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

Liderar como un entrenador es una forma poderosa en que los ejecutivos pueden ayudar a los empleados a alcanzar objetivos y mejorar su rendimiento. Los líderes-entrenadores de éxito se basan en sólidas habilidades de comunicación y se caracterizan por su capacidad para hacer buenas preguntas, resolver conflictos y proporcionar comentarios significativos a sus subordinados directos. Sin embargo, no todos los ejecutivos saben poner en práctica las habilidades necesarias para ser un coach y un comunicador eficaz. Tras haber trabajado con numerosos ejecutivos en sus habilidades de coaching, sabemos que una de las mejores formas de perfeccionar estas habilidades es contar con un formador humano que observe las conversaciones de los ejecutivos con los demás y les proporcione retroalimentación. Dada la creciente capacidad de los grandes modelos lingüísticos (LLM) para mantener "conversaciones" con humanos, nos preguntamos: ¿podrían las herramientas impulsadas por LLM convertirse en eficaces sparrings para afinar las capacidades de coaching de los ejecutivos? Para poner a prueba nuestra teoría, creamos una herramienta, potenciada por GPT-4, para proporcionar feedback a los ejecutivos, como lo haría un coach humano. Pusimos a prueba nuestra herramienta con 167 ejecutivos de todo el mundo de una amplia gama de sectores. Descubrimos que las intervenciones de coaching 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 de utilizar la IA para tener mejores conversaciones -sobre cómo tener mejores conversaciones Hay dos formas principales en las que los ejecutivos pueden interactuar con estas herramientas para mejorar sus habilidades de comunicación y coaching: pidiendo consejo o solicitando una evaluación. En la primera, los ejecutivos pueden tratar a la IA como a un coach de liderazgo y pedirle ayuda para preparar o analizar conversaciones difíciles. También pueden incitar a la herramienta a que haga un juego de roles, y luego explorar cómo diferentes respuestas pueden desencadenar diferentes reacciones. Pensemos, por ejemplo, en un ejecutivo que se siente inseguro sobre el seguimiento en una situación con un miembro del equipo en la que se justifica una reacción rápida. Un primer paso útil sería escribir una breve descripción de la situación de 250 palabras. Este proceso por sí solo crea un momento de reflexión que puede ayudar a aportar claridad. A continuación, el texto escrito puede introducirse en la herramienta o el directivo puede simplemente hablar con la herramienta, explicándole la situación y luego prompt para que actúe como coach. Esto puede hacerse con preguntas abiertas como "¿Qué me aconsejaría, como coach?" o "¿Cómo puedo afrontar esta situación de forma productiva?". El ejecutivo también podría emplear preguntas más específicas, como "¿Qué estilo de comunicación recomendaría en este caso?" o "¿Cómo aplico un estilo de comunicación de apoyo de forma sucinta?" o "¿Cómo debo hacer el seguimiento?". Cuanto más específico sea el prompt, mayor será la probabilidad de obtener una respuesta útil. Otro enfoque sería hacer que las herramientas de IA 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 petición en el prompt para que proporcione ejemplos concretos aporta ideas útiles y, a veces, sorprendentes. Del mismo modo, preguntar si la elección de palabras del ejecutivo fue adecuada o pedir a la herramienta de IA "que evalúe 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 afinada 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 ser un mejor entrenador En nuestros experimentos, utilizamos la IA para escuchar y evaluar conversaciones reales, ya que creíamos que esto ayudaría a los ejecutivos a comprender y desarrollar mejor su propio estilo de coaching. Utilizamos una versión de GPT-4, afinada con un conjunto de conversaciones de coaching preexistentes que analizamos según el marco de estilos de coaching de John Heron. El marco de Heron clasifica las interacciones en seis tipos: prescriptivo (ofrecer consejos o sugerir soluciones), informativo (compartir conocimientos o percepciones), catalizador (fomentar el autodescubrimiento y la resolución de problemas), catártico (sondear el estado emocional), de apoyo (proporcionar aliento emocional) y de confrontación (cuestionar supuestos o comportamientos). Utilizamos la herramienta en diversos