Investigación: Cómo la IA ayudó a los ejecutivos a mejorar la comunicación

Liderando como un autocar es una forma poderosa en la que los ejecutivos pueden ayudar a los empleados a alcanzar sus objetivos y mejorar su desempeño. Los entrenadores de líderes exitosos se basan en sus sólidas habilidades de comunicación y se caracterizan por su capacidad para hacer buenas preguntas, resolver conflictos y dar comentarios significativos a sus subordinados directos. Sin embargo, no todos los ejecutivos saben cómo practicar las habilidades necesarias para ser un entrenador y un comunicador eficaces.

Después de haber trabajado con numerosos ejecutivos en sus habilidades de entrenamiento, sabemos que una de las mejores maneras de perfeccionar estas habilidades es hacer que un entrenador humano observe las conversaciones de los ejecutivos con los demás y dé su opinión. Dada la creciente capacidad de los grandes modelos lingüísticos (LLM) de tener «conversaciones» con humanos, nos preguntamos: ¿podrían las herramientas impulsadas por la LLM convertirse en socios de entrenamiento eficaces para mejorar las capacidades de entrenamiento ejecutivo?

Para poner a prueba nuestra teoría, creamos una herramienta, impulsada por el GPT-4, para ofrecer comentarios a los ejecutivos, como lo haría un entrenador humano. Probamos nuestra herramienta con 167 ejecutivos globales de una amplia gama de sectores. Descubrimos que las intervenciones de entrenamiento basadas en la IA pueden ser una forma eficaz, accesible y potente de mejorar las capacidades esenciales de liderazgo. Y las herramientas de IA están al alcance de casi todo el mundo.

Dos métodos para usar la IA para tener mejores conversaciones: sobre tener mejores conversaciones

Hay dos formas principales en las que los ejecutivos pueden interactuar con estas herramientas para mejorar sus habilidades de comunicación y entrenamiento: pidiendo consejo o pidiendo una evaluación.

En la primera, los ejecutivos pueden tratar la IA como un entrenador de liderazgo y pedirle ayuda para preparar o analizar conversaciones difíciles. They can also prompt the tool to role play, and then explore how different answers can trigger different reactions.

Pensemos, por ejemplo, en un ejecutivo que no está seguro del seguimiento en una situación con un miembro del equipo en la que se justifica una reacción rápida. Un primer paso útil sería escribir una descripción breve de 250 palabras de la situación. Este proceso por sí solo crea un momento de reflexión que puede ayudar a aportar claridad. El texto escrito puede entonces introducirse en la herramienta o el ejecutivo puede simplemente hablar con la herramienta, explicarle la situación y, a continuación, incitarla a actuar como entrenador. Esto se puede hacer con preguntas abiertas como «¿Qué le recomendaría, como entrenador?» o «¿Cómo puedo hacer frente a esta situación de una manera productiva?» El ejecutivo también podría hacer preguntas más específicas, como «¿Qué estilo de comunicación recomendaría en este caso?» o «¿Cómo puedo aplicar un estilo de comunicación de apoyo de manera sucinta?» o «¿Cómo debo hacer un seguimiento?» Cuanto más específico sea el mensaje, mayor será la probabilidad de una respuesta útil.

Otro enfoque sería hacer que las herramientas de inteligencia artificial escucharan una conversación entre un ejecutivo y otra persona. Tras la conversación, el ejecutivo puede pedir a la herramienta que evalúe su estilo de comunicación. De nuevo, cuanto más específica sea la pregunta, mejor será el resultado. Incluir una solicitud en el prompt para proporcionar ejemplos específicos ofrece información útil y, a veces, sorprendente. Del mismo modo, preguntar si la elección de palabras del ejecutivo fue adecuada o preguntar a la herramienta de IA «para evaluar si la dinámica fue productiva» hace un buen uso de la atención granular de la herramienta durante toda la conversación. Si la herramienta de IA está ajustada para reconocer un marco específico, los ejecutivos pueden pedir la «elección adecuada del estilo de comunicación» para la situación en cuestión.

Cómo utilizar la IA para convertirse en un mejor entrenador

En nuestros experimentos, utilizamos la IA para escuchar y evaluar las conversaciones reales, ya que creíamos que esto ayudaría a los ejecutivos a entender y desarrollar mejor su propio estilo de entrenamiento. Usamos una versión del GPT-4, ajustada con una serie de conversaciones de entrenamiento preexistentes que analizamos según John Heron es el marco de estilos de entrenamiento. El marco de Heron clasifica las interacciones en seis tipos: prescriptivas (que ofrecen consejos o sugieren soluciones), informativas (compartir conocimientos o ideas), catalíticas (que fomentan el autodescubrimiento y la resolución de problemas), catárticas (que sondean el estado emocional), de apoyo (que proporcionan estímulo emocional) y confrontativas (que desafían las suposiciones o comportamientos).

