Por qué la IA está perjudicando la colaboración en equipo (y cómo solucionarlo)

Galen Low: Hacer una lluvia de ideas con una IA declarativa, aduladora y sabelotodo puede resultar frustrante. Hacerlo en equipo suena como una pesadilla. Pero si dejamos de lado nuestros prejuicios, abandonamos nuestras psicosis y comprendemos realmente quién es mejor en cada cosa, la IA podría convertirse en uno de los mayores facilitadores de la creatividad colaborativa desde la invención de, no sé, los blocs de notas adhesivas de tamaño póster.

Entonces, ¿cómo pasamos de querer estrangular a nuestros modelos de lenguaje en conversaciones privadas a tenerlos en la sala con nuestros equipos, aportando valor durante todo el proceso de colaboración? Para explorarlo, he invitado a un antiguo responsable de IA de una agencia y líder creativo que está decidido a resolver el rompecabezas de la colaboración con IA.

Hablaremos sobre cómo abordar las actitudes de nuestro equipo hacia el trabajo con apoyo de la IA para que la colaboración fluya con mayor libertad, cómo podría ser tener a la IA con nosotros cuando generamos ideas en equipo y cómo podemos empezar a utilizar la IA de forma más colaborativa desde este mismo momento. Espero que disfrutéis del episodio.

Bienvenidos al pódcast de Digital Project Manager, el programa que ayuda a los líderes de entrega a trabajar de forma más inteligente, entregar con mayor fluidez y liderar sus equipos con confianza en la era de la IA. Soy Galen y, cada semana, analizamos estrategias del mundo real, tendencias emergentes, marcos de trabajo probados y alguna que otra historia de guerra desde las trincheras de los proyectos. Tanto si diriges grandes proyectos de transformación, coordinas flujos de trabajo con IA o simplemente intentas mantener el caos bajo control, estás en el lugar adecuado.

Y si os ha gustado lo que habéis estado escuchando últimamente, considerad seguirnos allí donde nos encontréis y quizá incluso dejarnos una reseña. Muy bien, entremos en materia.

Hoy me acompaña Luke Alexander, fundador de Supervenient y antiguo director digital y de IA de Four Agency. Luke ha desarrollado su carrera como un apasionado generalista digital, obsesionado con la intersección entre las personas, la tecnología y la creatividad. En Four, lideró la adopción de la IA en la agencia entre cientos de empleados y ayudó a explorar cómo la IA generativa podía crear valor no solo mediante la eficiencia, sino también a través de nuevas formas de pensar y trabajar.

Ahora, con Supervenient, explora qué viene después: alejar la IA de los casos de uso solitarios basados en chatbots para acercarla a algo que se parezca mucho más a una experiencia compartida y democratizada.

Luke, gracias por pasar este rato conmigo.

Luke Alexander: Galen, muchas gracias por invitarme.

Galen Low: Me hace muchísima ilusión tenerte aquí.

Tenemos un amigo en común, Harv Nagra, que tiene un pódcast fantástico, «The Handbook». Si no lo habéis escuchado, echadle un vistazo. Incluiré un enlace en las notas del programa. Él nos puso en contacto y, sinceramente, cuando estaba revisando tu trayectoria pensé: «Tengo que hablar con Luke. Tengo que invitar a Luke al programa».

Tengo que tener a Luke presente, quizá, en el fondo de mi mente en todo momento. Eres alguien que, espero que no te importe que te describa así, pero te veo como una persona creativa que se sumergió de lleno en la IA. Y creo que es una combinación muy interesante, por no mencionar que, con agencias como Four y otras experiencias profesionales, has trabajado con grandes marcas sobre este tema.

Y pensé: «Vale, esto... Ya sabes. Probablemente tengas algunas historias y quiero escucharlas». En primer lugar, quería empezar con una pregunta un poco provocadora que a mis oyentes les encantará conocer. Después me gustaría utilizarla como lente para analizar tres cosas.

Primero, quería hablar sobre tu visión de la colaboración híbrida entre personas e IA y lo que esta permite desbloquear. Después esperaba que pudiéramos echar un vistazo a las asperezas que aparecen cuando los egos de la IA y de las personas chocan. Y, por último, me encantaría explorar cosas que cualquiera puede empezar a hacer de inmediato para que la IA sea un poco más colaborativa, en lugar de utilizarla únicamente de forma aislada.

¿Qué te parece?

Luke Alexander: Sí, me parece muy bien.

Galen Low: Para muchas personas de mi comunidad y para los equipos con los que trabajan, sus modelos de lenguaje se han convertido en su principal colaborador. De hecho, a veces prefieren obtener la respuesta de la IA antes que contactar con sus compañeros, y eso suele tener sentido cuando se trata de conseguir datos o recopilar información.

Pero en situaciones en las que estamos generando ideas nuevas, la mayoría de las conversaciones con chatbots que he visto parecen vivir en una especie de cámara de eco. Así que quería preguntarte, como persona creativa y defensora de la IA: ¿la forma en que aplicamos actualmente la IA nos está haciendo menos creativos?

Luke Alexander: Sí, es una pregunta estupenda y se entiende perfectamente por qué es un tema tan candente.

Es un tema provocador, ¿verdad? Por un lado, volvamos un año atrás, más o menos, cuando la gente generaba imágenes de personas con seis dedos y todo ese tipo de cosas, pensando que estaba a la vanguardia de la creatividad. Creo que es bastante fácil mirar atrás y decir: «Dios mío, la IA irrumpió en la creatividad y provocó una especie de explosión nuclear».

Pero, en realidad, para mí el aspecto positivo siempre ha sido que lo que vimos entonces fue que personas que no necesariamente tenían determinadas habilidades empezaron a poder expresar su creatividad de formas diferentes. Hubo una revisión bastante reciente realizada por un par de personas del MIT en la que analizaron algunos estudios recientes sobre creatividad.

Se llama «El coste oculto de la creatividad asistida por IA», por si queréis buscarla. Es muy interesante. Analizaron cuatro estudios y descubrieron que existen bastantes indicios de que la IA mejora la creatividad individual. Si das a la gente una tarea creativa y le permites hablar sobre ella con la IA, hacer una lluvia de ideas, o incluso dejar que personas que no saben dibujar empiecen a plasmar sus ideas visualmente, se producen efectos muy interesantes.

