La razón de consejo

¿Para qué meterse en esto?

Antonio Hidalgo comentó en LinkedIn, con razón, que mis últimos artículos formaban una serie y que echaba en falta la pieza que más necesita un consejo (gracias). Los cuatro rodean lo mismo desde ángulos distintos, qué hay dentro de una empresa que no está escrito en ningún sitio, cómo se trabaja con la IA, qué hay que construirle alrededor para que sirva de algo y quién lo construye.

Ninguno responde para qué hay que meterse en este fregado, que es justo la pregunta de gobierno. Puedes leerte los cuatro, estar de acuerdo con todo y no mover un euro; estar de acuerdo no es lo mismo que tener un motivo.

Esa respuesta llevo tiempo contándola en la acreditación de consejeros del Instituto de Gobernanza Empresarial, y la he reescrito unas cuantas veces, no porque caduque sino porque cada tanda de preguntas en la sala la afina un poco más. Lo que te cuento aquí es la última versión, la que doy ahora en clase.

Son, principalmente, tres razones y, ojo, ninguna es ahorrar costes. Ya lo siento.

Materia de consejo

Trato con empresas a diario, unas veces desde Cloud District, otras como profesor y otras a través de amigos y compañeros, y cuando una compañía me pide “integrar la IA” el motivo suele ser reducir costes o no quedarse atrás. Las dos son razones legítimas y las dos son de comité de dirección, del nivel de quien opera. Ninguna de las dos es la razón por la que un consejo debería estar ocupándose de esto.

Bain lo mide en su agenda del CEO de 2026, más del ochenta por ciento de los consejeros delegados usa la IA sobre todo para reducir costes y ganar productividad, y más del ochenta por ciento está insatisfecho con los resultados. El 10-20-70 de BCG explica por qué, de todo lo que hace que una iniciativa de IA funcione, un diez por ciento está en los algoritmos, un veinte en la tecnología y los datos y un setenta en transformar personas, organización y procesos.

Lo que se está comprando no es lo que produce el valor. Y si el setenta por ciento de lo que hace falta es organizativo, entonces no es una decisión de compra, es una decisión de diseño de la empresa. Eso sí es materia de consejo.

Comprobar salía gratis

Durante cuarenta años hemos trabajado con software diseñado para hacer las cosas, y comprobar salía gratis porque ibas viendo el resultado paso a paso. Con un agente esto se invierte, la ejecución es prácticamente una frase y lo caro pasa a ser verificar. Donald Norman le puso nombre en 1988, el golfo de la evaluación, la distancia entre lo que un sistema te enseña y lo que necesitas para juzgar si va bien, y John Maeda lo ha recuperado este año en SXSW para contar qué le pasa al diseño cuando la interfaz desaparece.

Esto no es nuevo para un consejo, es exactamente su trabajo, saber qué preguntar y evaluar las respuestas. Un consejo lleva toda la vida respondiendo de resultados que no ha ejecutado. La IA no le quita ese trabajo, se lo aumenta. Hasta ahora, detrás de cada decisión había alguien con nombre y apellidos. Muchas de esas decisiones las toma ya un sistema, y el consejo sigue respondiendo de ellas.

Aquí está la primera razón para ocuparse, y no tiene que ver con perder el tren. La IA cambia el volumen y la naturaleza de lo que hace un consejo.

Todos alquilamos el mismo cerebro

Ya conté en el artículo de los andamios que el poder no está en el modelo. Los modelos, además, están comoditizándose. Ya hay un par de ellos excelentes y una docena muy buenos, puedes mezclarlos y elegirlos por precio, velocidad o seguridad. Y son los mismos para todos, tu competidor y tú pagáis la misma licencia por el mismo cerebro. Lo que no es igual es lo que sabe tu empresa, eso no se compra en ningún sitio.