Utilizamos la herramienta en diversos entornos en los que los ejecutivos se entrenaban unos a otros, basándose en situaciones reales de sus carreras. Nuestra herramienta «escuchó» estas conversaciones. Tras la sesión, el ejecutivo que actuaba como entrenador preguntó a la herramienta sobre su enfoque de entrenamiento con preguntas específicas, como:

• ¿Cuál es mi estilo de entrenamiento según el marco de Heron?
• ¿Qué estilos utilizo más? ¿Es efectivo?
• ¿Con qué eficacia actué como entrenador?
• ¿Qué fue lo que salió particularmente bien en la conversación?
• ¿Qué patrones ve en la forma en que hago las preguntas?
• ¿Cómo podría mejorar mis habilidades de entrenador?
• ¿Tiendo a dominar la conversación y, de ser así, cómo?
• ¿Qué ve en mi estilo de entrenador que piense que no veo?

Como punto de referencia y para evaluar críticamente los comentarios de la herramienta de IA, los observadores humanos también vieron las conversaciones y documentaron lo que vieron.

Lo esperado, lo inesperado y lo sorprendente

En su análisis de las sesiones de entrenamiento, la herramienta reconoció con precisión los estilos correctos de entrenamiento de Heron. También proporcionaba comentarios y recomendaciones para el uso adecuado de cada estilo según la situación. También descubrimos que los comentarios y recomendaciones generados por la IA coincidían con las conclusiones de los observadores humanos.

Como dijo un alto ejecutivo de una gran empresa escandinava:“ Al principio escéptico, pronto cambié de tema y reconocí la importancia de entender cómo medir ciertos resultados de nuestro liderazgo. El uso de la tecnología puede mejorar significativamente nuestras habilidades de liderazgo». Otro ejecutivo, de una empresa japonesa, informó: «He aprendido que la IA puede hacer mucho más que procesar datos estadísticos en un máster». Un ejecutivo de una gran empresa marroquí comentó: «Usar esta herramienta era increíblemente práctico y atractivo. Ofrecía un enfoque interactivo y personalizado, casi como tener un entrenador dedicado disponible con consejos personalizados».

En general, los ejecutivos de nuestros experimentos encontraron que las evaluaciones generadas por la IA eran muy útiles y, en algunos casos, incluso sorprendentes. En un caso, un ejecutivo señaló que había considerado otro enfoque pero había decidido no hacerlo. La herramienta detectó esta elección no expresada y destacó el otro enfoque como una vía alternativa en su informe de comentarios, una revelación que no habíamos previsto.

Como era de esperar, la herramienta resultó muy útil en respuesta a solicitudes más específicas. El prompt «¿Puede darme ejemplos específicos?» obtuvo los comentarios más valiosos, según los ejecutivos.

Cómo calificaron los ejecutivos las evaluaciones de AI Companion

Las experiencias de los ejecutivos que utilizaron la herramienta se pueden entender mejor si se les pide dentro de un marco que hemos creado. A este marco lo llamamos ONU y mide cómo Novela y cómo_Útil_ las evaluaciones de la herramienta han demostrado a nuestros participantes.

La primera dimensión de NU mide el nivel de acuerdo o discrepancia entre la percepción que los ejecutivos tenían sobre su estilo de entrenamiento y la percepción reportada por la herramienta. Su segunda dimensión mide la utilidad de los participantes con los comentarios generados por la herramienta. Esto crea una matriz con cuatro cuadrantes:

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1. Zona de validación: los comentarios se alinearon con las expectativas de los participantes y reforzaron lo que ya sabían.

Alrededor del 30% de los ejecutivos con los que trabajamos estaban en la zona de validación. Estar en este cuadrante refleja un estado de tranquilidad y confirmación. En este caso, los participantes reconocieron los comentarios por reflejar su propia comprensión de su estilo de entrenamiento. Si bien esto puede resultar reconfortante, también presenta una posible limitación: un riesgo de autocomplacencia. Para los que están en esta zona, el desafío consiste en ir más allá de la validación e identificar las oportunidades de crecimiento más sutiles que tal vez aún no estén aparentes.