Eso es algo que he observado sin duda. Por otro lado, en cuanto esto deja de ser una actividad individual y entra en un lugar de trabajo o en un proyecto en el que la creatividad no existe por sí misma, sino como aportación o parte de un proyecto o entregable, aparecen efectos terribles.

Aparece el trabajo mediocre generado por IA. Estoy seguro de que todos tus oyentes han oído este término. Ocurre cuando dices: «Hola, necesito una idea para una lluvia de ideas», o una idea para un proyecto creativo de algún tipo. Y, en lugar de darte una idea, esa persona responde: «Bueno, aquí tienes 700 que he generado con mi IA», y «aquí tienes 20 páginas de material visual para cada una».

Eso antes nos habría parecido estupendo. Habríamos pensado: «Vaya, te has esforzado muchísimo». Pero creo que, en este caso, lo que realmente demuestra es que la gente no está dedicando tiempo ni aplicando los filtros creativos necesarios. Sea cual sea tu proceso de gestión creativa, la mayoría de las personas que gestionan procesos creativos incorporan algún tipo de filtro, ya sea el doble diamante u otro marco parecido.

Todo eso desaparece porque hay muchísima velocidad y una capacidad enorme de generar contenido. Y también está lo que mencionabas antes, algo que he observado muchas veces en mi anterior etapa como consultor de IA cuando entraba en organizaciones. Las personas más sénior suelen ser especialmente propensas a una especie de psicosis de la IA, porque hablan con una IA.

La IA les devuelve mensajes como: «Esto es increíble. Esto es ingenioso. Esto es extraordinario. Sigue, sigue, sigue». Y se meten en madrigueras cada vez más profundas. Creo que, individualmente, saben que quizá no están haciendo su mejor trabajo. Pero es adictivo.

Y cuando llevan ese trabajo al grupo, aparece una sensación de incomodidad y malestar porque saben que no lo han hecho bien y se vuelven muy defensivos. Se produce este efecto terrible: alguien se lleva algo, trabaja por su cuenta y se desvía por completo, quizá hace algo de lo que solo está un 50 % seguro. Pero cuando vuelve al grupo, está tan empeñado en demostrar que sigue siendo su trabajo que compensa en exceso.

Así que, a menos que construyas espacios de colaboración que tengan en cuenta la forma en que las personas trabajan con la IA, lo único que acabas haciendo es romper los equipos. Y, por desgracia, he visto un par de casos reales de equipos que funcionaban muy bien y que acabaron como si se hubieran divorciado.

La IA había roto su proceso creativo. Por eso, quizá de eso es de lo que intentamos ocuparnos con Amble, el producto que estamos desarrollando: restablecer el equilibrio y decir: «Tenemos que empezar a pensar en formas distintas de colaborar, y esto puede funcionar bien».

Y, sobre este último punto, sé que me he alargado mucho, pero hay otro estudio llamado «El compañero de equipo cibernético» que creo que mucha gente ha visto. Era, si no recuerdo mal, una investigación de la Escuela de Negocios de Harvard. Básicamente fueron a Procter & Gamble y dijeron: «¿Podemos estudiar vuestros equipos?».

Estudiaron a algunas personas individualmente sin IA, a otras individualmente con IA, a algunos equipos sin IA y a otros equipos con IA. Descubrieron que el rendimiento individual de las personas con IA aumentaba de repente en tareas de conocimiento, algunas creativas, pero sobre todo tareas de conocimiento.

También descubrieron que los equipos con IA eran los más variables y los que mostraban las mayores mejoras en el 10 % superior en cuanto a calidad del trabajo. Así que existen indicios claros de que, si se hace bien y los equipos trabajan con la IA de la forma adecuada, se puede producir un trabajo que sea, básicamente, mayor que la suma de sus partes.

La cuestión es cómo hacerlo, y hay que hacerlo de una forma bastante meditada y deliberada.

Galen Low: Me gusta mucho. Sinceramente, hay muchísimo que analizar. Sin embargo, lo primero que me encanta es que está apareciendo ese tema de la democratización y las razones por las que tenemos que dedicarle esfuerzo.

Me gusta mucho la idea de que ahora existe la oportunidad de ser creativo. Y, desde la perspectiva de la democratización, esto se ve en el deporte, ¿verdad? Piensas: «Bueno, quienes primero destacaron en hockey tuvieron que poder permitirse el equipamiento».

Y entonces aparece esa idea de: «Ahora todos podemos jugar al hockey». Pero no todos somos buenos jugando al hockey inmediatamente, así que todavía tenemos que aprender. Tenemos que desarrollar nuestro criterio y nuestra capacidad para seleccionar lo que surge cuando, de repente, podemos jugar al hockey al nivel de la NHL o lo que sea.

Es algo completamente diferente.

Luke Alexander: Tienes toda la razón. Para mí, la democratización es algo que me apasiona de la IA como tecnología facilitadora. Y, como muchas personas que probablemente estén escuchando este pódcast, si trabajas en un entorno creativo, seguramente tengas cerca a personas a las que realmente no les gusta la idea de la IA.

Así que siempre tengo que ser muy consciente de ello. Mi gran convicción, y lo creo sinceramente, es que la IA iguala las oportunidades de muchas formas diferentes. Pero la analogía del hockey es perfecta. Lo que siempre observo no es si alguien iba a ser necesariamente excelente en algo concreto, sino el momento del proceso en el que alguien dice: «Déjame enseñarte a qué me refiero».

Ese es el momento en el que, si eres una persona que dibuja bien, que sabe montar cosas o que sabe expresarse con palabras, tienes la capacidad de convencer a los demás de que tu idea es mejor de lo que realmente es. Eres una persona muy persuasiva o dibujas maravillosamente, así que los bocetos tienen un aspecto increíble. Tal vez no era la mejor idea creativa, pero sí la que estaba expresada con mayor belleza.