contextos en los que los ejecutivos se asesoraban mutuamente, basándonos en situaciones reales de sus carreras. Nuestra herramienta "escuchaba" estas conversaciones. Tras la sesión, el ejecutivo que actuaba como coach preguntaba a la herramienta sobre su enfoque de coaching con preguntas concretas como las siguientes ¿Cuál es mi estilo de coaching según el marco de Heron? ¿Qué estilos utilizo más y son eficaces? ¿Cuál fue mi eficacia como coach? ¿Qué fue especialmente bien en la conversación? ¿Qué patrones observa en mi forma de plantear las preguntas? ¿Cómo podría mejorar mis habilidades de coaching? ¿Tiendo a dominar la conversación, y si es así, cómo? ¿Qué ve en mi estilo de coaching que cree que yo no veo? Como punto de referencia y para evaluar de forma crítica los comentarios proporcionados por la herramienta de IA, los observadores humanos también observaron las conversaciones y documentaron lo que vieron. Lo esperado, lo inesperado y lo sorprendente En su análisis de las sesiones de coaching, la herramienta reconoció con precisión los estilos correctos de coaching de Heron. También proporcionó comentarios y recomendaciones para el uso apropiado de cada estilo en cada situación. También comprobamos 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 "Inicialmente escéptico, pronto cambié de marcha y reconocí la importancia de comprender cómo medir ciertos resultados de nuestro liderazgo. Utilizar la tecnología puede mejorar significativamente nuestra capacidad de liderazgo". Otro ejecutivo, de una empresa japonesa, informó: "[Aprendí] que la IA puede hacer mucho más que machacar datos estadísticos en un LLM". Un ejecutivo de una gran empresa marroquí compartió que: "Utilizar esta herramienta fue increíblemente práctico y atractivo. Ofrecía un enfoque interactivo y personalizado, casi como tener a mano un entrenador dedicado con consejos a medida." En general, los ejecutivos de nuestros experimentos encontraron muy útiles las evaluaciones generadas por la IA, en algunos casos incluso sorprendentes. En un caso, un ejecutivo señaló que había considerado otro enfoque pero que 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 más útil en respuesta a prompt más específicos. El prompt "¿Puede darme ejemplos concretos?" produjo la retroalimentación más valiosa, según los ejecutivos. Cómo calificaron los ejecutivos las evaluaciones del AI Companion Las experiencias de los ejecutivos que utilizaron la herramienta pueden entenderse mejor si se ordenan dentro de un marco que hemos creado. Llamamos a este marco NU, y mide lo novedosas y útiles que resultaron las evaluaciones de la herramienta para nuestros participantes. La primera dimensión de NU mide el nivel de acuerdo o discrepancia entre la percepción que tenían los ejecutivos sobre su estilo de coaching y la percepción que reportaba la herramienta. Su segunda dimensión mide la utilidad que los participantes encontraron a los comentarios generados por la herramienta. Se crea así una matriz con cuatro cuadrantes: Ver más gráficos de HBR en Datos y visuales 1. Zona de validación: Los comentarios coincidían con las expectativas de los participantes y reforzaban lo que ya sabían. Alrededor del 30% de los ejecutivos con los que trabajamos se situaron en la zona de validación. Estar en este cuadrante refleja un estado de reafirmación y confirmación. Aquí, los participantes reconocieron que la retroalimentación reflejaba su propia comprensión de su estilo de coaching. Aunque esto puede ser reconfortante, también presenta una limitación potencial: el riesgo de autocomplacencia. Para los que se encuentran en esta zona, el reto consiste en ir más allá de la validación e identificar oportunidades de crecimiento más sutiles que quizá aún no sean evidentes. 2. Zona de aprendizaje: La retroalimentación fue a la vez sorprendente y útil, suscitando nuevas percepciones. Aproximadamente el 55% se situó en la zona de aprendizaje. Este cuadrante representa el espacio más dinámico y transformador. Aquí, los participantes experimentaron percepciones que desafiaron sus suposiciones y abrieron nuevas vías de desarrollo. Afirmaron que las "conclusiones les parecieron adecuadas y novedosas". Además, apreciaron que la herramienta de IA prestara una "atención granular" durante toda la conversación y captara el tono de los interlocutores (proporcionando comentarios como "la pregunta era demasiado agresiva"). Para las personas de este cuadrante, la experiencia puso de relieve cómo la IA puede sacar a la luz puntos ciegos y estimular un crecimiento significativo. Este cuadrante subraya el valor tanto de la curiosidad como de una mentalidad de crecimiento en el liderazgo. 