RR. HH. y equiposGrowth Transformation
Tu empresa no puede crecer más rápido que sus equipos: cómo desarrollar el talento y las capacidades para escalar
Contratar más personas no garantiza una mayor capacidad de ejecución. El crecimiento sostenible exige desarrollar conocimiento, liderazgo, coordinación, aprendizaje y nuevas formas de organizar el trabajo.
Una empresa puede duplicar su equipo en dos años y descubrir que ahora necesita tres reuniones para tomar decisiones que antes se resolvían en una conversación de pasillo. Tiene más especialistas, más managers y más presupuesto. Los proyectos, sin embargo, avanzan más despacio, los clientes reciben respuestas distintas según con quién hablen y los fundadores siguen siendo la última instancia de casi todo. No es un caso real, sino una escena que muchos equipos directivos reconocen.
La explicación habitual apunta a la cultura, a la comunicación o al compromiso, y a veces es correcta. Con frecuencia, sin embargo, el problema es otro: la empresa creció en cantidad de personas sin crecer en capacidad organizacional. Contrató talento, pero no construyó las condiciones para que ese talento se convirtiera en algo que la organización pudiera hacer de forma consistente, coordinada y renovable.
El problema no es solo cuántas personas tiene una empresa, sino qué es capaz de hacer la organización con ellas.
Ideas clave
- La cantidad de empleados, el volumen de trabajo que la empresa puede procesar y su capacidad organizacional son tres cosas distintas: crecer en la primera no garantiza las otras dos.
- Antes de preguntar a quién contratar, conviene preguntar qué necesita ser capaz de hacer la empresa para ejecutar su próxima estrategia.
- El conocimiento puede existir dentro de una organización y no llegar a quien decide: la seguridad psicológica y el diseño de la coordinación determinan si circula.
- Muchos problemas que se describen como culturales son brechas de capacidad de management, y los sistemas de promoción pueden agravarlas.
- Capacitar no es construir capacidad: una capacitación genera valor cuando cambia comportamientos que la organización permite aplicar, practicar y medir.
- La IA está cambiando tareas antes que puestos, y abre una tensión entre la productividad de hoy y la formación de los expertos de mañana.
Crecer en dotación no es lo mismo que escalar capacidad
Conviene separar tres conceptos que suelen usarse como sinónimos. La dotación es la cantidad de personas. La capacidad, en sentido operativo, es el volumen de trabajo que la empresa puede procesar. La capacidad organizacional es lo que la empresa puede hacer de manera suficientemente consistente como para producir un resultado: cerrar ventas complejas, entregar proyectos con calidad homogénea, lanzar productos o entrar en un mercado nuevo. Las tres están relacionadas, pero no se mueven juntas. Una empresa puede duplicar su dotación sin duplicar su producción, su velocidad, su calidad ni su capacidad de decidir.
La razón es que una capacidad organizacional no reside en ninguna persona en particular. Surge de la combinación de talento, conocimiento, liderazgo, coordinación, derechos de decisión, sistemas, tecnología y aprendizaje. Si una de esas piezas no acompaña el crecimiento, las personas nuevas agregan costo y complejidad antes de agregar capacidad. Por eso la tesis de este artículo, que proponemos como una proposición estratégica y no como una ley demostrada, es que una empresa escala cuando logra convertir el talento y el conocimiento de sus personas en capacidades que pueden reproducirse, coordinarse y renovarse a medida que aumenta la complejidad.
De ahí se desprende un cambio en el orden de las preguntas. Una empresa que necesita crecer suele empezar por la vacante: a quién tiene que contratar. Esa pregunta llega demasiado pronto. La secuencia más útil empieza por la estrategia, sigue por las capacidades que esa estrategia exige, después por el trabajo y las decisiones que producen esas capacidades, luego por las habilidades y el conocimiento necesarios, y solo al final llega a los roles, los equipos, la tecnología y la fuente de cada capacidad. Antes de preguntar a quién contratar, la dirección necesita responder otra cosa: qué tiene que ser capaz de hacer la empresa para ejecutar su próxima estrategia.
Una empresa puede tener talento y seguir funcionando mal
La paradoja aparece en organizaciones de todos los tamaños. Hay empresas con profesionales excelentes que coordinan mal, que capacitan mucho y desarrollan pocas capacidades estratégicas, que contratan managers y obtienen más burocracia, o que descentralizan decisiones sin distribuir la información necesaria para tomarlas. El talento individual es una condición necesaria, pero no es la unidad que produce los resultados de una organización.
El economista Gary Becker ofrece una distinción útil para pensar qué parte de ese talento se puede comprar y qué parte hay que construir.1 El capital humano general, como saber programar, analizar estados financieros o negociar, tiene valor en muchas empresas y, por lo tanto, puede contratarse en el mercado. El capital humano específico de una empresa (conocer a sus clientes, sus sistemas, sus excepciones y su forma de decidir) vale sobre todo dentro de ella, y casi siempre se desarrolla internamente con el tiempo. Una empresa que crece solo incorporando capital humano general descubre que cada persona nueva necesita meses para volverse plenamente productiva, y que ese período depende de personas que ya están sobrecargadas.
