Cómo la Transformación con IA Comienza con las Personas con Liza Adams
Conclusiones clave
- Fragmentación de la IA: Si los empleados dependen únicamente de su motivación para aprender IA, no transformarán los flujos de trabajo como necesitan las organizaciones.
- Trayectoria laboral: La IA debería transformar los resultados del trabajo y eliminar los silos, priorizando los resultados.
- Desafíos de adopción: Los líderes deben reconocer el impacto que producen los cambios de mentalidad en la manera en que evalúan a sus equipos.
- Resistencia al cambio: Las organizaciones tienen dificultades para implementar IA, enfocándose en la tecnología en lugar de la transformación de los flujos de trabajo.
- Orientados al futuro: Los equipos que utilicen la IA para superar limitaciones, romper silos y empoderar a su gente serán los que triunfen.
La mayoría de tus experimentos de IA en 2025 no cambiaron nada relevante.
Probaste herramientas. Buscaste mejoras en productividad. Y probablemente automatizaste algunos reportes y aceleraste la redacción de algunos correos electrónicos. ¿Pero la transformación que prometiste? Tu equipo sigue esperando.
De hecho, es posible que estés creando un caso para automatizar a tu equipo hasta desaparecerlo.
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"La IA no es la parte difícil", afirma Liza Adams, asesora de estrategia de GTM (GTM Strategy Advisor) que ha guiado a equipos go-to-market, desde Pure Storage hasta Smartsheet, a través de la transformación. "Lo difícil somos los humanos. Nosotros somos difíciles."
Mientras los analistas de la industria predicen que la transformación con IA impactará casi todas las funciones laborales para el 2027, Adams ofrece una perspectiva más matizada. La verdadera transformación no es tecnológica. De hecho, es más bien un reto de gestión del cambio humano que requiere cambios fundamentales en la forma en que pensamos sobre el trabajo mismo.
Ella resalta las ventajas de poner a las personas en primer lugar, y en este artículo, exploraremos su visión sobre cómo puede verse la transformación con IA, desde la perspectiva de alguien que guía a organizaciones a través de este proceso todos los días.
Adams ha dedicado su carrera después de ser CMO a una sola cosa: ayudar a líderes de marketing a utilizar IA para elevar su valor estratégico, no para reemplazarlo. Según ella, la mayoría de las organizaciones están abordando la transformación con IA al revés.
De la velocidad a la reinvención: La verdadera promesa de la IA
¿Quién no ha usado la IA para acelerar algo que antes tomaba 10 horas y ahora toma 10 segundos?
Ya sea para redactar correos electrónicos más rápido, crear briefings de campaña con rapidez o automatizar reportes, sabemos que la IA puede agilizar procesos, ¿pero con qué propósito?
"Si usamos la IA principalmente para acelerar el trabajo antiguo, prácticamente estamos construyendo un caso para automatizar al humano", advierte Adams. Ella ha visto este patrón una y otra vez en las organizaciones que asesora.
El cambio necesario es pasar de la velocidad a la calidad y luego a la reinvención.
Así que, en lugar de preguntar "¿Cómo puede la IA ayudarnos a hacer esto más rápido?", pregunta "¿Qué trabajo antes no era posible pero ahora podría impulsar el crecimiento?" Cuando reimaginas el trabajo desde cero y creas capacidades nuevas que antes no existían, estás construyendo un caso sólido para demostrar por qué los humanos son imprescindibles.
Los empleados deben averiguar cómo usar la IA para ahorrar tiempo en tareas repetitivas, según el estudio de Harvard Business School, pero el ahorro de tiempo no es el objetivo final.
Según Adams, si el año pasado fue de experimentación, este año es de reinvención.
"Si realmente puedes creer que reinventas la forma de trabajar, eso desplaza la energía, de ver la IA solo como una herramienta, a verla como una nueva manera de realizar el trabajo, de hacer algo antes imposible", explica Adams.
Los datos respaldan esta idea. Harvard Business School encontró que los profesionales que usaron IA para rediseñar los flujos de trabajo reportaron una satisfacción laboral 43% mayor y aportaron más valor estratégico que quienes solo aceleraron tareas.
