En una entrevista para DIRIGENTES, el experto en transformación organizacional, Gabriel Weinstein, explica cómo la revolución tecnológica es clave en la evolución de la humanidad, pero también de las organizaciones empresariales. El socio y manging partner de Olivia Europa tiene claro que "Cualquier compañía, sin importar su tamaño, que no integra herramientas de analítica corre con una tremenda desventaja respecto a suscompetidores que tienen incorporadas este tipode soluciones en sus modelos de negocio".

DIRIGENTES (D.) La tecnología avanza a velocidad vertiginosa. ¿Cómo se está percibiendo en las organizaciones empresariales?

Gabriel Weinstein (G.W.) La velocidad con la que avanzan las tecnologías se ha incrementado de forma exponencial en los últimos años. Pareciera ser que cuando nos estamos acostumbrando al presente, llega el futuro para cambiar todo. El concepto de singularidad tecnológica describe un potencial futuro en el que la tecnología evoluciona tan rápido que el ser humano no podrá adaptarse, cambiando radicalmente la forma en la que vivimos y nos organizamos como sociedad. Sin llegar a este extremo, lo que nos sucede como seres humanos, sucede parcialmente dentro de las organizaciones.

Algunas compañías con mayor madurez comprenden que no deben adoptar toda tecnología que emerge y otras con más ansiedad buscan implementar la novedad en su estructura. Sin embargo, es clave tener en cuenta que toda innovación atraviesa la 'Curva Gartner’, es decir que requiere un período de evolución para poder alcanzar la madurez necesaria en donde podemos aprovecharla realmente.

Todos quieren implementar ChatGPT, todos desean ser parte del metaverso y todo buscan utilizar blockchain para algo. Pero no es para todos ni en todo momento. Saber identificar la oportunidad se vuelve clave, ya que sino las organizaciones realizarán inversiones de recursos, tiempo y dinero que estarán destinados a fracasar.

D. Una de las novedades tecnológicas más aplicadas es la Inteligencia Artificial (IA). ¿Qué supone su implementación en las compañías? ¿Qué mejoras ha supuesto?

G.W. La IA ha irrumpido en nuestras vidas hace mucho tiempo, tanto que a veces ni nos damos cuenta de que estamos interactuando con ellas -al fin y al cabo, la Inteligencia Artificial es un software que busca imitar comportamientos y capacidades humanas- desde los coches que conducimos hasta las recomendaciones de Netflix.

Esto que nos ocurre diariamente a nivel personal, también ocurre dentro de las organizaciones. Gracias a la IA los bancos pueden detectar fraudes o tener un sistema de scoring más efectivo y los centros de salud pueden realizar el análisis de imágenes médicas y la predicción de enfermedades. Pero independientemente de la aplicación de la IA en cada sector, cualquier organización en el mundo podría aprovechar su capacidad para segmentar clientes, analizar tendencias de mercado, mejorar la ciberseguridad, automatizar sus procesos productivos, personalizar su productos y servicios o detectar quien es el próximo colaborador que renunciará.

Al final, se trata de tener una sólida estrategia de datos que permita aprovechar las capacidades de la IA para aumentar las capacidades analíticas y encontrar patrones que permitan tomar nuevas decisiones que no se basen exclusivamente en nuestra intuición.

D. Sin embargo, existe un cierto temor a lo que la IA puede llegar a hacer. Una de las frases más contundentes al respecto del mítico Stephen Hawking fue precisamente “El desarrollo pleno de la inteligencia artificial puede significar el fin de la raza humana”. ¿Ve esta imparable evolución positiva o solo a medias?

G.W. En los últimos años, los grandes pensadores de este mundo (y otros no tanto) han quedado enfrentados entre aquellos a favor y en contra de los esfuerzos por desarrollar una inteligencia artificial “demasiado poderosa”. A favor o en contra, sin término medio ni grises, como si fuera una rivalidad futbolística. Te encuentras de un lado o del otro.

Pero ya todos sabemos que ningún extremo es bueno y la historia lo ha demostrado. Es cierto que existen ciertos riesgos de caer en lugar peligroso si no logramos tratar con cuidado una tecnología sobre la cual todavía no sabemos tanto ni tenemos demasiado conocimiento respecto a su potencial real. Es por eso que hace unos días un conjunto de expertos internacionales solicitaron frenar temporalmente el desarrollo de la inteligencia artificial para poder regular la cuestión.

Sin embargo, la historia también nos demuestra que no hay nada que haya podido frenar la innovación, ni leyes, ni regulaciones. Tarde o temprano, más hacia la derecha o más hacia la izquierda, termina aflorando.

