{"id":206,"date":"2025-05-30T12:11:45","date_gmt":"2025-05-30T15:11:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deckpartners.cl\/?page_id=206"},"modified":"2026-05-08T16:02:14","modified_gmt":"2026-05-08T19:02:14","slug":"tendencias-en-capital-humano","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.deckpartners.cl\/?page_id=206","title":{"rendered":"TENDENCIAS EN CAPITAL HUMANO"},"content":{"rendered":"\t\t
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Tendencia 3: Shadow AI, lo que todo l\u00edder necesita saber hoy <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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La inteligencia artificial ya est\u00e1 presente dentro de las organizaciones, muchas veces sin control. Estudios indican que entre el 60% y el 70% de los empleados en empresas sin pol\u00edticas de IA usan herramientas como ChatGPT, Gemini o Copilot en su trabajo diario, incluso con datos confidenciales. Este fen\u00f3meno se conoce como Shadow AI.<\/p>

\u00bfPor qu\u00e9 ocurre?<\/strong>\u00a0No por malicia. Ocurre porque la IA funciona, y los equipos que la descubren no est\u00e1n dispuestos a trabajar sin ella cuando no se les ofrece una alternativa. La brecha entre lo que la organizaci\u00f3n provee y lo que el mercado ya ofrece es el combustible del Shadow AI. Prohibirlo sin reemplazarlo no funciona: lo vuelve invisible, no lo elimina.<\/p>

\u00bfQu\u00e9 est\u00e1 en juego?<\/strong>\u00a0<\/p>

Cuatro riesgos concretos que es importante entender:<\/p>

  1. Hay una exposici\u00f3n de datos sensibles.<\/strong> Cuando un abogado pega un contrato en ChatGPT, o un analista carga una base de datos de clientes para hacer un resumen, esa informaci\u00f3n puede quedar almacenada en servidores externos sin ning\u00fan acuerdo de confidencialidad. No es te\u00f3rico: ya ha ocurrido en empresas globales con consecuencias legales y reputacionales serias.<\/li>
  2. Riesgo regulatorio.<\/strong> Normativas como el\u00a0GDPR (General Data Protection Regulation), junto con reglas sectoriales en salud, finanzas o defensa, y contratos que exigen control sobre el uso de datos, obligan a las organizaciones a demostrar trazabilidad y gobernanza. Si no pueden hacerlo, quedan expuestas, haya existido o no intenci\u00f3n.<\/li>
  3. Opacidad en la toma de decisiones.<\/strong> Una decisi\u00f3n de negocio que fue influenciada por una IA no documentada no puede auditarse, no puede explicarse a un regulador y no puede defenderse legalmente. La trazabilidad se rompe exactamente donde m\u00e1s se necesita.<\/li>
  4. Riesgo reputacional. Contenido generado por IA sin supervisi\u00f3n \u2014un informe, una propuesta, una comunicaci\u00f3n externa\u2014 puede contener errores o sesgos que lleguen al mercado y da\u00f1en la credibilidad de la organizaci\u00f3n.<\/li><\/ol>

    \u00a0<\/p>

    \u00bfQu\u00e9 debe hacer el liderazgo?<\/strong>\u00a0La respuesta ejecutiva tiene tres tiempos.<\/p>

    En el corto plazo, antes de dise\u00f1ar cualquier pol\u00edtica, hay que entender qu\u00e9 est\u00e1 pasando. Eso significa hacer un diagn\u00f3stico real: qu\u00e9 herramientas usan los equipos, para qu\u00e9 tareas y con qu\u00e9 datos. Sin ese mapa, cualquier pol\u00edtica ser\u00e1 gen\u00e9rica e inefectiva.<\/p>

    En el mediano plazo, la organizaci\u00f3n necesita tres cosas en paralelo: una pol\u00edtica clara que defina qu\u00e9 herramientas est\u00e1n aprobadas y qu\u00e9 datos pueden procesarse con IA; alternativas seguras que reemplacen el incentivo al uso clandestino; y un programa de capacitaci\u00f3n que convierta a los empleados en usuarios responsables, no en riesgos.<\/p>