2. Zona de aprendizaje: Los comentarios fueron a la vez sorprendentes y útiles, y generaron nuevas ideas.

Aproximadamente el 55% llegó a la zona de aprendizaje. Este cuadrante representa el espacio más dinámico y transformador. Aquí, los participantes experimentaron ideas que desafiaron sus suposiciones y abrieron nuevas vías para el desarrollo. Afirmaron que las «conclusiones eran adecuadas y nuevas». Además, apreciaron que la herramienta de inteligencia artificial prestara una «atención granular» durante toda la conversación y captaron el tono de los ponentes (con comentarios como «la pregunta era demasiado agresiva»).

Para las personas de este cuadrante, la experiencia puso de relieve cómo la IA puede revelar los puntos ciegos y estimular un crecimiento significativo. Este cuadrante subraya el valor tanto de la curiosidad como de la mentalidad de crecimiento en el liderazgo.

3. Zona de irritación: los participantes consideraron que la información de la herramienta de IA estaba fuera del objetivo o no era útil.

Otro 10% se encontró en la zona de irritación. Varios de estos participantes informaron que no habían recibido una orientación conductual más práctica. Este cuadrante indica un punto de fricción, que a menudo se produce cuando los comentarios entran en conflicto con la autopercepción o carecen de relevancia inmediata. Si bien la irritación puede resultar incómoda, también nos brinda la oportunidad de reflexionar. Animamos a los participantes de esta zona a que hicieran preguntas: ¿Qué tenía en los comentarios que causaba malestar? ¿Había alguna pizca de verdad que pudiera desentrañarse? ¿Cuál sería su enfoque para cambiar su comportamiento? La irritación, si bien es un desafío, puede ser un precursor del crecimiento si se aborda con una mente abierta y con la voluntad de explorar las causas subyacentes.

4. Zona de indiferencia: los participantes no se sorprendieron ni consideraron útil el análisis.

Solo el 5% de los participantes cayeron en la zona de indiferencia. Para estas personas, los comentarios pueden haber sido demasiado generales, obvios o desalineados con sus objetivos. La indiferencia puede ser señal de una oportunidad perdida si lleva a la desconexión. Para salir de esta zona, a los participantes les vendría bien aclarar sus expectativas, hacer preguntas más específicas o buscar puntos de vista alternativos para aumentar la relevancia de los comentarios obtenidos. Todo lo cual ofrece la oportunidad de ajustar aún más la herramienta.

No es perfecto, pero es un compañero de entrenamiento útil

Si bien las herramientas de entrenamiento impulsadas por la IA ofrecen información prometedora, hay puntos importantes que los ejecutivos deben tener en cuenta.

En primer lugar, para ofrecer su información, las herramientas de inteligencia artificial requieren acceso a las conversaciones, lo que plantea dudas sobre la seguridad y la confidencialidad de los datos. El carácter delicado de estas conversaciones podría disuadir a los participantes de participar plenamente, a menos que se establezcan medidas de protección de datos sólidas y procesos de consentimiento claros.

En segundo lugar, la IA produce de vez en cuando comentarios inexactos o engañosos («alucinaciones») que corren el riesgo de desorientar el desarrollo. Los líderes deben evaluar críticamente las ideas generadas por la IA y considerarlas junto con las observaciones personales o las opiniones de los compañeros para confirmar su validez. Por este motivo, recomendamos a los ejecutivos que participan en este tipo de interacciones que basen sus solicitudes en marcos específicos (como el de Heron). Estos marcos proporcionan un punto de referencia para las evaluaciones generadas por la «compañera» de la IA y permiten a los ejecutivos identificar fácilmente los casos en los que la herramienta puede estar alucinando.

En tercer lugar, quienes quieran experimentar con este tipo de herramientas también deben saber que la IA tiene dificultades para interpretar los matices culturales, la dinámica emocional y las señales tácitas, que suelen ser fundamentales en el entorno del entrenamiento. Estas brechas contextuales destacan la necesidad de utilizar las herramientas de la IA como complementos, no sustitutos, de la experiencia humana.

Conclusiones clave para los ejecutivos que quieren crecer como líderes

1. Adopte marcos estructurados y adapte sus instrucciones.

Para aprovechar al máximo el entrenamiento basado en la IA, recomendamos emplear marcos estructurados, como los estilos de entrenamiento de Heron, y hacer preguntas precisas y contextualizadas. La calidad de los comentarios que ofrece la herramienta mejora significativamente cuando las instrucciones son explícitas y específicas, por ejemplo: «¿Qué aspectos de mi estilo de hacer preguntas fomentan el autodescubrimiento?» o «¿Puede compartir conmigo un enfoque para emplear un estilo de «confrontación» que me ayude a abordar el bajo rendimiento de forma eficaz?» Al basar las consultas en marcos claros y reducir su enfoque, los ejecutivos pueden obtener información que no solo sea descriptiva sino también procesable, al tiempo que reduce el riesgo de obtener respuestas meramente superficiales. Este enfoque estructurado profundiza la conversación de los entrenadores y ayuda a los ejecutivos a entender mejor dónde tienen que cambiar sus patrones de comunicación.