Construir el andamio, las herramientas y sobre todo las capas de contexto es lo que marca hoy la diferencia entre tu empresa y la de al lado. Parte de esas herramientas se va incorporando ya a los propios modelos, así que hay quien dice que dentro de un año el modelo hará él solo lo que hoy hay que construirle alrededor. Es verdad a medias. Cada generación de modelos absorbe lo genérico del andamiaje, y lo que servía para todos deja de tener valor. Lo que no puede absorber nunca, porque no está en ningún sitio donde pueda entrenarse, es lo que solo sabe tu empresa. Eso es lo único que sobrevive a cada generación de algoritmos, y por eso es lo único donde tiene sentido invertir.

Lo que no está en el plan de sucesión

En una empresa, o tienes un plan de sucesión o sabes que te hace falta. Ese plan cubre acciones, cargos, protocolo familiar, a veces hasta el calendario del relevo. No cubre lo que sabe hacer la gente que se va, porque hasta ahora no había manera de meterlo en un documento.

Se ve muy claro en una empresa familiar pero ocurre en todas, el oficio siempre se ha transmitido ganando algo en cada salto y perdiendo otra parte con un colador que ponía la casualidad, quién estuvo cerca de quién, quién se sentó al lado de quién el año que tocaba.

Ahora seguiremos perdiendo y ganando, pero lo que cambia es que el colador lo pones tú. Decides qué se rescata y qué se deja ir. Hablo de la capa tácita, la que conté en el primero de la serie, la que vive en la cabeza de Luisa, la de contabilidad. Si Luisa se va de vacaciones, no se cuadran las ventas.

Esa capa vive en personas concretas que tienen fecha y se van con proyecto o sin él. Que verificar se haya vuelto lo caro y que tu ventaja esté en lo que solo sabe tu empresa seguirán siendo verdad dentro de tres años. La oportunidad de rescatar lo que sabe Luisa caduca el día que Luisa se va. Y decidir qué parte del oficio sobrevive al relevo es del consejo, no del comité.

Es la cultura, amigo

¿Por qué hay mucho piloto y poca implantación? Porque esto no va de tecnología. Y parecemos nuevos aunque ya hemos pasado por ello antes. Hay condiciones culturales que deciden si el proyecto agarra o se queda en una prueba de concepto más.

Codificar el conocimiento de una empresa redistribuye el poder dentro de esa empresa. Lo escribió Zoe Scaman en The Brand That Thinks, “brand knowledge is power, encoding it redistributes that power, not everyone will welcome that”. A la persona que sabe le estás pidiendo que entregue justo lo que la hace insustituible, y si no tiene una razón para hacerlo no lo va a hacer, y no por mala fe sino por autoprotección. Eso no se resuelve con metodología, se resuelve desde la dirección, decidiendo qué gana quien entrega lo que sabe.

Otra es que este método exige equivocarse en público. El sistema tiene que fallar delante del equipo para que el experto lo corrija, y ese fallo es el método funcionando, no el proveedor fallando. Si la cultura de la casa premia llegar con la respuesta cerrada y castiga enseñar algo a medias, lo que se va a capturar es la versión presentable de cómo se trabaja, no cómo se trabaja. Acabas pagando por la versión que el equipo cuenta de sí mismo, y guardándola convencido de que tienes dentro el oficio de tu empresa.

Y Michael Hammer lo enunció en 1990 en Harvard Business Review, don’t automate, obliterate, no automatices, arrasa. Quien informatizó un proceso que ya funcionaba mal no lo arregló, lo dejó fijado en un sistema, y esta generación de consejeros lo vivió con los ERP. Es la segunda vez que cae el mismo examen, y la pregunta vuelve a ser la misma, si estamos cambiándole las ruedas al coche o preguntándonos si el coche es lo que necesitamos.

Dónde va el dinero

La conversación sobre IA en los consejos lleva demasiado tiempo atascada en qué herramienta comprar y en cuánto vamos a ahorrar. Son preguntas de comité, y ya tienen quien las haga.

Mira por dónde va hoy el presupuesto de IA de tu empresa, cuánto se va en licencias y cuánto en lo que solo sabe tu compañía. Si todo va a licencias, estás cambiando ruedas.

Puedes consultar este y otros artículos directamente en mi blog, Latente.