    En el largo plazo, la gobernanza de IA debe institucionalizarse. Eso significa tener un rol o equipo que eval\u00fae continuamente nuevas herramientas, actualice las pol\u00edticas y sea el punto de referencia para toda la organizaci\u00f3n. Las empresas que ya tienen esto en marcha reportan una reducci\u00f3n significativa de incidentes y, al mismo tiempo, mayor adopci\u00f3n de IA de forma productiva y segura.<\/p>

    La pregunta no es si tus empleados usan IA.\u00a0La pregunta es si esa IA est\u00e1 trabajando para tu organizaci\u00f3n o contra ella. La diferencia entre ambos escenarios no la hace la tecnolog\u00eda: la hace el liderazgo.<\/strong><\/p>

    \u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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    Tendencia 2: El ruido en las organizaciones: El enemigo silencioso de las buenas decisiones <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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    \"\"<\/p>

    Las organizaciones que aprenden a diagnosticar y gestionar el ruido logran algo muy valioso: mantener diversidad de pensamiento donde se necesita creatividad y asegurar consistencia donde se juega el resultado del negocio.<\/strong><\/p>

    En un entorno empresarial cada vez m\u00e1s complejo, mejorar la calidad de las decisiones puede convertirse en una de las mayores ventajas competitivas de una organizaci\u00f3n.<\/strong><\/p>

    En los espacios donde se toman decisiones estrat\u00e9gicas dentro de las organizaciones, solemos asumir que profesionales experimentados llegar\u00e1n a conclusiones similares cuando analizan la misma informaci\u00f3n. Sin embargo, la realidad muchas veces muestra lo contrario. Ejecutivos igualmente competentes pueden interpretar los mismos antecedentes de manera muy distinta. Estas diferencias no siempre se explican por falta de informaci\u00f3n o de criterio, sino por un fen\u00f3meno ampliamente estudiado en la toma de decisiones: el ruido<\/strong>, es decir, la variabilidad en los juicios incluso cuando las condiciones de an\u00e1lisis son las mismas.<\/p>

    El psic\u00f3logo y Premio Nobel de Econom\u00eda Daniel Kahneman<\/strong> lo define como la variabilidad indeseada en los juicios y decisiones dentro de una organizaci\u00f3n<\/em>. Un fen\u00f3meno silencioso que casi nunca se mide, pero que puede afectar profundamente la calidad de las decisiones empresariales.<\/p>

    La evidencia internacional confirma su impacto. Investigaciones publicadas por Harvard Business Review<\/strong>, junto con an\u00e1lisis de consultoras globales como McKinsey & Company<\/strong>, muestran que incluso en organizaciones altamente profesionales las decisiones pueden variar significativamente entre evaluadores que analizan exactamente los mismos antecedentes. Esta variabilidad no responde necesariamente a mejores an\u00e1lisis, sino muchas veces a diferencias en criterios impl\u00edcitos, interpretaciones o contextos moment\u00e1neos.<\/p>

    En muchas organizaciones, adem\u00e1s, se busca un consenso mal entendido. Se intenta alinear r\u00e1pidamente las opiniones, cuando en realidad las diferencias pueden ser una fuente valiosa de an\u00e1lisis y aprendizaje.<\/p>

    Las organizaciones son, por naturaleza, ruidosas. Y en cierta medida deben serlo. El desaf\u00edo est\u00e1 en distinguir<\/strong> cu\u00e1ndo el ruido aporta valor y cu\u00e1ndo se transforma en un problema<\/strong>.<\/p>

    Por ejemplo, cuando una empresa enfrenta desaf\u00edos estrat\u00e9gicos o busca soluciones innovadoras, es natural \u2014e incluso deseable\u2014 que existan opiniones distintas entre los ejecutivos. En esos contextos, la diversidad de criterios enriquece el proceso de decisi\u00f3n.<\/p>