La teoría de recursos de la estrategia agrega una segunda capa: no toda habilidad genera ventaja, y las capacidades más valiosas suelen ser combinaciones difíciles de replicar de conocimiento, relaciones, experiencia, rutinas y coordinación. Lo desarrollamos en nuestro artículo sobre expansión sostenible y capacidad interna. Aquí basta con una consecuencia práctica: las capacidades que forman parte del núcleo estratégico de la empresa merecen una decisión deliberada sobre cómo se construyen y se protegen, en lugar de quedar libradas a quién se contrate en cada momento.
El conocimiento que no escala
Casi toda empresa en crecimiento tiene personas sin las cuales ciertas cosas no avanzan: el fundador que aprueba cada propuesta importante, la directora comercial que conoce a los clientes clave, el desarrollador que entiende el sistema heredado, el supervisor que sabe qué hacer cuando la línea falla. Esa dependencia de personas clave tiene costos visibles (cuellos de botella, decisiones concentradas, incorporaciones lentas, riesgo de continuidad), pero no se resuelve con la receta habitual de documentarlo todo.
El filósofo Michael Polanyi formuló una idea que sigue siendo útil: sabemos más de lo que podemos expresar.2 Parte del conocimiento es explícito y puede codificarse con relativa facilidad en un procedimiento, un manual o un software. Otra parte es tácita: depende de la experiencia, el contexto, la práctica y el juicio, y se transmite mejor trabajando junto a quien la tiene que leyendo sobre ella. Tampoco conviene romantizar esa distinción, porque mucho conocimiento que se presenta como intransferible puede, en realidad, enseñarse o sistematizarse. La pregunta útil no es si documentar, sino qué hacer con cada tipo de conocimiento: documentar lo explícito, frecuente y estable; enseñar con práctica y supervisión lo que exige juicio; incorporar en software o en IA lo codificable y repetitivo; y proteger, en manos de expertos, lo que es estratégico y escaso.
Dos ejemplos hipotéticos muestran el mismo problema en contextos distintos. En una consultora que crece, los socios siguen concentrando la venta, el diseño de las soluciones, el control de calidad y la relación con los clientes. La firma contrata más analistas, pero cada entregable vuelve a pasar por las mismas tres personas, y la capacidad de entrega crece mucho menos que la nómina. En una planta industrial que aumenta su producción, dos supervisores saben resolver los problemas de calidad y mantenimiento que no figuran en ningún manual. Sumar operarios aumenta el volumen hasta que aparece la primera falla compleja; en ese momento la planta vuelve a depender de esas dos personas. En ambos casos, contratar más no resuelve la restricción. Lo que la resuelve es transferir conocimiento, distribuir decisiones, desarrollar a quienes supervisan y estandarizar solo lo que conviene estandarizar, sin perder el criterio que hace valiosa a la organización.
El conocimiento que existe, pero no llega a quien decide
Hay una forma menos visible de conocimiento que no escala: el que existe dentro de la organización, pero no circula. A medida que una empresa crece, la información se distribuye. Los líderes dejan de ver directamente los problemas, los clientes interactúan con personas distintas, los riesgos aparecen en niveles alejados de la dirección y muchas oportunidades se detectan lejos del management. Si quienes ven esas señales no las comunican, la empresa decide con información incompleta sin saberlo.
Amy Edmondson, profesora de la Harvard Business School, estudió este fenómeno durante décadas. En una de sus primeras investigaciones, sobre errores de medicación en unidades de dos hospitales, encontró un resultado contraintuitivo: las unidades con mejores indicadores de liderazgo y de calidad de las relaciones registraban más errores detectados, no menos. Su interpretación fue que en esas unidades las personas estaban más dispuestas a reportarlos.3 Que nadie informe problemas no significa que no existan; puede significar que no hay condiciones para comunicarlos. Ese silencio organizacional es especialmente peligroso en empresas que crecen, porque la dirección interpreta la ausencia de alertas como una señal de que todo funciona.