3. Zona de irritación: Los participantes consideraron que las percepciones de la herramienta de IA estaban fuera de lugar o no eran útiles. Otro 10% se encontró en la zona de irritación. Varios de estos participantes señalaron que echaban de menos una orientación más práctica sobre el comportamiento. Este cuadrante señala un punto de fricción, que suele surgir cuando la retroalimentación entra en conflicto con la autopercepción o carece de relevancia inmediata. Aunque la irritación puede resultar incómoda, también nos brinda una oportunidad para la reflexión. Animamos a los participantes de esta zona a hacerse preguntas: ¿Qué había en la retroalimentación que causaba incomodidad? ¿Había un núcleo de verdad que se pudiera desentrañar? ¿Cuál sería su enfoque para cambiar su comportamiento? La irritación, aunque desafiante, puede ser precursora del crecimiento si se aborda con una mente abierta y la voluntad de explorar las causas subyacentes. 4. Zona de indiferencia: Los participantes no se sorprendieron ni encontraron útil el análisis. Sólo el 5% de los participantes se situó en la zona de indiferencia. Para estas personas, los comentarios podrían haber sido demasiado generales, demasiado obvios o desalineados con sus objetivos. La indiferencia puede ser señal de una oportunidad perdida si conduce a la falta de compromiso. Para salir de esta zona, los participantes podrían beneficiarse de aclarar sus expectativas, formular preguntas más específicas o buscar perspectivas alternativas para profundizar en la relevancia de la retroalimentación obtenida. Todo ello ofrece la oportunidad de afinar aún más la herramienta. No es perfecto, pero es un sparring útil Aunque las herramientas de coaching impulsadas por la IA ofrecen perspectivas prometedoras, hay puntos importantes que los ejecutivos deben tener en cuenta. En primer lugar, para ofrecer sus conocimientos, las herramientas de IA requieren acceso a las conversaciones, lo que plantea cuestiones sobre la seguridad y la confidencialidad de los datos. La naturaleza sensible de estas conversaciones podría disuadir a los participantes de comprometerse plenamente, a menos que existan medidas sólidas de protección de datos y procesos claros de consentimiento. En segundo lugar, la IA produce ocasionalmente información inexacta o engañosa ("alucinaciones") que corre el riesgo de orientar mal el desarrollo. Los líderes deben evaluar críticamente las percepciones generadas por la IA y considerarlas junto con las observaciones personales o las aportaciones de los compañeros para confirmar su validez. Por este motivo, recomendamos a los directivos que participen en este tipo de interacción que anclen sus prompt en marcos específicos (como el de Heron). Estos marcos proporcionan un punto de anclaje para las valoraciones generadas por el "compañero" de la IA y permiten a los ejecutivos identificar fácilmente los casos en los que la herramienta puede estar alucinando. En tercer lugar, quienes estén dispuestos a experimentar con este tipo de herramientas también deben ser conscientes de que a la IA le cuesta interpretar los matices culturales, la dinámica emocional y las señales tácitas, que a menudo son fundamentales en el entorno del coaching. Estas lagunas contextuales ponen de relieve la necesidad de utilizar las herramientas de IA como complementos, no como sustitutos, de la experiencia humana. Puntos clave para los ejecutivos que quieren crecer como líderes 1. Adopte marcos estructurados y adapte sus prompt. Para aprovechar plenamente el coaching basado en la IA, recomendamos emplear marcos estructurados, como los estilos de coaching de Heron, y formular preguntas precisas y contextualizadas. La calidad de la información proporcionada por la herramienta mejora significativamente cuando los prompt son explícitos y específicos, por ejemplo, "¿Qué aspectos de mi estilo de cuestionamiento fomentan el autodescubrimiento?" o "¿Puede compartir conmigo un enfoque para emplear un estilo de 'confrontación' que me ayudaría a abordar eficazmente el bajo rendimiento?". Al fundamentar las preguntas en marcos claros y acotar su enfoque, los ejecutivos pueden obtener percepciones que no sólo son descriptivas sino también procesables, al tiempo que se reduce el riesgo de obtener respuestas meramente superficiales. Este enfoque estructurado profundiza la conversación de coaching y ayuda a los ejecutivos a comprender mejor dónde necesitan cambiar sus patrones de comunicación. 