    Pero el ruido tambi\u00e9n aparece en espacios donde puede generar consecuencias importantes.<\/strong><\/p>

    Es frecuente verlo en distintas situaciones del mundo empresarial:
    – Dos jefes que eval\u00faan de forma muy distinta el desempe\u00f1o de una misma persona.
    – Gerentes que llegan a conclusiones opuestas frente a una misma inversi\u00f3n.
    – Equipos comerciales que estiman de manera muy diferente el potencial de un cliente o producto.<\/p>

    Cuando esto ocurre, la organizaci\u00f3n comienza a operar con criterios distintos seg\u00fan qui\u00e9n tome la decisi\u00f3n<\/strong>. Y esas inconsistencias, con el tiempo, terminan impactando los resultados, la cultura interna y la asignaci\u00f3n de recursos.<\/p>

    El objetivo, sin embargo, no es eliminar completamente el ruido (hacerlo podr\u00eda llevar a organizaciones excesivamente r\u00edgidas, con baja capacidad de adaptaci\u00f3n o innovaci\u00f3n), m\u00e1s bien es identificar d\u00f3nde la variabilidad es \u00fatil y d\u00f3nde se transforma en un costo invisible para la empresa<\/strong>.<\/p>

    En general, la diversidad de criterios es positiva cuando se trata de explorar ideas, pensar estrategias o desarrollar nuevas soluciones. Pero en decisiones como la evaluaci\u00f3n de desempe\u00f1o, la aprobaci\u00f3n de proyectos, la fijaci\u00f3n de precios, la asignaci\u00f3n de recursos o la evaluaci\u00f3n de riesgos, la inconsistencia suele transformarse en un problema serio de gesti\u00f3n.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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    Tendencia 1: Liderazgo y nuevos roles ejecutivos en la era de la Inteligencia Artificial <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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    Las 6 claves:<\/strong><\/p>

    1. La IA como fuerza transformadora del trabajo <\/strong><\/li><\/ol>

      La IA no es solo una herramienta operativa, sino un factor que potencia la productividad, la velocidad y la capacidad anal\u00edtica del trabajo. McKinsey destaca su efecto de \u2018superagencia\u2019, al elevar las capacidades humanas, mientras que IgniteHCM se\u00f1ala que desplaza tareas rutinarias y libera a los l\u00edderes para enfocarse en estrategia, innovaci\u00f3n y conducci\u00f3n de equipos.<\/p>

      1. Evoluci\u00f3n del liderazgo: de gestor operativo a estratega aumentado<\/strong><\/li><\/ol>

        Los art\u00edculos coinciden en que los l\u00edderes deben evolucionar desde un enfoque principalmente operativo hacia uno m\u00e1s estrat\u00e9gico y tecnol\u00f3gico. A medida que la IA asume tareas anal\u00edticas y administrativas, el liderazgo moderno exige integrar estas herramientas en la toma de decisiones diaria, reimaginar procesos y modelos de trabajo, y conducir organizaciones m\u00e1s \u00e1giles, digitales y orientadas a datos. En definitiva, el liderazgo del futuro se construye sobre la capacidad de trabajar en conjunto con la IA, y no simplemente de supervisarla.<\/p>

        1. El liderazgo del cambio como competencia central<\/strong><\/li><\/ol>

          La adopci\u00f3n de IA depender\u00e1 m\u00e1s de un cambio cultural que de la tecnolog\u00eda en s\u00ed. Los estudios coinciden en que los mayores desaf\u00edos est\u00e1n en el liderazgo y en la implementaci\u00f3n, no en las capacidades t\u00e9cnicas de los equipos. En este contexto, los ejecutivos deben convertirse en verdaderos agentes de cambio: guiar la transici\u00f3n hacia modelos de trabajo aumentados por IA, desarrollar habilidades internas y gestionar la resistencia, adem\u00e1s de comunicar una visi\u00f3n clara y motivadora que impulse la transformaci\u00f3n.<\/p>

