Grit & Grace #63: la IA te da velocidad. El criterio te da resultados

Usa la IA, pero no olvides asegurar CALIDAD.

El uso de la IA sin criterio puede generar la ilusión de calidad. Hay algunos errores que son muy evidentes y los detectamos de inmediato. Pero hay otros documentos y recursos que “se ven bien”, que suenan profesionales, que tienen la estructura correcta... y que sin embargo no cumplen con lo que realmente necesita tu cliente, tu equipo o tu proyecto. Confundimos velocidad con validación.

Esta semana tuve dos experiencias que me lo dejaron muy claro. Y quiero compartirlas porque esto es crítico para nuestro liderazgo.

Diseño de un TEAM BUILDING

Jacqueline, nuestra Directora Académica, tiene una misión este fin de semana: facilitar un team building muy específico para un cliente en el mundo de la hospitalidad y el turismo. Nos han pedido una intervención diseñada para elevar el compromiso, la eficiencia y la efectividad de un departamento en particular, con condiciones muy concretas.

Jacquie utilizó la IA para diseñar las primeras ideas. Claro que sí. Pero revisamos juntas cada dinámica. Varias veces. No para validar con el instinto, sino con criterio: ¿esto conecta con los objetivos? ¿La logística es manejable? ¿ habla sobre la cultura específica de este cliente? ¿el lenguaje resuena con los participantes?

Hicimos muchos ajustes. Nos aseguramos de la logística, de la idoneidad de los recursos, de la adaptación al lugar, y del tipo de mensajes que proponemos con cada actividad. Luego, Jacquie presentó los detalles en una reunión preparatoria con el cliente y validó el alineamiento con los objetivos. Hoy podemos decir con confianza que lo que llevamos es bueno. Lo revisamos con intención y experiencia.

Team Buildings y Teams Shaking EEG

Diseño de casos para un Assessment

José Luis (CEO de la EEG) ha estado diseñando casos individuales y grupales para unos assessments que realizaremos Patricia, Geisha y yo esta semana y la próxima en Ecuador y en Panamá¹, con una cadena de retail. Los conocemos bien. Hemos hecho múltiples diagnósticos con ellos, pero además hemos vivido su operación: su centro de distribución, sus oficinas, sus tiendas. Sabemos sus desafíos desde adentro.

Cuando José Luis me pasó los primeros casos para revisar, empezó lo bueno: la conversación, el debate, el cuestionamiento de perspectivas. Nosotros somos Ying y Yang en acción: discutimos, cada quien defiende su lectura, y esa fricción nos ayuda a generar claridad. No es un proceso cómodo. Uff, no me pregunten los detalles. Pero es un proceso útil. Y al final del recorrido: tenemos casos que reflejan la realidad del negocio.

El mismo método. Revisión con criterio, no con intuición.

El verdadero reto no es adoptar la IA. Es asegurar que lo que produce sea bueno.

Aquí está la paradoja: la IA es tentadora cuando tenemos prisa. Cuando tenemos una fecha límite, cuando el cliente espera, cuando el equipo tiene presión… ahí es cuando menos tiempo queremos dedicar a revisar. Y ahí es exactamente cuando hay que hacerlo.

Y esto no es solo un problema de equipos de formación o consultoría. Es un problema de liderazgo. ¿Cuántos correos estratégicos, presentaciones, comunicaciones sensibles con el equipo, propuestas a clientes... se están generando con IA y aprobando con una lectura rápida? ¿Cuántas veces el documento “suena bien” pero no dice exactamente lo que necesitas decir, en el tono adecuado, para esa audiencia específica?

La velocidad sin criterio no es eficiencia. Los riesgos se acumulan y no nos damos cuenta.

Cinco preguntas para revisar con criterio

Estos no son pasos de un proceso burocrático. Son las preguntas que me hago cuando reviso cualquier “output” importante, venga de la IA o no:

1. ¿Específico para quién? ¿Este output habla a este cliente, este equipo, este contexto … o podría ser para cualquiera? Cuando algo es muy genérico, tenemos una señal de alarma. Es muy común con la IA. Si puedes reemplazar el nombre del cliente y sigue siendo válido, no está listo.