Pero aquí está el reto: "Estamos limitados por lo que sabemos, por lo que funcionó antes", admite Adams. Cuando aparecieron las hojas de cálculo, la gente las usaba para crear versiones digitales de registros en papel, en lugar de aprovechar su poder de cómputo. Corremos el riesgo de cometer el mismo error con la IA, digitalizando procesos antiguos en vez de imaginar nuevas posibilidades.
"Reimaginar algo que avanza tan rápido es muy difícil", dice. "Por eso me apasiona tanto compartir y trabajar en conjunto. No acapares el conocimiento, porque nadie más vendrá a ayudarnos. Tenemos que apoyarnos entre nosotros."
Los cambios de mentalidad necesarios
Aprender a usar la IA de manera significativa va más allá de ver videos demostrativos y seminarios web. Es la aplicación práctica y real de la IA mientras realizas tus tareas diarias.
La diferencia entre una adopción performativa de la IA y una transformación genuina se reduce a cuatro cambios de mentalidad.
- De máquina de preguntas y respuestas a socio de pensamiento: Deja de pensar en la IA como algo que responde preguntas. Empieza a tratarla como una colaboradora que te ayuda a formular las preguntas en sí. Este cambio de perspectiva transforma la manera en la que tu equipo se relaciona con la IA: pasar de una obtención pasiva de información a una colaboración activa en estrategia y toma de decisiones.
- De velocidad a calidad a reinvención: Hay algo conocido como el triángulo de hierro, que una vez vi en un taller de reparaciones, y que decía: Bueno. Rápido. Barato: Elige dos. Me gusta porque ilustra cómo puedes tenerlo todo, pero no todo al mismo tiempo. Y esto es aún más evidente con el uso de IA. Si hay una inversión de energía, visión y tiempo, la IA dará mejores resultados. Y en la progresión de un trabajo más rápido a uno de mayor calidad, idealmente, querrás avanzar hacia un trabajo nuevo que impulse un crecimiento significativo.
- De herramientas, a compañeros, a sistemas: Cualquiera con acceso a internet puede aprovechar la IA como herramienta. El cambio clave se da cuando comienzas a construir compañeros de equipo con IA. Y, finalmente, orquestarás sistemas completos de IA.
- Forrester predice que para 2028, el 25% de los roles laborales incluirán colaboración regular con agentes de IA como miembros definidos del equipo. Y los mejores líderes de marketing no están esperando. Ya están desarrollando estos sistemas en sus equipos de acceso al mercado.
- De organigramas a mapas de trabajo: Este es el cambio más profundo: pasar de estructuras jerárquicas a mapas de trabajo, donde las organizaciones se alinean en torno a los resultados en vez de los límites departamentales.
La IA no se preocupa por nuestros silos", señala Adams. "No le interesa quién hace el trabajo. No le importan los títulos. Solo le importan los resultados, lo cual para mí es algo muy positivo, porque a los clientes tampoco les importan esas cosas.
¿Cuántos de tus equipos trabajan transversalmente? Hay una gran ventaja en reconsiderar los límites de los roles laborales. A medida que la IA se integra más en nuestros procesos, seguirá ignorando los silos departamentales, y quizá eso sea algo bueno.
Las implicancias sobre cómo estructuras tu organización de marketing son enormes.
¿Eres amable o compasivo?
Es aquí donde la mayoría de los líderes de marketing se equivocan.
"Existe una gran diferencia entre un liderazgo amable y un liderazgo compasivo", sostiene Adams. "Ser amable solo hace que la gente se sienta cómoda. Pero el liderazgo compasivo implica establecer ciertas expectativas y brindarles las herramientas para que realmente tengan éxito."
El liderazgo amable se ve como enviar un mensaje de Slack sobre nuevas herramientas de IA y esperar que las personas lo resuelvan solas.
El liderazgo compasivo significa reconocer que los trabajos están cambiando y ayudar activamente a tu equipo a ese cambio.