          1. Colaboraci\u00f3n \u201chumano\u2013IA\u201d como fuente de ventaja competitiva<\/strong><\/li><\/ol>

            La ventaja competitiva no provendr\u00e1 de reemplazar personas con IA, sino de integrar ambas capacidades de forma complementaria. Para ello, los ejecutivos deben comprender cu\u00e1ndo recurrir a la IA y cu\u00e1ndo aplicar el juicio humano, interpretar con criterio las recomendaciones algor\u00edtmicas y construir flujos de trabajo h\u00edbridos que articulen personas y tecnolog\u00eda. El resultado es una organizaci\u00f3n m\u00e1s productiva, \u00e1gil y estrat\u00e9gica.<\/p>

            1. Mayor relevancia de las habilidades humanas<\/strong><\/li><\/ol>

              A medida que la IA asume tareas anal\u00edticas, las habilidades humanas adquieren a\u00fan mayor relevancia. Competencias como la inteligencia emocional, la comunicaci\u00f3n, el liderazgo emp\u00e1tico, la gesti\u00f3n de relaciones y la resoluci\u00f3n de conflictos se vuelven esenciales para guiar equipos y sostener culturas organizacionales efectivas. En este contexto, el liderazgo moderno ser\u00e1, parad\u00f3jicamente, m\u00e1s humano, no menos.<\/p>

              1. \u00c9tica, gobernanza y responsabilidad<\/strong><\/li><\/ol>

                La expansi\u00f3n de IA trae riesgos \u00e9ticos relacionados con sesgos, transparencia, seguridad y privacidad. Los l\u00edderes deber\u00e1n implementar marcos \u00e9ticos, supervisar el uso adecuado de IA y generar confianza con empleados, clientes y reguladores.<\/p>

                ————————–<\/p>

                Competencias esenciales del nuevo ejecutivo de la era IA<\/strong><\/p>

                • Capacidades t\u00e9cnicas<\/li>
                • Fluidez en IA aplicada<\/li>
                • Dominio de datos<\/li>
                • Evaluaci\u00f3n de herramientas tecnol\u00f3gicas<\/li>
                • Capacidades humanas<\/li>
                • Empat\u00eda, comunicaci\u00f3n, liderazgo colaborativo<\/li>
                • Gesti\u00f3n del cambio<\/li>
                • Toma de decisiones complejas<\/li>
                • Capacidades organizacionales<\/li>
                • Redise\u00f1o de procesos con IA<\/li>
                • Construcci\u00f3n de culturas de aprendizaje continuo<\/li>
                • Gobernanza \u00e9tica de IA<\/li><\/ul>

                  ————————-<\/p>

                  CONCLUSI\u00d3N<\/strong><\/p>

                  La IA redefine lo que significa liderar. Los nuevos ejecutivos deben convertirse en:<\/p>

                  – Augmented leaders:<\/strong> l\u00edderes potenciados por IA.<\/p>

                  – Change-makers:<\/strong> expertos en transformaci\u00f3n cultural y tecnol\u00f3gica.<\/p>

                  – Human-centric strategists:<\/strong> capaces de unir datos, personas y visi\u00f3n.<\/p>

                  – Ethical stewards:<\/strong> responsables del uso correcto de la IA.<\/p>

                  * Desde Deck & Partners, elaboramos este documento integrando los hallazgos m\u00e1s relevantes de dos estudios recientes \u2014Superagency in the Workplace<\/em> de McKinsey y AI and Leadership: Redefining Managerial Roles in the Digital Age<\/em> de IgniteHCM\u2014 con el prop\u00f3sito de ofrecer una mirada experta sobre los desaf\u00edos y oportunidades que la IA introduce en la gesti\u00f3n del talento y en el mundo laboral.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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