La directora de Gestión de Programas Tecnológicos advierte que la IA sin contexto suficiente puede llevar a decisiones peligrosas
Descubre cómo una líder de programas tecnológicos utiliza la IA para reducir la carga de reportes, identificar riesgos en la entrega y ayudar a los equipos a centrarse en las decisiones en lugar de la administración.
Anika Banakh
Directora de Gestión de Programas Tecnológicos en ACV Auctions
Liderazgo centrado en las personas: Anika enfatiza que una adopción efectiva de la IA comienza empoderando a los equipos, no sólo con tecnología.
Ganancias en eficiencia: Las herramientas de IA han agilizado tareas repetitivas, mejorando la eficiencia en los reportes y la visibilidad de la entrega entre los equipos.
Prevenir la sobredependencia: La intervención humana es fundamental para interpretar correctamente los resultados de la IA y asegurar que se mantenga el contexto empresarial.
Simplificar flujos de trabajo: La sobre-ingeniería puede dificultar la claridad; centrarse en decisiones de alto valor facilita una adopción más rápida de las herramientas de IA.
La responsabilidad es importante: Una titularidad clara de las decisiones mejora la integración de la IA, ayudando a las organizaciones a evitar confusiones y a mejorar los resultados.
Anika Banakh es la Directora de Gestión de Programas Tecnológicos en ACV Auctions. Ha liderado múltiples equipos de entrega distribuidos globalmente y multidisciplinarios. Ahora se enfoca en lograr que la adopción de IA sea no invasiva, al mismo tiempo que genera una entrega más eficaz.
Nos reunimos con Anika para conocer cómo está implementando la IA en sus flujos de trabajo de entrega. Esto fue lo que nos contó.
Liderazgo de IA centrado en las personas
Soy una canadiense de origen ucraniano que hace que las cosas sucedan. La mayoría de las personas asume que mi camino hacia la transformación impulsada por IA comenzó con la tecnología, pero en realidad comenzó con las personas: reclutando talento, generando confianza entre equipos globales y aprendiendo cómo se comportan las organizaciones bajo presión.
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He liderado múltiples equipos de entrega multidisciplinarios y distribuidos globalmente, apoyando iniciativas a escala empresarial de transformación operativa y de mercados digitales. Los tamaños variaban desde seis personas hasta unos pocos miles. La mayoría de estas organizaciones se movían rápido, ejecutando entrega ágil entre producto, ingeniería, operaciones y partes interesadas del negocio, mientras gestionaban integraciones complejas, escalamiento rápido y trabajo de plataformas basadas en datos para clientes que abarcan concesionarios automotrices, bancos, minoristas, organizaciones sin ánimo de lucro y empresas globales.
Liderar la entrega en diferentes organizaciones me enseñó que la mayor barrera para la innovación rara vez es la propia tecnología; es si las personas se sienten lo suficientemente empoderadas para cambiar su forma de trabajar. Por eso mi perspectiva sobre el liderazgo de IA es poco convencional: el futuro de la entrega no pertenecerá a los líderes que más automaticen, sino a quienes logren que la IA se sienta verdaderamente humana, colaborativa y creativamente motivadora para los equipos que la usan cada día.
Cómo las herramientas de IA aumentan la eficiencia en el trabajo
En el último año, he sustituido las tareas más repetitivas y previsibles del proceso de entrega, liberando tiempo para el trabajo verdadero, principalmente incorporando funciones de IA para resumir y priorizar en los informes de estado, seguimiento de dependencias y procesos de comunicación con partes interesadas.
Como resultado de la IA, he visto mejoras en la eficiencia de la elaboración de informes, la visibilidad de la entrega y la identificación de riesgos en equipos distribuidos, mientras he reducido el esfuerzo de coordinación manual y mejorado la previsibilidad de la ejecución.
Como resultado de la IA, he visto mejoras en la eficiencia de la elaboración de informes, la visibilidad de la entrega y la identificación de riesgos en equipos distribuidos.
Sin embargo, aunque puedo confiar en la IA para acelerar actividades de entrega con gran volumen de datos, como análisis de prioridades, resúmenes de estado, identificación de patrones de riesgo, seguimiento de dependencias y reportes operativos, no puedo depender de ella para todo.
Las decisiones que implican alineación con partes interesadas, dinámica de equipos, cambio organizacional, resolución de conflictos y compensaciones estratégicas siguen siendo intencionadamente lideradas por personas. Porque una entrega exitosa todavía depende de la confianza, el contexto, la empatía y el juicio que la IA no puede replicar completamente.
Por qué las salidas de la IA requieren intervención humana
De hecho, mi mayor reto ha sido evitar que los equipos dependan en exceso de resultados automatizados sin aportar el contexto empresarial. Para evitarlo, desafié sus entregables y enfatizé la importancia de tener experiencia práctica tanto del producto como del contexto del negocio. Esa es la diferencia entre hacerlo bien o hacerlo excelente.
