Por qué los valores de tu empresa son la nueva frontera de la IA Por: Ravi Kumar S., Chief Executive Officer, Cognizant. Rohan Murty, Founder, Workfabric AI ENFOQUE DE NEGOCIOS 18 CreandoValorRH | Septiembre - Octubre 2025 A medida que más organizaciones acceden a la capacidad de generar software y automatizar tareas con Inteligencia Artificial, la tradicional ventaja tecnológica resulta cada vez menos diferenciadora. Sin embargo, esta dinámica colectiva de los equipos es a menudo intangible, ya que está integrada en el conocimiento del grupo, en procesos implícitos y en las interacciones diarias en el trabajo. Pero, ¿y si una organización pudiera codificar su ADN corporativo esencial en sus sistemas de IA? Redefinir la diferenciación De cara al futuro, está claro que la IA impulsará cada vez más a todas las empresas. Si bien esto conducirá sin duda a importantes ganancias en eficiencia, también erosionará el poder de la tecnología como elemento diferenciador. En este futuro de tecnología genérica, lo que realmente diferenciará a una empresa será su forma única de operar. La manera en que los equipos exitosos colaboran e innovan, los matices de la comunicación, los valores compartidos y el dinamismo colectivo conforman un modelo vivo de ventaja competitiva. Ajustar la IA al contexto de los flujos de trabajo del mundo real permite a los líderes evolucionar hacia un modelo operativo que protege y eleva lo que diferencia a su organización. Integrar el contexto laboral en la IA El desafío consiste en convertir esta heterogeneidad intangible en algo tangible, capturar el contexto del trabajo y aplicarlo a una fuerza laboral híbrida, humana y digital. Consideremos la idea de un “gráfico de trabajo”—una visualización anónima y agregada de cómo los equipos ejecutan los procesos: la secuencia de aplicaciones que utilizan, los datos a los que acceden, los patrones de comunicación, las variaciones en el flujo de trabajo, los puntos de fricción y los atajos que dan resultado. Mediante estos gráficos de trabajo, las empresas pueden capturar el conocimiento colectivo que define de qué forma un equipo específico realiza su trabajo y utilizarlo para entrenar a los sistemas de IA para que sean más eficaces. Tomemos el ejemplo de un agente de IA diseñado para ayudar a redactar un documento complejo, como un contrato. Un modelo genérico puede desarrollar un lenguaje estándar. Pero si ese agente tiene acceso al gráfico de trabajo del equipo jurídico —y comprende las cláusulas específicas que suelen utilizar, los sistemas de los que extraen los datos, la secuencia típica de etapas de revisión y las interacciones pasadas relacionadas con este tipo específico de contrato—, la IA puede generar un borrador mucho más preciso, relevante e inmediatamente útil. Entrenar a los sistemas de IA en el contexto específico de la empresa convierte la tecnología en un colaborador altamente eficaz que comprende y complementa el flujo de trabajo y la base de conocimientos existentes. La cultura como ventaja competitiva Al capturar el conocimiento colectivo y los patrones de interacción de los equipos de alto rendimiento, las organizaciones pueden digitalizar y codificar aspectos de su cultura: cómo se hacen las cosas en realidad, los procesos informales que impulsan el éxito. Una empresa que parte de cero con un modelo genérico de IA y se propone rediseñar todos los
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