D. Se suele entender que, los grandes retos digitales, se aplican a grandes empresas, al considerarse gastos inasumibles para las de menor tamaño. ¿Cuánto de cierto hay en ello?

G.W. Todo dependerá del momento y el sentido de oportunidad. Este tipo de tecnologías aumentan su capacidad e impacto de forma exponencial. Pero también tienen la característica particular de que su costo también cae de forma exponencial según la ley de Moore.

Ejemplo del costo de secuenciar ADN y su caída exponencial con el correr de los años.

Solo las grandes compañías pueden darse el lujo de aprovechar una tecnología en gestación y hacer los esfuerzos de investigar su aplicación para obtener una ventaja por sobre sus competidores. Esos mismos esfuerzos son los que hacen posible que compañías más pequeñas puedan acceder a las mismas a un costo mucho menor.

Al fin y al cabo, toda tecnología que se digitaliza termina por democratizarse, como nos recuerda la Teoría de las 6 Ds del libro organizaciones exponenciales.

En ese caso el coste más alto no será el de la tecnología per se, sino en el proceso que debe atravesar la compañía para transformarse y poder realmente aprovecharla. La transformación digital, en el fondo, no es la incorporación de tecnología, sino la adquisición de las habilidades y el mindset o metalidad necesaria para implementarlas y explotarlas.

D. En esta revolución digital dentro del marco empresarial, la analítica cuenta con un papel protagonista. ¿Cuáles son sus principales bondades al respecto?

G.W. Históricamente la toma de decisiones dentro de las organizaciones se ha basado exclusivamente en la intuición, en la experiencia previa y en el conocimiento adquirido. Con el avance de la tecnología hemos desarrollado la capacidad de tratar los datos de forma más efectiva logrando medir lo sucedido de forma objetiva y tomar decisiones en base a la combinación de esa información fidedigna y el conocimiento de las personas. Hoy en día no solo podemos medir lo sucedido, sino que también podemos encontrar patrones que nos permiten comprender situaciones que antes no podíamos siquiera identificar. Sin embargo, eso no es todo. Aplicar analítica avanzada sobre una gran cantidad de datos nos permite comprender que podría suceder en el futuro. Eso no quiere decir que podamos predecir qué ocurrirá mañana ante una situación concreta.

Tomemos el caso de analítica de datos tradicional combinada con machine learning y aplicada al área de Recursos Humanos. Todas las personas somos diferentes y es imposible decir con precisión qué va a hacer un ser humano en un determinado momento.

A pesar de eso, podemos decir que el cerebro utiliza principalmente lo que se conoce como sistema 1: actúa de manera rápida, automática, frecuente, emocional, estereotipada y subconsciente. Es decir, naturalmente tendemos a repetir cada vez que nos resulta posible. Con machine learning podemos establecer un ciclo iterativo entre las reglas de psicología del comportamiento establecidas y modelos matemáticos predictivos para entender cómo se conectan esos patrones de comportamiento.

Así podemos, por ejemplo, sumar certidumbre a las organizaciones sobre la dinámica de sus equipos y ya no trabajar post-mortem en base a lo ocurrido, sino trabajar proactivamente en base a lo que probablemente suceda.

D. ¿Qué aconsejaría a una empresa, de mayor o menor tamaño, que no integra herramientas analíticas en su modelo de negocio?

G.W. Cualquier compañía, sin importar su tamaño, que no integra herramientas de analítica corre con una tremenda desventaja respecto a sus competidores que tienen incorporadas este tipo de soluciones en sus modelos de negocio.

Alvin Toffler dijo “Los analfabetos del siglo XXI no serán los que no sepan leer y escribir, sino los que no sepan aprender, desaprender y reaprender”. Lo mismos ocurre con las organizaciones. Aquellas organizaciones que no logren utilizar herramientas de analítica carecerán de las habilidades necesarias para aprender a la velocidad que el mundo actual nos exige. Y por supuesto, aquellas compañías que no tengan la capacidad de aprender, está destinada a desaparecer.

D. Aún es pronto para hablar de estructuras empresariales completamente compuestas por robot y, como el dicho afirma, “el humano es impredecible”. ¿Está cambiando esta percepción debido a la tecnología?

G.W. La imprevisibilidad es lo que nos hace verdaderamente humanos. La respuesta diferente, la reacción inesperada, la pregunta desubicada, la creación sorprendente, la emoción subyacente.

A lo largo de nuestra historia hemos creado una serie de sistemas a nuestro alrededor (el sistema educativo, el laboral, el político, etc.) que ordenaron esa imprevisibilidad hasta cierto punto, incluso logrando mermar determinadas habilidades innatas, como la creatividad.

