aceptación y la aplicación del cambio sean más rápidas.
3. Mejores decisiones en varios niveles. Con comentarios más cooperativos, inclusivos y abiertos, los equipos pueden tomar decisiones más informadas.
4. Mayor motivación. Es más probable que los miembros del equipo trabajen para lograr un cambio duradero si se sienten parte de la solución. El liderazgo colaborativo crea una sensación de solución de problemas compartida que puede hacer que los miembros del equipo estén más motivados y sean más resilientes.
5. Visión compartida. Cuando se comparte la responsabilidad, todos los miembros del equipo se sienten capacitados y se responsabilizan unos a otros de la consecución de los objetivos. A su vez, los miembros se sienten cómodos superando los límites, y son reconocidos y apreciados por el valor que ofrecen.

En general, el liderazgo colaborativo puede generar mayores niveles de compromiso y participación, más productividad y un lugar de trabajo más inclusivo.

El liderazgo colaborativo visto a través de los cuatro cuadrantes de Wilber

El liderazgo colaborativo comienza cuando todos los miembros de un grupo están motivados por un objetivo compartido. Este estilo requiere que cada miembro del equipo pueda reconocer con honestidad sus puntos fuertes, entienda cómo crear un entorno seguro a nivel psicológico y crea en el poder de la colaboración. Una forma de conceptualizar el liderazgo colaborativo es situar al líder en la parte inferior del modelo para ayudar a involucrar a los demás en la toma de decisiones. Este tipo de líder se basa en la ética, y su comportamiento generoso tiende a aumentar el crecimiento del equipo al tiempo que mejora la calidad del entorno organizacional. Este tipo de liderazgo, según este documento de Larry Spears, de la Universidad de Gonzaga, suele denominarse liderazgo de servicio. Los líderes de servicio actúan primero al servicio de su equipo y luego elevan su enfoque al nivel de la organización. De este modo, el cambio se produce a nivel del equipo, lo que a su vez conduce al cambio en el nivel de la organización. Los líderes de servicio lideran a través de la empatía, la previsión, la administración y la conciencia. El modelo de los cuatro cuadrantes del filósofo Ken Wilber es un ejemplo instructivo de cómo las organizaciones pueden construir un liderazgo colaborativo. El modelo integrador, también conocido como el modelo de todas las categorías, todos los niveles (ACAL), examina las perspectivas, la mentalidad, las cualidades innatas y los niveles de conciencia de las personas para explicar la realidad y las relaciones. En este modelo, hay cuatro cuadrantes principales, divididos en dos marcos. El primer marco se divide en interior y exterior. El segundo marco incluye lo individual y lo colectivo. Cualquier visión de cualquier tema tiene estas cuatro dimensiones trabajando simultáneamente, como partes de un todo, consciente o inconscientemente. Estas cuatro dimensiones pueden aplicarse a modelos, aplicaciones, procesos de cambio, análisis, etcétera. Aplicado al liderazgo, el modelo ACAL puede utilizarse para revelar los grados de conciencia, comportamiento, sistema (social) y cultura. Con el tiempo, un líder colaborativo puede comenzar a ensamblar las piezas de este modelo (por ejemplo, comprendiendo cómo cada individuo de su equipo encuentra su propósito). Los líderes colaborativos pueden alinear la información de estos cuadrantes con los siguientes puntos para empezar a mejorar la colaboración en el lugar de trabajo, especialmente cuando la IA empieza a sentirse cada vez más como un miembro más del equipo:

1. Comprender el papel de la seguridad psicológica en el desarrollo de una visión compartida
2. Crear una cultura de aprendizaje continuo en la que se acepte el cambio
3. Buscar siempre formas de fusionar la creatividad humana con la inteligencia de las máquinas

Conclusión Aunque pueda parecer contradictorio, a medida que más equipos comiencen a trabajar con la IA y a depender de ella, los líderes tendrán que avanzar en su comprensión de las habilidades de colaboración básicas. El liderazgo colaborativo puede ser un puente entre ambos ámbitos, que permite que las personas y las tecnologías se unan para favorecer la inclusión y la innovación. Lectura relacionada La colaboración en la era de la IA: cómo Cisco es pionera en el uso de la IA y la tecnología emergente dentro de la colaboración ¿Puede verme ahora? – Cuando la IA lleva una máscara