Y eso está bien. Forma parte de la creatividad y no pretendo criticarlo. Pero significa que alguien que no puede hacer eso, que tiene una idea fantástica pero no consigue expresarla con palabras, quizá alguien neurodivergente o alguien que habla un segundo idioma, se enfrenta a barreras de todo tipo.

Ese es el momento en el que puedes decir: «Mira, esto iguala las oportunidades». Si reúnes a diez personas en una sala y les das una oportunidad, es más probable que, en conjunto, salga una gran idea de esa sala.

Galen Low: Y creo que esa es la oportunidad optimista, enlazando con tu otro punto: todavía tenemos que llegar hasta ahí.

Tenemos que llegar al punto en el que usar la IA no vuelva a alguien hiperdefensivo, no haga que el equipo entre en una situación parecida a un divorcio, no desanime a la gente y permita colaborar de verdad, en lugar de mantenernos en esa situación turbia de «si digo que he usado IA, la gente pensará que está mal, así que tengo que defenderlo».

O la gente se alegra de que tenga 700 ideas, pero no estamos más avanzados; simplemente tenemos más cosas. Y, sinceramente, lo veo mucho incluso donde trabajo ahora. Hay tensión alrededor de esto, incluso entre las personas que han entrenado sus modelos de lenguaje para que suenen como ellas y piensen como ellas.

Introducen información y dedican mucha energía a asegurarse de que sus ideas puedan salir fielmente a través de un modelo de lenguaje, pero luego todo el mundo lo mira y dice: «Esto parece... Esta persona nunca escribiría párrafos completos, y ahora recibo párrafos completos que suenan como ella, pero está claro que lo ha escrito una IA. Ahora estoy molesto porque siento que esa persona no ha querido dedicar tiempo a darme su opinión o a escribirla, y me siento insultado».

Mientras tanto, puede que esa persona no fuera muy buena formulando sus comentarios y esto le esté ayudando. Podría ser algo positivo. No se trata solo de superar el malestar de pensar: «Ha metido mi entregable en un modelo de lenguaje y ha dicho: “No sé, ¿qué opinas?”. Luego la respuesta ha vuelto, la ha copiado, pegado y enviado», que es como se siente.

Si pensamos en el esfuerzo y mostramos cierta empatía por la persona que lo hace, quizá realmente tenga muy poco tiempo y sea mejor recibir algunos comentarios que ninguno. O quizá sea muy insegura respecto a su forma de comunicarse y sienta que esto es mejor. Aunque no sea completamente su estilo, piensa: «Esto es una mejora. A la gente debería gustarle».

En ambos casos, la intención es bastante buena. Significa: «Me importa lo suficiente como para dar mi opinión y quiero hacerlo en un formato que los demás puedan entender y aplicar». Decir «Mejóralo, por favor. Haz que destaque» probablemente tampoco sea lo que la otra persona quiere oír.

Creo que es una fase muy interesante de la dinámica humana provocada por la IA, no necesariamente de la dinámica de la IA. Y quizá esto sea una buena transición. Has mencionado Amble y está claro que es algo que te apasiona: trasladar la experiencia de la IA desde esa actividad individual y localizada que potencia a cada persona, como decías en el informe de HBR, a un nivel de equipo en el que las personas trabajan juntas, la IA está en la sala y nadie se siente necesariamente inseguro por usarla porque está ahí.

Está presente y ayuda. Has hablado un poco de ello, pero me gustaría saber qué te llevó a crear una plataforma completa de IA colaborativa y qué tiene de diferente respecto a mantener conversaciones privadas con la IA y pasar ahora a tener, supongo, algo parecido a un chat de grupo o una reunión con IA.

Luke Alexander: Estamos desarrollando Ample, la empresa que empezamos hace unos meses. Somos yo y un par de antiguos amigos, personas con las que he trabajado durante unos 20 años. Cuanto más hablábamos, más nos dábamos cuenta de que veíamos lo mismo: esa especie de psicosis de la IA, la idea de que personas muy competentes están adoptando malos hábitos, y también que la democratización que pensábamos que ocurriría en el lugar de trabajo, donde todo el mundo podría contribuir un poco más, no estaba sucediendo.

Empezamos a analizarlo y pensamos: «¿Cuál sería una forma que nos funcionara?». Probamos varias cosas y descubrimos que era muy potente colocar la IA en el centro, en un lugar donde todos pudiéramos verla.

Si te sientas junto a alguien y observas cómo utiliza un ChatGPT, Claude o algo parecido, enseguida puedes ver que las personas muy buenas en su trabajo lo utilizan de una forma más avanzada.

Es evidente. La forma de escribir las instrucciones, lo que preguntas y lo que te importa marcará una gran diferencia. Por eso, en ingeniería de software, la IA se ha vuelto tan buena programando. Escribir código es, hasta cierto punto, un problema resuelto.

Ya no es necesario sentarse a escribir manualmente cada línea de código. Pero la diferencia entre alguien que nunca ha programado y alguien que lleva 20 años desarrollando software es enorme. Esas dos personas escribirán cosas completamente diferentes. En esencia, utilizan la misma herramienta de dos formas tan distintas que bien podrían ser herramientas diferentes.

Lo mismo ocurre con la creatividad y con muchos otros ámbitos en los que se utiliza la IA. Si colocas la IA en el centro, obtienes los beneficios de que haya personas que aportan cosas diferentes y colaboran entre sí. Simplificando mucho, están coescribiendo instrucciones: una persona dice «quiero que hagas esto» y la otra responde «espera, asegúrate de hacer también esto». Eso eleva automáticamente el nivel.

Además, como todos ven lo que está ocurriendo, nadie se pone a la defensiva. Todos han visto cómo se utiliza la IA y están de acuerdo porque para eso está ahí. Del mismo modo, en algunos casos puedes decir: «No creo que la IA sea adecuada para esto». Por ejemplo: «Quiero escribir algo con mi propia voz y no creo que la IA sea apropiada».

Es una decisión que puedes expresar de una forma muy útil y colaborativa, en lugar de limitarte a ser obstinado. Eso fue fundamental. También observamos una tendencia a lo que llamamos intermediación humana, una expresión horrible, lo siento: la idea de que las personas actúan como mensajeras entre modelos de lenguaje.