Si perdiéramos la imprevisibilidad, podríamos decir que no habría diferencia alguna con los robots. Y en lo distópico de una compañía compuesta completamente por robots (de metal o humanos), no habría diferencia entre una compañía y otra.

D. En Olivia luchan por ese proceso de transformación organizacional para luchar, precisamente, por un mundo mejor. ¿Podría indicarme alguno de los casos más drásticos en el que hayan trabajado?

G.W. A lo largo de nuestros más de 12 años de historia hemos diseñado y llevado adelante una gran cantidad de transformaciones organizacionales en múltiples países y en diversas culturas. Cada una de ellas ha tenido sus particularidades, sus motivaciones, sus desafíos, sus impulsores y sus detractores. Pero algunas las recordamos más que otras, a veces por la calidad de los equipos, en ocasiones por la impronta del CEO y en algunos casos por el tamaño de la brecha existente entre lo que la compañía es y lo que necesita ser.

Tal vez uno de los casos más drásticos por el tamaño de dicha brecha lo abordamos hace dos años cuando nos retaron a transformar un banco antiguo y completamente analógico en un banco 100% digital, es decir, en una fintech. Claramente el desafío no era tecnológico ni de estrategia, sino de mindset y de cultura.

El abordar este desafío implicaba trabajar de manera multidimensional, con una agilidad que la compañía no estaba habituada, incorporando nuevos perfiles que puedan convivir con aquellos que estaban allí hace más de 30 años, haciendo exactamente lo mismo que hacían el día que ingresaron a trabajar en esa compañía.

A veces trabajamos en formatos en donde una compañía debe adaptarse o evolucionar, dando valor al pasado y manteniendo parte de lo que supieron ser. Sin embargo, este caso implicaba una conversión casi completa, desde el liderazgo hasta su way of working, desde sus valores hasta su comportamiento, desde su capacidad para innovar hasta su modelo de negocio.

Volviendo a Alvin Toffler, uno de sus libros, El shock del futuro, describe cómo reaccionaría un grupo de personas a demasiado cambio en un período de tiempo demasiado corto. Como si de un momento a otro nos trasladáramos a un país con una cultura completamente diferente, en un idioma que no conocemos, sin un móvil que podamos utilizar ni gente que pudiéramos conocer. Nos sentiríamos perdidos.

La transformación que realizamos en esa compañía se podría haber sentido de esa misma forma, si no hubiese sido diseñado considerando a aquellas personas que estaban allí hace años casi “congeladas en el tiempo”, tanto como a aquel talento nuevo y digital que estaba llegando. Dos velocidades sincronizadas para llegar a destino en el mismo momento.

D. ¿Qué es lo que más preocupa actualmente a las compañías para ansiar ese cambio?

G.W. Independientemente de las razones que las compañías enumeran para cambiar –ser más digitales, más innovadores, más sostenibles, más ágiles, más inclusivos– en el fondo realmente solo hay dos motivos: crisis o visión.

La crisis suele verse como una ola que tenemos en frente que está por golpear justo sobre nosotros. Las crisis son números rojos, que los competidores nos sobrepasen. La crisis se ve en la rentabilidad, en el bottom line, en las reuniones de la alta dirección, en el ambiente del día a día.

En cambio, la visión es la certeza de que el mundo comienza a tomar una dirección que implicará a futuro una crisis si no cambiamos hoy. La ola se ve a lo lejos, pero se ve. Y alguien tiene la lucidez de buscar un cambio antes de que llegue.

Esas son las dos razones por las cuales una compañía podría ansiar el cambio.

D. ¿Es la revolución tecnológica a gran escala un desafío apto para cualquier empresa?

G.W. Como todo cambio a gran escala en la sociedad, existirán compañías que logren cambiar y adaptarse y compañías que perecerán en el camino, se fusionarán, serán absorbidas o simplemente dejarán de existir.

Siempre existen las excepciones, pero si obtenemos una foto hoy en día, fácilmente podríamos pronosticar el destino que les espera a las compañías comprendiendo su estado actual. Tomando solamente el ejemplo anterior, si una compañía no ha logrado al día de hoy, desarrollar su capacidad para arriesgarse, probablemente no tenga la capacidad para explorar y equivocarse, por ende, difícilmente tenga la habilidad de aprender y de adaptarse.

En un mundo que cambia sus reglas todos los días, las compañías que a día de hoy no han desarrollado su capacidad de adaptación, son sensibles a sufrir más en momentos de grandes cambios en la sociedad. Estos grandes cambios solo terminan acelerando aquello que era inevitable.

Aquellas organizaciones que vieron la ola de lejos e hicieron algo al respecto, tendrán muchas más oportunidades de volverse exitosas que aquellas que no la vieron, o peor aún, que no hicieron nada a pesar de verla.