Gerardo José Barcia Palacios La irrupción de la inteligencia artificial generativa desde 2022 ha metido a empresas, líderes y profesionales en una especie de olla a presión: cambios políticos y económicos, modelos de poder multipolares, nuevas tecnologías que aparecen cada semana… y, en medio, la sensación de estar caminando por un bosque con niebla sin un mapa claro.
En este contexto, hablar de liderar equipos híbridos ya no significa solo combinar trabajo presencial y remoto, sino coordinar personas y sistemas de IA trabajando juntos. Es decir, pasar de equipos “solo humanos” a equipos mixtos humanos–máquinas, donde la IA ya no es solo una herramienta, sino un “copiloto” con capacidad real de influir en decisiones y resultados.
Este artículo, basado en el webinar de Gerardo José Barcía para IEBS, te propone un mapa sencillo pero potente para liderar ese tipo de equipos con conciencia, ética y visión de futuro.
Índice de contenidos
1. Un mundo en ebullición: por qué el liderazgo híbrido es urgente
El ponente compara el momento actual con una olla de presión llena de ingredientes:
- Un mundo multipolar, donde modelos como el chino cuestionan la hegemonía clásica de Europa y EEUU.
- Una “geometría variable” de alianzas políticas y sociales en constante cambio.
- Un entorno económico incierto y volátil.
- Y, de repente, la explosión de la IA generativa, con casos como ChatGPT que pasan de ser curiosidades tecnológicas a herramientas de uso masivo en cuestión de meses.
Todo esto genera una mezcla de:
- Ansiedad (miedo a despidos, automatización, pérdida de control).
- Ilusión (nuevas oportunidades, productividad, innovación).
- Confusión (no sabemos aún qué va a pasar ni cómo se va a regular).
Liderar equipos en este contexto requiere algo más que “gestionar tareas”: hace falta una brújula y un mapa para decidir qué tipo de relación queremos construir entre personas e IA.
2. De equipos humanos a equipos híbridos: ¿Qué cambia realmente?
Hasta hace poco, cuando hablábamos de equipos de alto rendimiento, pensábamos solo en personas. Ahora, en muchos casos:
- Tu “equipo” incluye modelos de IA que escriben, analizan datos, proponen escenarios o incluso toman decisiones preliminares.
- Existen agentes autónomos que ejecutan procesos de punta a punta.
- Las nuevas generaciones entran a la empresa usando IA “a escondidas” si la organización no ofrece un marco claro (como ya pasó en su día con redes sociales o móviles en el trabajo).
La pregunta clave para el liderazgo es:
¿Qué significa ser un equipo altamente efectivo cuando parte del equipo no son personas, sino sistemas de IA?
Medir solo velocidad, coste o eficiencia ya no es suficiente. Liderar equipos híbridos implica equilibrar:
- Resultados económicos,
- Impacto social,
- Impacto humano (bienestar, desarrollo, sentido del trabajo),
- y riesgos éticos derivados del uso de la tecnología.
3. El mapa del liderazgo híbrido: cuatro ejes para tomar decisiones
Gerardo propone un “mapa” con cuatro ejes principales que deberían guiar cualquier decisión sobre cómo integrar IA y personas en los equipos:
- Ética
- Automatización
- Tecnología
- Humanismo
3.1. Ética: el punto de partida
Antes de pensar en herramientas, el liderazgo en la era de la IA tiene que responder a preguntas como:
- ¿Qué mínimo común ético vamos a respetar siempre?
- ¿Cómo evitamos usar la tecnología en contra de las personas (empleados, clientes, ciudadanía)?
- ¿Qué consecuencias imprevistas podría tener lo que estamos desarrollando?
Un ejemplo potente es el de IBM en 2020, cuando decidió cancelar su programa de reconocimiento facial al detectar que se estaba utilizando para abuso de poder y vigilancia masiva. Renunciar a una línea de negocio puede ser impopular a corto plazo, pero éticamente coherente a largo plazo.
3.2. Automatización: cuánto queremos delegar
La segunda dimensión es cuánto y qué queremos automatizar. La IA permite liberar a las personas de tareas repetitivas y centrar su tiempo en actividades de mayor valor, pero no todo se debería automatizar ni del mismo modo.
- Hiperautomatización ciega: cuando se deja todo en manos de un algoritmo sin supervisión humana.
- Ejemplo: el escándalo Robodebt en Australia, donde un sistema automático envió miles de cartas reclamando deudas inexistentes a ciudadanos.
- Automatización supervisada: sistemas que trabajan de forma automática, pero con “human in the loop” o “human on the loop” para validar, corregir y parar el sistema si algo va mal.
- Ejemplo: la aviación comercial, donde los pilotos pueden desactivar el piloto automático si detectan un fallo de sensores, como ocurrió en el vuelo Qantas 72.
Liderar equipos híbridos implica definir explícitamente:
- Qué tareas se automatizan.
- Dónde siempre debe haber revisión humana.
- Cuáles son las “líneas rojas” que nunca se delegan a una máquina.
3.3. Tecnología: herramienta, copiloto o “compañero de equipo”
La tecnología puede verse de varias formas:
- Como herramienta puntual (ej. usar ChatGPT o Gemini para mejorar un email).
- Como copiloto que propone, sugiere y te ayuda a decidir.
- Como pseudo-miembro del equipo que recibe inputs y entrega outputs de forma autónoma.
La clave para un liderazgo sano es no caer en el tecnofetichismo: hacer tecnología “porque sí”, solo porque es puntera o está de moda.
El caso de un dron militar en Libia que, según informes, atacó sin intervención humana es un aviso claro de los riesgos de dejar que la tecnología actúe sin que exista un marco humanista y ético claro.