"Los contratamos para un trabajo específico. Ahora ese trabajo ha cambiado. Así que creo que debemos ayudarlos a adaptarse", explica Adams. "La alfabetización en IA es fundamental. No podemos simplemente darles un montón de herramientas y enviarles un mensaje de Slack diciendo: 'empiecen a adoptar'. Eso no funciona del todo."
La alfabetización en IA es fundamental. No podemos simplemente darles un montón de herramientas y enviarles un mensaje de Slack diciendo: 'empiecen a adoptar'. Eso no funciona del todo.
Así se ve el liderazgo compasivo:
- Invertir tiempo para aprender y no solo sesiones informales entre reuniones
- Permitir margen para equivocarse, porque las personas estarán motivadas a intentarlo cuando tengan una sensación de seguridad psicológica
- Ofrecer apoyo real en forma de formación práctica, ya sea entre compañeros o dirigida por expertos
- Brindar una orientación respetuosa, y reconocer en qué etapa se encuentra cada persona en su proceso con la IA
Cerrando la brecha
Existe un contraste marcado entre ideas generadas por ChatGPT y una visión de flujos de trabajo potenciados por IA. Entre ambas existe una gran brecha.
Adams ilustró esto recientemente en una publicación en LinkedIn: Por un lado, la página principal de ChatGPT dice "pregunta lo que sea". Por el otro, el objetivo de crear flujos de trabajo completamente reinventados donde compañeros de IA trabajen codo a codo con las personas.
Muchas organizaciones y líderes de marketing se quedan atascados intentando averiguar cómo pasar del punto A al punto B. Solucionarlo requiere algo para lo que probablemente no hayas presupuestado, ya sea dar espacio para que las personas se inspiren, asignar tiempo para aprender o permitir equivocarse.
Cómo se ve esto en la práctica
Comparte aprendizajes abiertamente. En una empresa donde Adams es asesora, los líderes de marketing realizan cada semana un "standup de logros/errores en IA" de 15 minutos. Cada miembro del equipo comparte algo que funcionó y algo que no. La vulnerabilidad genera seguridad. La regularidad genera impulso.
Audita tus procesos repetitivos. Traza los cinco flujos de trabajo recurrentes que más tiempo consumen en tu equipo. Para cada uno, pregunta: ¿Podría la IA mejorar la calidad de los resultados? ¿Podría la IA permitir un nuevo enfoque que antes era imposible? Un equipo de generación de demanda descubrió que, en vez de agilizar la planificación de campañas trimestral, podían usar la IA para modelar escenarios de más de 20 variaciones de campaña, algo que antes era imposible con su plantilla.
Crea tiempo dedicado a la experimentación. Una CMO con la que trabaja Adams instauró "horas de oficina para IA" dos veces por semana, sin agenda, simplemente tiempo abierto para que los miembros del equipo prueben nuevos enfoques mientras un colega más experimentado está disponible para ayudar. La adopción aumentó un 300% en un trimestre.
"Cuando tenemos éxito, ganamos, y cuando fallamos, aprendemos", señala Adams. "Debemos ser sumamente respetuosos y amables sin importar en qué parte de este viaje de aprendizaje de IA se encuentren las personas".
Más allá de la formación genérica
La formación genérica en IA enseña capacidades. La inspiración específica para cada rol conduce a la transformación. El contexto lo es todo.
Las investigaciones de MIT y Stanford encontraron que la formación en IA específica para el contexto logra tasas de adopción 4 veces superiores a los cursos genéricos de "IA 101".
"Creo que necesitamos mostrarle a la gente lo que es posible en sus trabajos", dice Adams.
La formación genérica en IA enseña capacidades; pero la inspiración según el rol es la que lleva a la transformación. En este caso, el contexto lo es todo. Y hay datos que prueban que este método funciona. Las investigaciones de MIT y Stanford demostraron que la formación en IA adaptada al contexto logra tasas de adopción 4 veces mayores que los cursos genéricos de IA.
Así que, en lugar de fijarte en el tipo de formación en IA que tu equipo necesita para desempeñar mejor su trabajo, considera la visión de Adams: "Creo que necesitamos mostrarle a la gente lo que es posible en sus trabajos".