2. Adopte una postura reflexiva para navegar por ideas inesperadas.

Los ejecutivos deben estar preparados para recibir comentarios que pongan a prueba sus autopercepciones. A menudo, los descubrimientos más valiosos se encuentran cuando la propia intuición y la perspectiva de la herramienta difieren. Cuando la herramienta muestre observaciones desconocidas o incómodas, los ejecutivos deben resistirse al impulso de descartarlas. En cambio, deberían reflexionar sobre estas sorpresas, hacer preguntas de seguimiento y considerar la posibilidad de realizar cambios experimentales en su enfoque de comunicación. Las ideas inesperadas pueden catalizar un desarrollo significativo. Curiosamente, muchos ejecutivos informaron que, de alguna manera, es más fácil recibir este tipo de evaluaciones de un compañero impersonal de IA que de un compañero humano. Esto sugiere que los compañeros de la IA pueden ser «espacios seguros» en los que los ejecutivos pueden hacer preguntas que no quieren hacer a sus compañeros.

3. Combine los comentarios de la IA con una perspectiva humana.

Las evaluaciones de la IA suelen resultar precisas y ricas en detalles, pero estas herramientas son más poderosas cuando se combinan con la interpretación humana. Los ejecutivos que discutieron los comentarios de su compañero de IA con entrenadores humanos o compañeros profundizaron su comprensión y contextualizaron los conocimientos adquiridos. Este doble ciclo de retroalimentación (análisis impulsado por la IA complementado con una caja de resonancia humana y confiable) crea un entorno de crecimiento más matizado. Al integrar las aportaciones de las máquinas y las personas, los ejecutivos refuerzan la validez de ciertos hallazgos, impugnan las conclusiones infundadas y traducen las sugerencias generales en acciones apropiadas desde el punto de vista cultural y situacional.

4. Refinar continuamente el proceso para lograr un crecimiento sostenido.

El proceso de mejora de la comunicación a través del entrenamiento de la IA es iterativo. Las primeras sesiones pueden parecer básicas o solo parcialmente relevantes, lo que coloca a los participantes en las zonas de validación o incluso de indiferencia. Con el tiempo, a medida que los ejecutivos refinan sus instrucciones, incorporan nuevos escenarios e integran los aprendizajes anteriores, los comentarios impulsados por la IA se hacen más significativos y personalizados. Este enfoque iterativo alienta a los líderes a mantener una mentalidad de crecimiento a largo plazo. En lugar de ver la herramienta de IA como un diagnóstico único, deberían verla como un recurso en evolución, uno que, cuando se utiliza de forma constante, les ayuda a adaptarse, experimentar y dominar el sutil arte de una comunicación poderosa.

Un último consejo: Cómo incitar

Además de las conclusiones más importantes, nuestra investigación destacó tres formas particulares en las que los ejecutivos utilizaban las indicaciones para generar información útil. Los compartimos con usted como útiles puntos de partida:

• Pida a la herramienta de IA que reescriba sus declaraciones en tonos emocionales radicalmente diferentes (juguetones, empáticos, asertivos) y compruebe qué estilo resuena mejor.
• Pida a la herramienta que señale las frases utilizadas en exceso y las palabras de relleno y que le sugiera cambios rápidos para mejorar sus mensajes.
• Inicie una conversación en un contexto cultural y, a continuación, pida a la herramienta que la reinterprete en otro. Esto puede ayudar a descubrir suposiciones ocultas y a reforzar la adaptabilidad global.

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Las herramientas de inteligencia artificial están transformando la forma en que los líderes refinan sus habilidades de entrenamiento. En un mundo en el que las conversaciones sobre liderazgo dan forma a las organizaciones, la IA ofrece una forma innovadora de garantizar que esas conversaciones tengan el mayor impacto posible. Si bien estas herramientas no sustituyen a los entrenadores humanos —con su rica comprensión de la conexión humana, el contexto cultural y la empatía— para los líderes dispuestos a experimentar y reflexionar, estas herramientas ofrecen un enorme potencial de aprendizaje.