Pensamos: «Eso es absurdo». Es una forma muy absurda de construir organizaciones, con un muro de personas cuya única función es pasar cosas de un lado a otro. Puedes eliminarlo colocando la IA en el centro.

Pero eso no resuelve todo. Hay varias cosas más que tuvimos que considerar. Una de ellas es que la IA debe ser proactiva. Tiene que conocer el proyecto, saber lo que todos deberían saber y ser capaz de decir: «Espera. Podrías pasar los próximos seis meses aprendiendo a utilizar la IA para este proyecto, o puedo darte algunas cosas que podrían resultarte útiles».

Si has realizado los tres últimos proyectos, siempre dejas la redacción del contenido web para tres días antes de necesitarlo, y eso siempre provoca problemas posteriores. La IA puede preparar un borrador seis meses antes y tú puedes ir incorporándolo a medida que avanzas.

En lugar de tener que pensar «voy a utilizar la IA para esto», la IA puede decir: «Conozco todo esto sobre la gestión de proyectos y sobre cómo construir o hacer las cosas que intentas construir o hacer. No voy a dirigir el proyecto por ti, y esa no es la forma correcta de hacerlo, pero puedo darte sugerencias útiles durante el proceso».

También está esa democratización de la experiencia de programar, que nos pareció muy interesante. Poder generar interfaces que los equipos puedan utilizar sin tener que comprar software puede impulsar muchísimo a todo el mundo. Puedes crear una interfaz que no obligue a las personas a aprender a utilizar Excel, Photoshop o cualquier otra herramienta, sino que se reduzca a lo que el equipo necesita y se ponga delante de todos.

Así se vuelve colaborativa, porque de nuevo estás eliminando barreras y democratizando el proceso.

Galen Low: Me encanta. Es genial y me está dejando alucinado. Cuando empezaste, imaginé una especie de dispositivo Polycom en el centro de la sala de reuniones. La IA estaría en medio, sobre la mesa, y de vez en cuando intervendría.

Le preguntaríamos cosas, pero fundamentalmente sería una herramienta que escucha. Sin embargo, mientras avanzabas pensé: «Espera un momento, esto es diferente». Me gusta mucho esa mentalidad de programación en pareja. Si escribimos las instrucciones, preguntamos o creamos juntos, aprendemos unos de otros como personas.

Y también eliminamos esa capa de tener que intentar descubrir la IA por nuestra cuenta. A veces pienso: «La IA es lo más importante ahora, pero con el tiempo será tan habitual como escribir a máquina». Y entonces me pregunto: «¿Y si soy la persona que escribe más despacio en la sala? ¿Y si demuestro que no sé escribir buenas instrucciones y alimento esa psicosis?».

Pero me gusta mucho la idea de que no sea necesariamente un compañero de equipo, ni mucho menos una simple herramienta. Lo que has dicho sobre las interfaces me parece alucinante. ¿Cuántas veces he pasado 15 minutos revisando los menús de una herramienta? Hago algo de edición de vídeo y utilizo DaVinci Resolve, que permite hacer ediciones mucho más complejas, cuando yo solo busco una función para recortar un círculo.

Pienso: «Ojalá esta interfaz se redujera a lo que necesito, porque así podría seguir adelante». Me encanta la idea de que eso pueda hacerse realidad. Quería preguntarte si podrías explicarnos cómo es la experiencia de tener a la IA participando en una sesión colaborativa con el equipo.

Has descrito cómo podría ayudar o intervenir, pero me gustaría saber cuál sería un escenario en el que favoreciera el flujo de generación de ideas en lugar de entorpecerlo.

Luke Alexander: Puede entorpecerlo. Seamos sinceros al respecto. No hay ninguna situación en la que colocar la IA en una sala vaya a mejorar mágicamente las cosas. Si observas herramientas como OpenClaw, Hermes o Claude Tag, siguen un principio parecido: aquí hay una IA que podemos colocar en algún lugar.

En sus formas más básicas pueden distraer a las personas. Cuando hicimos algunas pruebas iniciales con lluvias de ideas, descubrimos algo interesante. Si dices «vamos a incorporar una IA a una lluvia de ideas» y simplemente le dices «ven a ser nuestro compañero de lluvia de ideas», cuando las personas empiezan a utilizarla tienden a delegar en ella, que es justo lo que no quieres en una sesión así.

En parte se debe al sesgo de automatización, a que las personas se inclinan ante la IA. Pero también es una mala experiencia de usuario. Cuando la IA funciona mediante voz sigue teniendo cierta latencia. Siempre aparece esa sensación de: «¿La estoy usando bien? ¿Esto es correcto? ¿Lo estoy haciendo bien? ¿Lo ha entendido?».

Al principio pensábamos que todo consistía en eliminar la fricción de la colaboración. Luego nos detuvimos y dijimos: «Espera, eso no es correcto». Hay mucha fricción que sí quieres eliminar, como encontrar un hueco en las agendas. Pero gran parte de la creatividad procede de algún tipo de fricción.

Las personas discrepan y de esa discrepancia surge una gran idea. Alguien se equivoca y ese error acaba siendo exactamente lo que querías. Utilizar la IA únicamente para suavizar las cosas y eliminar la fricción de coordinación no era el enfoque correcto.

Necesitamos asegurarnos de que, cuando haga falta reducir la fricción, la IA pueda hacerlo, pero que también pueda aumentarla o convertirla en algo útil cuando sea necesario. Tomemos como ejemplo las lluvias de ideas.

Hicimos varios experimentos y descubrimos muchas cosas. Descubrimos que las personas tienden a delegar en la IA y que, en general, tienen ideas equivocadas sobre lo que son las lluvias de ideas y para qué sirven.

Hay evidencias de que las lluvias de ideas no son especialmente eficaces y de que dejar que las personas desarrollen sus propias ideas por separado produce mejores resultados, para luego reunirse y compartirlas. Así que pensamos: si la IA observa lo que todos hacen durante las últimas semanas o meses, debería poder extraer algunas buenas ideas y ponerlas en la lluvia de ideas para iniciar la conversación.