2. Adopte una postura reflexiva para sortear las percepciones inesperadas. Los ejecutivos deben estar preparados para recibir comentarios que desafíen sus autopercepciones. A menudo, los descubrimientos más valiosos pueden encontrarse allí donde difieren la intuición propia y la perspectiva de la herramienta. Cuando la herramienta saca a la luz observaciones desconocidas o incómodas, los ejecutivos deben resistir el impulso de descartarlas. En su lugar, deben reflexionar sobre estas sorpresas, hacer preguntas de seguimiento y considerar cambios experimentales en su enfoque de la comunicación. Las percepciones inesperadas pueden catalizar un desarrollo significativo. Curiosamente, muchos ejecutivos señalaron que, en cierto modo, les resulta más fácil recibir este tipo de evaluación de un compañero de IA impersonal que de un compañero humano. Esto sugiere que los compañeros de IA pueden ser "espacios seguros" en los que los ejecutivos pueden hacer preguntas que no desean hacer a sus compañeros. 3. Combine los comentarios de la IA con una perspectiva humana. Las evaluaciones de la IA a menudo resultan precisas y ricas en detalles, pero estas herramientas son más poderosas cuando se combinan con la interpretación humana. Los ejecutivos que comentaron los comentarios de su compañero de IA con entrenadores humanos o compañeros profundizaron en su comprensión y contextualizaron los conocimientos adquiridos. Este doble bucle de retroalimentación -el análisis impulsado por la IA complementado por una caja de resonancia humana de confianza- crea un entorno de crecimiento más matizado. Al integrar las aportaciones de la máquina y las humanas, los ejecutivos refuerzan la validez de ciertos hallazgos, cuestionan las conclusiones infundadas y traducen las sugerencias generales en acciones cultural y situacionalmente apropiadas. 4. Perfeccionar continuamente el proceso para un crecimiento sostenido. El proceso de mejora de la comunicación a través del coaching de IA es iterativo. Las primeras sesiones pueden parecer básicas o sólo parcialmente relevantes, situando a los participantes en zonas de validación o incluso de indiferencia. Con el tiempo, a medida que los ejecutivos perfeccionan sus prompt, incorporan nuevos escenarios e integran los aprendizajes previos, la retroalimentación impulsada por la IA se vuelve más significativa y personalizada. Este enfoque iterativo anima a los líderes a mantener una mentalidad de crecimiento a largo plazo. En lugar de considerar la herramienta de la IA como un diagnóstico puntual, deberían verla como un recurso en evolución que, cuando se utiliza de forma constante, les ayuda a adaptarse, experimentar y dominar el sutil arte de la comunicación poderosa. Un último consejo: Cómo incitar Además de los aspectos más importantes, nuestra investigación destacó tres formas concretas en que los ejecutivos utilizaron los prompt para generar ideas útiles. Las compartimos con usted como puntos de partida útiles: Pídale a la herramienta de IA que reescriba sus declaraciones en tonos emocionales radicalmente diferentes -juguetón, empático, asertivo- y vea qué estilo resuena mejor. Pídale a la herramienta que señale las frases y palabras de relleno demasiado utilizadas y sugiera cambios rápidos que afinen su mensaje. Inicie una conversación en un contexto cultural y pida a la herramienta que la reinterprete en otro. Esto puede ayudar a descubrir suposiciones ocultas y reforzar la adaptabilidad global. - - - Las herramientas de IA están transformando la forma en que los líderes perfeccionan sus habilidades de coaching. En un mundo en el que las conversaciones de liderazgo dan forma a las organizaciones, la IA ofrece una forma innovadora de garantizar que esas conversaciones tengan el mayor impacto posible. Aunque estas herramientas no sustituyen a los coaches 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 vasto potencial de aprendizaje.

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

Resumen.

Partner Center