2. ¿Qué resultado concreto busco? Antes de revisar, define con precisión qué tiene que lograr este output. No “que sea bueno”. ¿Qué tiene que mover, generar, comunicar, provocar? Si no tienes esa claridad antes de revisar, no puedes evaluar.

3. ¿Dónde está el riesgo de que falle? Cada tipo de output tiene sus puntos de quiebre específicos. En un assessment, que los casos no reflejen la realidad del cliente. En una comunicación interna, que el tono no encaje con la cultura del equipo. En una propuesta comercial, que el lenguaje no resuene con quien toma la decisión. Identifica el riesgo antes de leer, y léelo buscando específicamente eso.

4. ¿Lo que “suena bien” también es correcto? La IA construye oraciones que suenan sólidas. Eso no significa que sean exactas, pertinentes o suficientemente matizadas. La fluidez del texto puede ocultar una premisa incorrecta, un dato impreciso o una simplificación que en contexto real genera problemas.

5. ¿Lo aprobarías si no lo hubieras generado tú? Esta es la más difícil. Cuando producimos algo (con IA o sin ella) desarrollamos un sesgo de propiedad: lo vemos mejor de lo que es. Pregúntate si lo aprobarías con el mismo criterio si te lo hubiera entregado alguien de tu equipo. Uff.

Mythos es la última generación de la familia de IA Claude de Anthropic, y una filtración reciente de parte de su código llevó a publicar una entrada en su blog advirtiendo que representaba riesgos de ciberseguridad sin precedentes.

Una nota sobre la velocidad

Revisar bien es exactamente lo que te permite usar más IA con más confianza. Cada vez que José Luis y yo debatimos hasta que algo queda realmente bien, no estamos frenando el proceso, estamos construyendo el criterio compartido que nos permitir ser más rápidos la próxima vez.

En la EEG hemos empezado a trabajar con organizaciones en algo que llamamos IA Readiness: no solo si la empresa usa IA, sino si está preparada para asegurar la calidad de lo que produce con ella. Realmente, la apertura al cambio, la cultura antifrágil y el criterio organizacional …son competencias que se construyen, no se instalan . Si quieres explorar dónde está tu organización en esa transición, escríbenos.

🤔 Reflexiones para esta semana

• ¿Tienes definido el estándar de calidad (específico y medible) que deben tener los documentos que produces o apruebas con IA?

• ¿Quién en tu equipo tiene el criterio experto para revisar los documentos que más impactan a tus clientes? ¿Está esa persona en el proceso?

• ¿Cuándo fue la última vez que devolviste o ajustaste algo hecho por la IA porque no cumplía el objetivo, aunque “se viera bien”?

🦉 Momento de sabiduría

“La velocidad es irrelevante si vas en la dirección equivocada.” Mahatma Gandhi

“Ningún viento es bueno para quien no sabe a qué puerto va.” Séneca

“La claridad sobre el propósito es el filtro más poderoso.” Gary Hamel

“La excelencia no es un acto, es un hábito.” Aristóteles

“El tiempo que ahorras en el proceso, lo pierdes en las consecuencias.” Anónimo

📚 Lecturas recomendadas

Pensar en sistemas, de Donella Meadows. Para quienes quieran entender por qué muchas cosas que produce la IA falla de maneras que no siempre son evidentes: Meadows explica cómo los sistemas producen resultados que sus componentes individuales no predicen. Leerlo con la IA en mente es revelador. Tiene ya muchos años desde su primera edición, pero sus premisas están vigentes.

Lee sobre sobre “Project Glasswing” y Claude Mythos de Anthropic.

🎯 Tu desafío de la semana

Elige algo importante que hayas generado o aprobado con la IA en los últimos 30 días: una comunicación, una propuesta, un diseño de intervención, un informe, lo que sea. Pásalo por el filtro de las preguntas que te puse más arriba.

Necesitamos buen gusto, juicio, criterio y decisión. Revisa… con grit & grace.

1. El año pasado hicimos los Assessments para Líderes de Oficina. Este año, tenemos por audiencia los Líderes de Tienda. Lee en el Grit&Grace #45 el “arte de ver lo invisible” en estas sesiones. Por eso, la manera en que se diseñan los casos es sumamente importante.