También cuestionamos la idea de que en una lluvia de ideas no hay malas ideas. En realidad, esa puede ser una forma muy mala de dirigirla, porque al principio todo el mundo se limita a estar de acuerdo. Es interesante: Cathy Peach, de Nesta, en el Reino Unido, explicaba que comienza sus sesiones con preguntas que dividen la sala, preguntas sobre las que sabe que habrá opiniones diferentes.

Si hay consenso, elimina la pregunta, porque no tiene sentido pedir a un grupo que se ponga de acuerdo en algo. Solo interesa preguntar cuando se va a obtener diversidad de pensamiento. Conseguir que la sala se divida es importante, y de ahí surge la idea de sacar también las malas ideas.

Una forma en la que la IA puede ayudar es incorporando las audiencias del proyecto como gemelos digitales o personas. Si estás diseñando una etiqueta para una nueva bebida de avena, sabes quiénes son tus públicos. Puedes incorporarlos y hacer que voten suavemente las ideas.

Si ninguno de tus tres perfiles adora lo que estás planteando, la IA no te detiene ni pulsa una gran alarma, pero puedes ver que la idea recibe votos negativos. Como lo hace la IA, no te lo tomas como algo tan personal.

Descubrimos que, incluso cuando solo somos tres personas hablando de cómo llamar a nuestra empresa, contar con la IA no como juez, sino como facilitadora y encargada de hacer seguimiento, hace que terminemos ofendiéndonos menos. O quizá no nos ofendamos; tampoco pasa nada por ofenderse. Pero la conversación se vuelve menos arriesgada.

La seguridad psicológica es algo que intentamos aprovechar. Existe un experimento llamado la Máquina de Habermas que merece la pena conocer. Cuando hay negociaciones o un concepto controvertido, en lugar de que una persona facilite la conversación, la IA reescribe las afirmaciones para tener en cuenta a todas las personas de la sala. Es mucho más eficaz que una persona a la hora de alcanzar un consenso.

La herramienta de lluvia de ideas que hemos creado se basa en todo esto. Cuando participas, la IA no te habla; simplemente coloca notas adhesivas a medida que dices cosas, las organiza por categorías y hace lo que normalmente tendría que hacer la persona que dirige el proceso. Mantiene a todo el mundo centrado en la tarea y puede indicar que solo hay tres ideas y que ha llegado el momento de avanzar.

Ese enfoque de facilitación ha sido muy eficaz y también muy divertido. A la gente le encanta.

Galen Low: Me gusta. Es la paradoja de un facilitador humano: intentas desempeñar el papel de una persona neutral y casi objetiva que hace que todos se sientan escuchados, pero también tienes que asegurarte de que no todas las ideas lleguen a la versión final.

Es político. Hablabas de varias capas de psicosis: la psicosis de preguntarnos si utilizamos la IA lo bastante bien; la psicosis de que la IA nos diga que las 700 ideas son estupendas y lo haga de una manera tan convincente que quizá debamos creerla; y la dificultad de trabajar juntos sin herirnos de forma improductiva, pero introduciendo suficiente fricción para no asentir a todo.

Me gusta la idea de que, según la ciencia y las investigaciones actuales, la IA puede ser muy eficaz como facilitadora para mantenernos centrados y formular nuestras ideas sin eliminar necesariamente la fricción ni añadir más de la necesaria, aparte de nuestras propias actitudes individuales o culturales hacia la IA.

Luke Alexander: Exactamente. Sigue existiendo un papel muy importante para los facilitadores humanos en este proceso. Pero la realidad es que, en la mayoría de los lugares de trabajo del día a día, no hay facilitadores formados que puedan impulsar eficazmente estas conversaciones.

Es otra forma de obtener algunos de esos beneficios utilizando la tecnología, sin tener que rediseñar por completo los procesos de una manera que probablemente nunca llegaría a producirse.

Galen Low: Me gusta mucho, especialmente para mi audiencia. En mi comunidad de directores de proyectos digitales, yo y otras personas hemos dicho que las habilidades de facilitación van a ser muy importantes ahora. En lugar de las cosas que se están automatizando, esto es algo muy humano que podemos hacer para avanzar hacia los objetivos.

En cierto modo, es gestionar un proyecto y guiarnos durante el proceso, aunque también debemos ser casi neutrales. No somos necesariamente quienes toman todas las decisiones en el proyecto. Tenemos a las partes interesadas en la sala y deberíamos saber facilitar la conversación.

Pero también me gusta el giro contrario: si alguien se ocupa de eso, podemos contribuir de una manera completamente distinta. Esto se aplica a cualquier profesión. Si no tienes que tomar notas, puedes participar. Entonces la pregunta es: ¿qué aportas cuando participas si no estás tomando notas? Es una pregunta interesante sobre cómo colabora un equipo y permite que todos estén más presentes.

Has mencionado que, en su forma actual, la IA no habla en vuestra herramienta de lluvia de ideas. Antes hablábamos de que quizá interviniera con sugerencias. También señalabas, acertadamente, que el tono de muchos modelos de lenguaje es lo bastante convincente o autoritario como para que tendamos a delegar en ellos.

Pensamos: «Ha sido entrenada con todo lo disponible en internet y yo solo he leído siete libros en los últimos años, así que supongo que la IA tiene razón». Me pregunto si, mientras creabais estas experiencias y la IA hablaba en voz alta, eso ha introducido más fricción. ¿Alguien se ha peleado con la IA? Y, si es así, ¿cómo fue? ¿Quién ganó?

Luke Alexander: Sin duda. En la herramienta de lluvia de ideas que estamos probando actualmente, la IA no habla por esas razones. Tenemos otra herramienta dentro del producto centrada en los informes iniciales.

Tu audiencia conoce perfectamente la importancia de un buen informe en un proceso creativo. Pensamos: «Esto es muy importante. Llevamos años trabajando en estas industrias y sabemos lo importante que es. La gente suele hacerlo mal. Dejemos que la IA se encargue del informe».