La intervención humana es fundamental al formular preguntas e interpretar. Se necesita una solicitud sólida y estructurada, con el contexto correcto de correlación y causalidad, además de un profundo entendimiento de los procesos y factores clave para interpretar los resultados.
Por ejemplo, una herramienta puede decirte que el entregable está en riesgo, pero la causa puede ser que el ingeniero tiene un hijo enfermo, así que tienes que indagar para entender la razón detrás de los datos y la persona detrás de la tarea.
Mi mayor desafío ha sido evitar que los equipos dependan en exceso de los resultados automatizados sin aplicar el contexto empresarial. La intervención humana es crucial tanto para formular como para interpretar.
Cómo el sobre-diseño perjudica los flujos de trabajo
En cuanto a herramientas, actualmente utilizamos Omni para los paneles, Rovo en Jira para la gestión de ingeniería y un chat interno de IA para actualizaciones y resúmenes de equipo.
Al principio, podríamos haber evitado sobre-diseñar el flujo de trabajo con demasiadas señales y paneles. Esto generó más trabajo de interpretación que claridad. Un caso de uso más simple y bien enfocado —centrado en una o dos decisiones de alto valor— habría impulsado una adopción más rápida y menos escepticismo por parte de los equipos.
Por qué la IA falla al mejorar la velocidad de las decisiones
La IA no tuvo el impacto esperado de mejorar la alineación entre equipos y la velocidad de decisión simplemente añadiendo más conocimientos automáticos y paneles.
Sí, la IA mejoró la visibilidad, pero no redujo la ambigüedad ni resolvió prioridades en conflicto — en algunos casos, amplificó el ruido, ya que diferentes equipos interpretaban de manera distinta los mismos resultados.
La IA mejoró la visibilidad, pero no redujo la ambigüedad ni resolvió prioridades en conflicto — en algunos casos, amplificó el ruido.
Pon como ejemplo un panel de control. Cada equipo se centra en sus propios KPI y necesidades empresariales, por lo que pueden usar la herramienta para generar resultados que respondan a sus objetivos clave. Construir cohesión dentro de este caos es fundamental, considerando el impacto en todos los equipos.
Por qué una mejor planificación no necesariamente lleva a mejores resultados
La IA me hizo dejar atrás la idea de que una mejor planificación automáticamente conduce a mejores resultados de entrega. Incluso los planes más detallados pierden capacidad predictiva cuando la IA evidencia el ritmo real del cambio y altera prioridades y volatilidad de dependencias en tiempo real.
La replanificación continua basada en señales en vivo, en vez de buscar mayor certeza desde el inicio, mejoró los resultados. La entrega dejó de tratarse de acertar con el plan y pasó a enfocarse en su rápida adaptación.
Nuestro flujo de entrega potenciado por IA recibe tareas y actualizaciones de equipos, donde la IA agrupa temas, detecta riesgos y resume automáticamente el avance entre squads. Estas ideas alimentan una sesión de priorización liderada por humanos, donde las decisiones se convierten en planes de sprint. Durante la ejecución, la IA resalta continuamente desviaciones y problemas emergentes.
El efecto neto fue menos tiempo dedicado a informes y más tiempo solucionando problemas de entrega.
Por qué los informes de estado necesitan rediseñarse con IA
Una de las áreas que más líderes de entrega deberían rediseñar activamente es la de informes de estado y gobernanza de la entrega — sigue siendo una de las partes más manuales, de bajo valor y propensas a distorsiones en la mayoría de las organizaciones.
Estoy trabajando en reemplazar los informes tradicionales y los resúmenes manuales por un flujo de trabajo potenciado por IA que sintetiza continuamente actualizaciones desde herramientas de entrega, detecta riesgos y genera resúmenes concisos “listos para la decisión” para el liderazgo. El cambio no fue solo de eficiencia — modificó la naturaleza de la conversación de gobernanza, pasando de “¿cuál es el estado?” a “¿qué decisiones debemos tomar ahora?”
El resultado fue menos tiempo compilando actualizaciones y más tiempo resolviendo restricciones reales de entrega, con una escalada más rápida de riesgos verdaderos—pero solo después de que fortalecimos la responsabilidad en la toma de decisiones, para que los resultados de la IA no se convirtieran en otra capa de interpretación.
Por qué la propiedad clara es la verdadera clave con la IA
Este es mi consejo:
No confundas más resultados de IA con mejores decisiones; solo les da a las personas más cosas por las que discrepar. La verdadera clave es la propiedad clara. La IA sugiere, los humanos deciden, sin drama de comité.
Además, ten esto en cuenta. Si la adopción parece lenta, normalmente no es el modelo; son los humanos ignorándolo educadamente.
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