Reformula tu enfoque
- En lugar de insistir en que los responsables de marketing de producto usen ChatGPT, muéstrales cómo la IA puede lograr una segmentación de ICP en la mitad del tiempo.
- En lugar de animar a tus marketers digitales a usar prompts genéricos y editar el resultado, explícales cómo la IA puede optimizar las tasas de conversión y posicionar tu marca para recomendaciones de búsqueda impulsadas por IA.
- En vez de usar plantillas básicas de email para generación de demanda, que carecen de posicionamiento y personalización efectivos, enseña a tu equipo cómo la IA puede acortar tu ciclo de ventas analizando qué secuencias de mensajes realmente se relacionan con oportunidades ganadas.
La diferencia es considerable. La formación genérica enseña capacidades. La formación específica para el rol genera el cambio que buscan la mayoría de organizaciones.
La dura verdad sobre la ley de los tercios
El liderazgo compasivo también implica ser realista. Cuando desarrollas y mejoras las habilidades de tu equipo, Adams ha observado un patrón: la "ley de los tercios", donde:
- Un tercio liderará
- Un tercio seguirá
- Un tercio encontrará su propio camino
"Debemos aplicar compasión a ese último tercio", comenta. "Quizás necesitemos encontrar un rol diferente para ellos, tal vez en otra organización, o incluso fuera de la empresa". Existe la necesidad para que los CMOs y líderes de marketing que toman estas decisiones de personal están entre la espada y la pared. Es inherentemente difícil y, para algunos, es parte del trabajo.
Por supuesto, nadie quiere quitarle a alguien su puesto, e incluso Recursos Humanos se cansa de verse en esa situación. Así que, la pregunta que surge es "¿cómo lo hago bien?". ¿Cómo comunico a quienes permanecen en sus puestos lo que se espera de ellos y siento las bases para que mi equipo siga experimentando, entregando y prosperando?
Por supuesto, algunas personas no harán la transición. Pero quienes sí lo hacen están observando cómo gestionas la siguiente fase.
Derribando silos
Si tus equipos de marketing, ventas y éxito del cliente aún operan como países separados, estás dejando oportunidades en la mesa.
Una directora senior de generación de demanda en una empresa pública comenzó a construir compañeros de equipo de IA para ayudar a planificar y ejecutar campañas. En lugar de mantener a estos compañeros IA confinados a marketing, los conectó con ventas apoyando la habilitación de esas campañas. Posteriormente los extendió a éxito del cliente para el onboarding.
Consiguió crear una experiencia fluida y conectada entre tres departamentos tradicionalmente aislados.
Ha reinventado su trabajo. Ya no es la directora sénior de campañas y generación de demanda. Ahora es la directora sénior de arquitectura y estrategia de acceso al mercado.
Esto no sucedió porque una directiva ejecutiva ordenó una reorganización. Sucedió porque dejó de preocuparse por los límites de su puesto y empezó a pensar en los resultados para el cliente.
"Ya no le preocupaban tanto los límites de su puesto", señala Adams. "Pensó en los resultados para el cliente dentro de una experiencia conectada y, esencialmente, ha redefinido su trabajo".
Reescribió la descripción de su puesto—y se volvió más valiosa en el proceso.
Esta transformación sólo funciona cuando cambias el enfoque de tu equipo de los logros departamentales a los resultados empresariales.
La IA no se preocupa por quién realiza el trabajo. No le importan los títulos. Sólo le importan los resultados, lo que en mi opinión es algo realmente bueno, porque a los clientes tampoco les importan esas cosas.
Esto no es solamente anecdótico. Un estudio de Harvard descubrió que cuando los equipos interfuncionales usaron IA, comenzaron a preocuparse menos por los límites de los puestos. "Porque a la IA no le importaba quién hiciera el trabajo, el título, las funciones, sólo le importaba el resultado", explica Adams.
Las investigaciones de McKinsey son aún más contundentes: las organizaciones que replantean lo que es posible con flujos de trabajo aumentados por IA están viendo un ROI 3.5 veces mayor que quienes se centran únicamente en la eficiencia.