La configuramos para que conversara con una persona, le hiciera determinadas preguntas y, mientras tanto, dibujara un mapa mental que la persona pudiera ver y corregir. Funcionó razonablemente bien, pero la IA era increíblemente molesta al hacer las preguntas.

No era agresiva, obviamente, porque era una IA. Quizá era demasiado poco agresiva. Se fijaba en puntos que no importaban y preguntaba: «¿Qué hace esta persona?». Y tú pensabas: «No quiero contarte eso». Las personas sentían que la IA las estaba guiando, cuando debería ser al revés.

La habilidad de obtener un buen informe es una habilidad real. Así que sí, tuvimos algunos casos en los que las personas no le gritaban, pero se enfadaban bastante porque la IA les hacía perder el tiempo.

La gente pasa muy rápido de pensar «esto es magia» a decir: «¿Por qué no puede hacer esto? ¿Por qué me pregunta lo mismo tres veces? ¿Por qué sigue escribiendo mal el nombre de esta persona?». Así que sí, hemos vivido esa situación.

También es interesante observar cómo utilizan las personas estas herramientas. En una de las oficinas en las que trabajé, yo me sentaba en un escritorio, a tres mesas de distancia de la directora financiera y de uno de los directores de la empresa. Catherine era muy amable con la IA: siempre decía «gracias» y mantenía una conversación completa antes de formular su primera pregunta.

Patrick era todo lo contrario: «Máquina estúpida, te has vuelto a equivocar». Yo pensaba: «Esto es una prueba estupenda». ¿Quién obtenía mejores respuestas? Curiosamente, variaba.

En algunos casos, un enfoque agresivo funcionaba bien porque era directo, claro, dejaba claro quién tenía el control y expresaba el objetivo. En otros, ser amable, cordial y delicado producía una respuesta más humana para la redacción.

Así que quizá haya un argumento a favor de discutir ocasionalmente con la IA. No tiene por qué ser algo malo.

Galen Low: Me parece justo. Mi gran cambio de perspectiva cuando empecé a utilizar modelos de lenguaje en el día a día fue pensar: «Imagina que estás en Slack hablando con tu compañero de equipo».

No llegaba al punto de Catherine, que mantenía una conversación sobre el tiempo, pero sí me dirigía a la IA como a un compañero. Y, como ocurre con cualquier buen compañero, la colaboración humana sube y baja. No siempre tenemos conversaciones agradables y, a veces, necesito ser más directo con alguien de mi equipo para asegurarme de que sigue el rumbo y no se distrae.

En realidad, las personas no son siempre de una forma u otra. Tenemos estilos diferentes. Alguien puede ser más directo, pero eso no significa que todas sus conversaciones parezcan una reprimenda.

Creo que hay matices en la experiencia humana y en cómo percibimos a otras personas que no siempre aparecen cuando entrenamos una IA. La IA piensa: «Estoy aprendiendo sobre ti, te he clasificado y creo que ya te entiendo, así que solo voy a darte esto».

La obtención de informes es un arte, y he visto tanto a personas como a IA hacer preguntas demasiado largas y llevar la conversación por una madriguera que nadie quería explorar. Un buen ser humano sabe leer la sala y decir: «Me estoy desviando; volveremos a esto más tarde». La IA todavía no siempre sabe hacerlo.

Luke Alexander: Es un punto muy interesante. Los seres humanos pueden tomarse un respiro y la IA no. Si le dices a un compañero «pienso esto» y no está de acuerdo, ambos podéis dar un paso atrás, reevaluar vuestras ideas y volver a la conversación. Podéis coincidir, discrepar o encontrar una tercera vía.

La IA no hace eso, aunque actúa como si pudiera. Puede ser peligroso mantener una conversación con una IA convencido de que es demasiado humana.

Con los modelos más recientes, especialmente al programar, se ve algo curioso. Antes, si decías «no quiero hacer eso; tomemos otra dirección», los modelos menos sofisticados respondían «de acuerdo, haré lo que has dicho». Ahora hay personas que dicen que la IA acepta la instrucción, pero la ignora, o afirma que estás equivocado y toma una tercera vía que no habíais acordado.

La idea de tratarla como un becario o como un compañero que acaba de incorporarse a un proyecto ya no funciona tan bien como antes. Tenemos que desarrollar una nueva forma de hablar con nuestras IA y comprender qué cosas escucharán y cuáles requerirán más convencimiento.

Galen Low: Es un punto fundamental: esto cambia constantemente. Tardamos mucho en decidir cómo deberíamos utilizar la IA y, cuando llegamos a una conclusión, los modelos ya van siete pasos por delante.

Mientras intentamos alcanzar un acuerdo cultural dentro del equipo sobre cómo nos sentimos respecto a la IA y cómo trabajamos con ella, la tecnología sigue avanzando. Cuando finalmente decimos «esta es la forma en que vamos a utilizarla, lo hemos escrito y tenemos nuestro modelo o nuestra carta», ya es diferente.

Tenemos que asumir que seguirá cambiando y que probablemente desarrollará más características humanas. ¿Cuántas veces le he pedido algo a alguien, hemos decidido una dirección y esa persona ha elegido una tercera opción porque tiene criterio y considera que es lo correcto? Ahora nuestras herramientas pueden hacer algo parecido.

Es una cuestión interesante: ¿es una herramienta, un compañero de equipo, un becario, un experto? Es muy fácil acabar pensando: «Supongo que será mejor creerla porque quizá sepa más que yo».

Luke Alexander: Puede que sepa más. En ingeniería de software es especialmente evidente. Gran parte del trabajo consiste en comprender las compensaciones entre capacidad y riesgo.

La IA puede recomendarte una configuración de seguridad extraordinariamente sofisticada para algo que quizá nunca salga de tu ordenador. Por un lado, eso puede ser ridículo y hacerte perder muchísimo tiempo. Por otro, en cuanto quieras ponerlo en producción, la IA quizá tuviera razón.

Es difícil cerrarse completamente y afirmar «nosotros mandamos». Uno de los beneficios de estos sistemas es que contienen todo ese conocimiento acumulado, y eso puede ser realmente útil.

