Inteligencia artificial y liderazgo, las habilidades que separan a los ejecutivos que escalan de los que se quedan atrás

Sandra Daza lleva 21 años en tecnología, empezó como desarrolladora de software, pasó por una de las tres principales consultoras del mundo y hoy define la estrategia de arquitectura e inteligencia artificial de Oracle para el país. En esta charla con Forbes Colombia, la también especialista en negociación de la Universidad de los Andes y egresada del programa ejecutivo LEAD de Stanford fue clara, la subrepresentación femenina en IA no es un asunto de cuotas, es un riesgo de negocio medible.

“Solo el 22 % de los profesionales que hoy construye inteligencia artificial es mujer. Si los modelos aprenden de data histórica dominada por hombres, aprenden que los hombres son la norma”, citó Daza, quien recuerda el caso de una empresa tecnológica que automatizó su proceso de selección con un modelo entrenado con hojas de vida de los últimos diez años de sus equipos de tecnología. El modelo descartó sistemáticamente a candidatas. Cuando encontraron el sesgo, desmontaron el proceso, pero el daño ya estaba hecho.

La directora dice que la solución no es técnica, es de representación en los tres momentos que Daza identifica como críticos: qué datos se usan para entrenar el modelo, con qué criterios de juicio se configura y qué casos de uso se priorizan. “Si en esos tres momentos no hay mujeres tomando decisiones, el resultado va a reflejar exactamente eso”.

El tiempo que devuelve la IA

Uno de los argumentos más discutidos en torno a la inteligencia artificial es el de la productividad. Daza lo desglosa sin muchos rodeos. Los estudios muestran que la IA aumenta la productividad en un 14% en promedio, pero el impacto sube al 34% en perfiles con menor experiencia. “La IA nivela la cancha”, dice. Para ella, eso no es un dato suelto, es el argumento más concreto para que las mujeres líderes entren a la conversación sobre IA antes de que otros la definan por ellas.

Pero el tiempo recuperado solo tiene valor si se redirige con propósito. Daza lo explica desde su propia experiencia, es mamá soltera de una niña de siete años. Durante meses, llegaba a las nueve o diez de la noche porque la mayor parte del día la consumían tareas operativas como armar presentaciones ejecutivas. Hoy delega esas tareas a herramientas de IA. Las horas que recupera las usa para estar presente con su hija. “Yo no tengo la inteligencia artificial para ser más eficiente. La tengo para ser un mejor ser humano”.

El principio, dice, aplica igual en las organizaciones. No se adopta IA porque está de moda. Se adopta para resolver un problema concreto de negocio.

El error más costoso: comprar la herramienta primero

Daza ha visto el mismo patrón repetirse en empresas de todos los sectores. El directivo anuncia que acaba de adquirir la mejor plataforma de agentes del mercado. Cuando alguien pregunta para qué casos, la respuesta es que eso se definirá después. “Así no escala nada”, apunta.

Su marco tiene cinco pasos, y el primero no tiene nada de tecnológico: identifique qué le está doliendo. No el proceso que quiere mejorar. El que más le duele. Desde ahí se define el caso. Solo entonces entra la tecnología, y debe entrar acompañada de seguridad y riesgo desde el día uno, no al final cuando el proyecto ya está en marcha. El tercer paso es gobernanza, es decir quién toma las decisiones sobre la IA, qué está permitido, cómo se mide el éxito. El cuarto es rediseño de procesos, no optimización de los existentes. El quinto, y el que más suele descuidarse, es cultura. “Si la organización no entiende para qué se está implementando la IA y cómo cambia su trabajo, el proyecto se muere ahí”.

Por qué América Latina tiene una oportunidad que no tuvo en otras revoluciones

En las revoluciones industriales anteriores, los países latinoamericanos llegaron tarde porque la barrera de entrada era capital. Máquinas, infraestructura, inversión. Esta vez, señala Daza, la barrera es conocimiento, y el conocimiento ya está disponible. “Un artesano que hace un café espectacular puede hoy acceder a asesoría en marketing, estrategia de ventas y gestión de eventos a través de IA generativa. Antes eso era inalcanzable para una pyme”.

Oracle tiene hoy infraestructura de nube en Colombia con GPUs de NVIDIA y más del 80% de sus clientes en el país ya usa IA integrada en algún proceso. Pero Daza insiste en que el tamaño de la empresa no define la capacidad de transformarse. Los primeros clientes en consumir GPU en Latinoamérica cuando Oracle llegó con esa infraestructura no fueron los grandes corporativos. Fueron pymes.

Para cerrar, su mensaje para los líderes que todavía están esperando el momento adecuado fue “ya pasó el momento de esperar. Esto ya está afectando el P&L. Define el problema que más te duele y empieza a probar. La herramienta ya está. Lo que falta es soltar el miedo”.