3.4. Humanismo: el propósito sigue siendo la persona
El cuarto eje, y quizá el más importante, es el humanismo: recordar que el objetivo final de la tecnología debería ser mejorar la vida de las personas, no sustituirlas como fin en sí mismo.
Aquí entran conceptos como:
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¡Quiero apuntarme!- Humanismo artesanal: cuando soluciones “simples” centradas en procesos humanos salvan vidas. Por ejemplo, tras el terremoto de Haití, equipos que usaron algo tan básico como SMS para mapear zonas con heridos y coordinar rescates.
- Humanismo heroico: cuando el sistema automatizado está tan descontrolado que solo una acción heroica individual puede evitar una catástrofe (como el oficial soviético que decidió no lanzar un ataque nuclear ante una falsa alarma de misiles).
El liderazgo responsable debería evitar depender del heroísmo individual y construir sistemas pensados desde el principio para proteger a las personas.
4. Cointeligencia responsable: el norte para los equipos híbridos
El punto ideal al que dirige este mapa es lo que el ponente llama cointeligencia responsable:
Un entorno donde personas y sistemas de IA trabajan y deciden juntos para generar valor económico y social, siempre en beneficio de las personas.
Un ejemplo inspirador es el proyecto en Liberia en 2023, donde médicos y sistemas de IA colaboraron para predecir brotes de malaria y desplegar acciones preventivas y reactivas en tiempo real. La cointeligencia aquí:
- Usa datos y modelos predictivos.
- Se apoya en la experiencia médica humana.
- Tiene un propósito claro: salvar vidas.
Eso es liderar equipos híbridos desde la cointeligencia responsable: no es IA contra humanos, es IA con humanos para algo que importa.
5. Zonas peligrosas del mapa: donde no quieres que caigan tus equipos
El mapa que plantea el webinar incluye varias “zonas” en las que cualquier líder puede caer sin darse cuenta:
- Ética maximalista: decisiones tan restrictivas que impiden innovar, incluso cuando hay usos positivos.
- Ética curada: un punto intermedio donde la IA ayuda a visualizar datos, pero las decisiones éticas las toman las personas (como en la plataforma ciudadana de Taiwán que ayuda a encontrar consensos).
- Tecnología sin humanismo: algoritmos que gestionan ayudas públicas, créditos o subsidios sin considerar el impacto humano, como en el caso de Países Bajos, donde un sistema sesgado retiró ayudas injustamente a miles de familias.
- Tecnofetichismo: construir soluciones espectaculares desde el punto de vista técnico, pero sin preguntarse si realmente aportan algo bueno al mundo.
La tarea del liderazgo híbrido es navegar este mapa con consciencia, sabiendo dónde están las zonas de riesgo y eligiendo deliberadamente no ir hacia ellas.
6. Claves prácticas para liderar equipos híbridos (personas + IA)
Llevado al día a día de un equipo, ¿qué puede hacer un líder para trabajar mejor con IA y personas a la vez?
6.1. Define un marco ético mínimo y explícalo al equipo
- Qué datos se pueden usar y cuáles no.
- Qué usos de la IA están permitidos (y cuáles no).
- Cómo se gestionan los sesgos y las revisiones.
No basta con “confiar en el sentido común”: hace falta bajar a normas claras y ejemplos concretos.
6.2. Decide qué automatizar y qué no
Hazte preguntas como:
- ¿Qué tareas repetitivas podría delegar a la IA sin riesgo?
- ¿En qué procesos el impacto de un error sería crítico (salud, seguridad, finanzas, reputación)?
- ¿Dónde necesito sí o sí revisión humana?
Documenta estos criterios y revísalos periódicamente, porque la tecnología y el contexto cambian muy rápido.
6.3. Diseña la supervisión desde el inicio
Siempre que uses IA para algo sensible:
- Define quién supervisa, cuándo y cómo.
- Establece mecanismos de “stop”: ¿cómo se detiene un sistema que está haciendo algo inadecuado?
- Incorpora feedback humano continuo para mejorar modelos y procesos.
6.4. Educa al equipo en IA (y no solo en herramientas)
Formar equipos híbridos no es solo enseñar a usar ChatGPT, Gemini o cualquier otro modelo. También es:
- Explicar limitaciones y sesgos de la IA.
- Enseñar a hacer buenas preguntas (prompting) y a contrastar resultados.
- Fomentar una cultura de uso responsable, no de “atajos” sin pensar.
6.5. Crea espacios de conversación y reflexión
Liderar equipos híbridos también significa abrir conversaciones sobre:
- Miedos (a ser reemplazados, a no estar a la altura).
- Expectativas (qué esperan de la IA y de la empresa).
- Propósito (para qué estamos usando esta tecnología aquí).
Sin estos espacios, la IA se vive como una amenaza; con ellos, puede convertirse en una palanca de esperanza y desarrollo profesional.
7. Liderar en tiempos de IA: ofrecer esperanza
Hacia el final del webinar, Gerardo recupera una idea atribuida a Napoleón Bonaparte:
“Se puede hablar de liderazgo durante horas, pero al final liderar es ofrecer esperanza.”
En la era de la IA, eso significa que:
- La tecnología va a cambiar, y muy rápido.
- Los modelos, las regulaciones y las herramientas pasarán.
- Pero la responsabilidad de dar dirección, sentido y esperanza seguirá siendo humana.
Liderar equipos híbridos no va solo de productividad o eficiencia. Va de decidir qué tipo de futuro queremos construir cuando personas e IA trabajan juntas, y de garantizar que ese futuro merezca la pena para quienes están en tu equipo hoy… y para las próximas generaciones.
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