Galen Low: Creo que se trata del juicio basado en el contexto. A veces pienso: «La IA no conoce todo el contexto. Yo conozco a esta persona y llevo diez años trabajando con ella. No voy a entrenarte en eso porque tardarías demasiado».

En cambio, si no soy experto en ciberseguridad, puedo aceptar que probablemente la IA tenga razón. Con las personas hacemos lo mismo: alguien puede decir «tú eres la persona creativa» o «tú solo eres el director del proyecto; no tienes todo el contexto». Puede que sea cierto.

Tenemos que dar un paso atrás según el conocimiento y la calidad del criterio de quien toma la decisión. No siempre estaremos de acuerdo y las cosas pueden salir mal, pero confiamos en alguien que ha visto muchas situaciones parecidas. La IA también ha visto mucho porque ha sido entrenada con enormes cantidades de información, pero eso no significa que pueda tomar decisiones sobre las políticas internas de las partes interesadas.

Me encanta la idea de contar con una audiencia sintética o con avatares de las partes interesadas y anticipar lo que podrían decir. Es una forma de pensar desde el usuario y de no limitarnos a creer que nuestra idea es estupenda sin tener en cuenta a quien la recibirá.

Luke Alexander: Sí, creo que los facilitadores humanos necesitarán nuevas habilidades. La más evidente es que, cuando las personas están en una sesión de grupo con sus portátiles, se distraen mucho más porque pueden hacer cosas o formular preguntas a otra entidad presente en la sala.

El facilitador debe evitar menospreciar a nadie, tener en cuenta las jerarquías de la sala y recordar que todos están allí para utilizar un tiempo valioso en persona. Si algo puede hacerse fuera de la sala, debería hacerse fuera. El objetivo principal es mantener la conversación.

También hay que aceptar que la IA puede aportar puntos muy útiles. Hemos tenido sesiones en las que iniciábamos Claude al principio, analizaba cierta información y, a mitad de la sesión, regresaba con una aportación que cambiaba el tono de la conversación. Puede ser muy valioso si se integra correctamente.

En un proyecto de un sitio web, por ejemplo, tradicionalmente había una persona creativa o diseñadora preocupada por la experiencia de usuario y desarrolladores preocupados por la construcción. Ahora alguien sin formación formal en diseño o experiencia de usuario puede decir «creo que deberíamos hacer esto» y otra persona puede convertirlo en un sitio web.

Sin un facilitador eficaz, esas personas se pisan, se molestan y no aprovechan las ventajas de trabajar en equipo. El papel del facilitador en esta nueva era consiste en defender el valor humano: identificar qué parte de la persona que tienes delante será especialmente valiosa para el proyecto.

En muchas industrias, el valor aparente de alguien era el informe de 300 páginas que producía. Pero su verdadero valor estaba en lo que sabía incluir, las preguntas que formulaba y el criterio que aportaba. Si la IA permite eliminar una gran cantidad de trabajo rutinario y mantener la mente de esa persona plenamente implicada durante cinco minutos, el resultado puede ser más valioso.

Galen Low: Me encanta esa idea. Si conseguimos que las personas alcancen un nivel de competencia suficiente, quizá no necesiten trabajar juntas en el mismo proyecto y podamos asignarlas a otros proyectos. No significa eliminar puestos, sino formar a las personas entre sí.

Alguien con diez años de experiencia programando puede explicar qué preguntas hacer y qué detalles incluir. Una persona con menos experiencia aprenderá más rápido y podrá alcanzar un nivel en el que sea capaz de construir una aplicación en otro proyecto.

Luke Alexander: En las agencias, siempre has querido que las personas que mejor conocen al cliente estén lo más cerca posible del trabajo. Ahora eso puede hacerlo la misma persona que desarrolla la solución.

La mayoría de las agencias de marketing son incapaces de construir su propio sitio web. Tardan años, no porque sea especialmente complejo, sino por una cuestión de prioridades y perfeccionismo. En una ocasión sugerí que entregaran el proyecto al empleado más junior y que no dijeran nada negativo sobre el resultado. Preparó un sitio web de tres páginas bastante decente y demostró que quizá no era tan difícil.

A veces nos complicamos nosotros mismos. La IA puede hacer que los resultados sean gratuitos o muy baratos, de modo que puedes probar rápidamente cómo quedaría un sitio web de una determinada forma en lugar de sentir que has desperdiciado el tiempo de todo el mundo dando vueltas.

Galen Low: Me gusta mucho. Como persona que no detecta una errata hasta que ha impreso algo, entiendo perfectamente que es más fácil dar comentarios cuando el resultado parece real. Incluso los wireframes pueden resultar difíciles: piensas que cambiarás algo más adelante y no lo tomas en serio.

Si puedes construir algo más rápido y dar comentarios sobre el resultado, la conversación mejora. La experiencia de Amble parece increíble y estoy deseando probarla. Para los equipos que no puedan utilizarla, ¿qué pueden hacer inmediatamente para empezar a utilizar la IA de forma más colaborativa en lugar de hacerlo en privado?

Luke Alexander: Mucha gente se siente tentada a poner la IA en Slack. Mi consejo general es que no lo hagas hasta que todas las personas que van a utilizarla comprendan cómo funciona y estén alineadas.

En su lugar, reúne al equipo en una llamada y comparte la pantalla. Nadie puede editar directamente un documento de Word, una presentación o cualquier otro artefacto que estéis creando. Todo debe introducirse en la IA y alguien tiene que escribirlo, pero todos pueden participar en la formulación de instrucciones.

Así habláis sobre el artefacto como algo que todos queréis hacer bien, en lugar de molestaros porque alguien escribe despacio o porque una frase no está formulada como la formularíais vosotros. Puede ser un borrador y nadie tiene que sentirse atado al resultado final.

Al ver en pantalla lo que ocurre y lo que cambia, las personas pueden decir: «Eso no es correcto», «a este registro de riesgos le faltan estas partes», «no hemos tenido en cuenta lo que quería el cliente» o «nadie ha mencionado la seguridad».