Así que, en vez de preguntar "¿Cómo puede la IA ayudar a mi equipo de marketing a trabajar más rápido?", deberías preguntarte: "¿Cómo puede la IA ayudarnos a ofrecer mejores resultados a los clientes, sin importar qué departamento sea tradicionalmente responsable de cada parte?"
¿Cómo puede la IA ayudarnos a ofrecer mejores resultados a los clientes, sin importar qué departamento haya sido tradicionalmente dueño de cada parte?
Esa pregunta lo cambia todo.
Para las empresas SaaS en rápido crecimiento, esto significa que la IA puede ayudarte a:
- Comprimir los ciclos de ventas conectando los datos de intención de marketing con la prospección de ventas y la incorporación de CS
- Reducir el CAC optimizando todo el recorrido del cliente, no solo la parte superior del embudo (esto es algo en lo que la IA en el mapeo del recorrido del cliente puede ayudar)
- Aumentar el LTV identificando oportunidades de expansión que abarquen producto, marketing y éxito
Las implicaciones organizacionales son enormes.
¿Qué está amplificando la IA en tu organización ahora mismo?
Adams tiene una forma especialmente aguda de plantear el papel de la IA, ya que amplifica lo que ya existe.
"Lo que me encanta de la IA es que pone el foco en lo que hay, sea bueno o malo", dice. "Si somos una empresa increíble, o una persona increíble, amplifica la intención. Y si somos lo contrario, también amplificará eso".
No puedes usar la IA para salir de una disfunción fundamental o de la falta de comunicación coherente. Si la experiencia de tus clientes está fragmentada porque marketing, ventas y CS no se comunican bien, la IA hará que esa fragmentación sea más eficiente, no mejor.
Pero si tienes la intención adecuada y realmente te enfocas en los resultados para el cliente, la IA puede amplificar esa intención positiva a través de los límites departamentales de formas que antes eran imposibles.
Haz una encuesta a tu equipo y pregunta, ¿qué está amplificando la IA en tu organización ahora mismo?
Porque amplificará lo que sea que le alimentes.
El algoritmo del éxito
A Adams le preguntan frecuentemente: "¿Cómo aparecemos en las búsquedas de IA? ¿Cuál es el algoritmo para que ChatGPT recomiende nuestra marca?"
Su respuesta corta la ansiedad de raíz: "Siempre digo que no conozco el algoritmo, y es la verdad. Si alguna vez intentáramos descifrar el algoritmo probablemente nos volveríamos locos porque cambia todo el tiempo. Pero siempre digo que olviden el algoritmo, dejen de perseguir el algoritmo. Sean seres humanos increíbles primero. Sean una marca increíble. Sean un/a mercadólogo/a increíble y dejen que las cosas caigan por su propio peso porque la IA amplificará lo que ya existe."
Ella sugiere que los líderes y las personas "se inclinen hacia la autenticidad, se inclinen hacia la humanidad; y en un mundo donde la IA democratiza el coeficiente intelectual (IQ), la inteligencia emocional (EQ) se vuelve cada vez más valiosa."
A medida que la inteligencia artificial asume más tareas cognitivas complejas, la inteligencia emocional, la autenticidad y las cualidades genuinamente humanas se convierten en los diferenciadores. Esta podría ser la lección más importante para 2026 y más allá.
El camino a seguir
Como nos recuerda Adams, el 60% de los trabajos actuales no existían en 1940. Ya nos hemos adaptado antes. De operadores de ascensor a desarrolladores de software, de taquígrafos a gestores de redes sociales. "Somos las criaturas más adaptables de este planeta", dice ella. "Realmente creo que nos adaptaremos de nuevo."
La pregunta no es si nos adaptaremos. Es si podremos capacitar a la gente con la rapidez suficiente, reimaginar el trabajo lo suficientemente rápido y mantener nuestra humanidad durante todo el proceso.
Y ese desafío, como ha dejado claro Adams, es profundamente, irreductiblemente humano.