Empezaría por ahí. Es una forma muy sencilla de iniciar la colaboración con IA en uno de sus usos más valiosos. No pondría a Claude en el centro y le daría instrucciones sin un marco de proyecto, porque ofrecerá resultados extraños y una persona terminará dirigiéndolo todo mientras los demás no saben qué ocurre.

Galen Low: Me gusta porque tampoco haríamos eso con una persona. Normalmente incorporaríamos a alguien, le daríamos contexto sobre su especialidad, le explicaríamos el proyecto y le proporcionaríamos contexto a medida que avanzara.

Lo interesante de este modelo es que todos se ponen al día, se acostumbran a no tener necesariamente el control del documento y comparten el contexto del que la IA puede aprender. Si alguien aparece en un proyecto y le dices «ayúdanos a redactar este informe», pero le quitas el control continuamente sin explicar por qué cambias las cosas, nunca podrá entenderlo.

Luke Alexander: El contexto es fundamental. Cuando las personas trabajan en un proyecto compartido, siempre negocian qué importa y qué no. Establecen el tono de la reunión, dicen qué se hará y qué no, y ponen al día a los demás.

Los seres humanos identifican muy rápido qué parte de su enorme reserva de conocimientos es relevante en ese momento concreto. Ese es un regalo que podemos ofrecer a las IA, porque son malas filtrando el contexto. En herramientas como Copilot, que pueden consultar todo lo que has hecho en un proyecto y todos tus correos, muchas personas pasan gran parte del tiempo diciendo: «Eso no es relevante. Ese presupuesto no corresponde a este cliente».

Utilizad primero la capacidad humana para filtrar el contexto.

Galen Low: Luke, muchas gracias por esto. Solo por diversión, ¿tienes alguna pregunta que quieras hacerme?

Luke Alexander: Sí. Me fascina la gestión de proyectos, especialmente la gestión de proyectos digitales y cómo ha cambiado. Siempre la he observado desde fuera; nunca he sido director de proyectos. Algo que siempre me ha interesado, y que está muy relacionado con Ample, es lo siguiente: si tienes un equipo que no quiere ser gestionado, ¿la IA ha ayudado con eso?

Pienso, por ejemplo, en Asana. Es una experiencia muy buena y un producto muy bien diseñado. Lo he visto utilizar en algunas agencias, pero a menudo las personas lo rechazan y acaba convirtiéndose en responsabilidad de una sola persona. ¿Alguien ha resuelto el problema de gestionar un equipo que no quiere ser gestionado utilizando IA?

Galen Low: Probablemente solo hemos trasladado el problema. Lo que más veo es que la propuesta de valor para un director de proyectos consiste en que un agente haga los seguimientos: no tienes que perseguir a nadie con las hojas de horas ni preguntar si algo estará listo el viernes.

Pero cuando pregunto a alguien por un proyecto, no solo lo estoy gestionando; también intento obtener información para disponer de más contexto y tomar decisiones. La IA puede suavizar el problema de los recordatorios: «Mi director de proyectos vuelve a insistir y todavía faltan dos días para la fecha límite».

Es una forma interesante de hacerlo, aunque estuve en una conferencia sobre Agile en la que se hablaba de equipos autogestionados, sin director de proyectos, propietario del producto ni maestro de Scrum. Aun así, había un movimiento paralelo de personas que decían: «No me llevéis a una conferencia. Dejadme trabajar».

El sistema sin director de proyectos no había eliminado la sensación de estar siendo gestionado. La gente tampoco quería asistir a las reuniones diarias porque sentía que interrumpían su trabajo.

Las personas que no quieren ser gestionadas no quieren ser gestionadas. No sé si existe una solución completa. He visto que los recordatorios de los agentes de IA se ignoran o resultan todavía más molestos, y que parte del contexto deja de compartirse.

También me pregunto si cierta fricción forma parte del proceso de gestión. Yo tampoco disfruto cuando me gestionan, pero intento entender el valor. No todos queremos lo mismo, no estamos de acuerdo, no trabajamos igual y tenemos prioridades distintas. Siempre habrá cierta tensión, sentirse perseguido o cuestionado, que quizá forme parte del proceso.

Luke Alexander: Me gusta mucho esa respuesta. Escuché a un especialista en negociación explicar que, cuando tienes una sala llena de personas que nunca van a ponerse de acuerdo sobre una solución, puedes buscar otra cosa en la que sí estén de acuerdo. Por ejemplo, pueden ponerse de acuerdo sobre el proceso o sobre lo que no se incluirá.

Me gusta la idea de encontrar algo que permita a un equipo difícil de gestionar avanzar unido, aunque sea acordando lo molesto que resulta sentirse gestionado.

Galen Low: Totalmente. Es difícil. Sé que resulto molesto, pero vamos a superar esto. Al menos podemos estar de acuerdo en eso. Luke, muchas gracias por dedicarme tu tiempo.

Me lo he pasado muy bien y he aprendido muchísimo.

Luke Alexander: Yo también.

Galen Low: ¿Dónde pueden saber más sobre ti, Supervenient y Amble?

Luke Alexander: En www.supervenient.ai está nuestro sitio web y allí podéis encontrar más información. Estamos en una fase inicial de producto mínimo viable y tenemos una lista de espera. Si alguien escucha esto y quiere saber más, estamos incorporando a un número muy reducido de usuarios alfa.

Podréis utilizarlo gratis durante unos meses, darnos vuestra opinión y decirnos hasta qué punto resulta útil. Nosotros pagamos vuestros tokens, así que también tendréis algunos recursos gratuitos. Seguidme en LinkedIn y podréis conocer las novedades.

Galen Low: Luke, muchas gracias de nuevo.

Luke Alexander: Muchas gracias, Galen. Ha sido una conversación estupenda.

Galen Low: Muy bien, esto es todo por este episodio del pódcast de Digital Project Manager. Si os ha gustado esta conversación, suscribíos allí donde nos escuchéis. Y si queréis aún más ideas tácticas, casos prácticos y guías de trabajo, cread una cuenta gratuita con nosotros en thedigitalprojectmanager.com. Hasta la próxima. Gracias por escucharnos.