Edmondson desarrolló después el concepto de seguridad psicológica: la creencia compartida dentro de un equipo de que es posible asumir riesgos interpersonales, como hacer preguntas, reconocer errores, pedir ayuda o expresar desacuerdo. En un estudio de campo con 51 equipos de una empresa manufacturera encontró que la seguridad psicológica se asociaba con conductas de aprendizaje, y que esas conductas ayudaban a explicar el desempeño de los equipos.4 Un metaanálisis posterior, que integró 136 muestras con más de 22.000 personas y casi 5.000 grupos, consolidó la evidencia sobre sus antecedentes y sus consecuencias, aunque se trata mayormente de asociaciones y no de relaciones causales demostradas.5
El concepto se malinterpreta con frecuencia. La seguridad psicológica no significa ausencia de exigencia, de responsabilidad o de consecuencias, ni que todos estén de acuerdo, ni que se eviten las conversaciones difíciles. La propia Edmondson la distingue de la comodidad: el aprendizaje aparece cuando la seguridad psicológica se combina con estándares de desempeño altos.6 Su propuesta para los líderes tiene tres prácticas: preparar el terreno, explicando la incertidumbre y la interdependencia del trabajo; invitar a la participación, con mecanismos reales para que aparezcan preguntas y perspectivas; y responder de forma productiva, de manera que quien trae un problema quiera volver a hacerlo. Nada de eso garantiza productividad, innovación ni buenas decisiones; también hacen falta capacidad técnica, recursos, objetivos claros, coordinación y ejecución. Pero sin condiciones para que el conocimiento circule, ninguna de esas piezas funciona con la información que necesita.
Que nadie reporte problemas no significa que no existan. Puede significar que no hay condiciones para contarlos.
Cómo seguir funcionando como un equipo cuando la empresa deja de ser pequeña
Un equipo pequeño tiene ventajas que nadie diseñó: confianza, contexto compartido, comunicación rápida, coordinación informal y capacidad de adaptarse sin pedir permiso. Al crecer aparecen funciones, especialidades, niveles jerárquicos y dependencias entre áreas. Cada una tiene sentido por separado, pero en conjunto fragmentan la información y hacen que cada vez más decisiones atraviesen interfaces. En nuestro artículo sobre operaciones y escalabilidad analizamos cómo crecen los canales de coordinación cuando aumenta el número de personas. Aquí interesa la otra cara del problema: qué hace una organización para no perder la capacidad de adaptarse.
Stanley McChrystal y sus coautores describen en Team of Teams la transformación de una fuerza de tareas militar que, a pesar de contar con equipos de élite muy eficientes, no lograba responder a un adversario más descentralizado y más rápido.7 Su diagnóstico fue que la organización estaba diseñada para la eficiencia, mediante jerarquía, especialización y control centralizado, en un entorno que exigía adaptabilidad. La respuesta que relatan combinó dos ideas. La primera, a la que llaman conciencia compartida, consistió en dar a todos los equipos suficiente comprensión del contexto: objetivos, dependencias, restricciones y consecuencias de sus decisiones. Una de sus herramientas fue una reunión diaria de operaciones e inteligencia abierta a un número muy amplio de participantes. La segunda, la ejecución empoderada, consistió en trasladar decisiones a quienes tenían la información para tomarlas.
La relación entre ambas ideas es lo que vuelve útil el modelo para una empresa. La autonomía sin contexto produce descoordinación: cada equipo decide bien según su información y mal según la del conjunto. El contexto sin autonomía produce lentitud: todos entienden lo que pasa, pero cada decisión sigue subiendo hasta la cima. En ese esquema, el liderazgo deja de ser la tarea de decidir todo y pasa a ser la de crear las condiciones para que otros decidan bien: distribuir información, aclarar el propósito, fijar límites, desarrollar confianza y eliminar obstáculos.
Conviene leer el libro con cautela. Es el relato de sus protagonistas sobre una experiencia militar, no evidencia experimental, y no demuestra que las jerarquías hayan dejado de funcionar ni que todas las empresas deban organizarse como redes. La estructura adecuada depende del tipo de trabajo, del riesgo, de la regulación y del grado de interdependencia. Lo que sí aporta es una pregunta que toda empresa en crecimiento debería hacerse: cuánta de la información que sus equipos necesitan para decidir les llega efectivamente, y cuántas decisiones siguen subiendo solo porque nadie las delegó. La misma tensión se repite en otras dimensiones: la especialización aumenta la eficiencia y crea silos; los procesos permiten escalar y reducen la adaptabilidad. Ninguna de esas tensiones se resuelve de una vez. Se administran.
La brecha de capacidad de management
Cuando una empresa crece, la secuencia suele ser parecida: más ventas, más personas, más especialización, más equipos, más interdependencias y, por lo tanto, más decisiones intermedias. Esas decisiones recaen en managers. Si esos managers no desarrollaron la capacidad de delegar, priorizar, coordinar, dar feedback, gestionar el desempeño, resolver conflictos, distribuir recursos y diseñar el trabajo de otros, el resultado se parece mucho a un problema cultural: equipos desmotivados, comunicación deficiente, falta de compromiso. A menudo es otra cosa: una brecha de capacidad de management.
Parte de esa brecha se fabrica en el sistema de promociones. La práctica más común es ascender al mejor especialista: el mejor vendedor pasa a liderar el equipo comercial, la mejor ingeniera pasa a dirigir a los ingenieros. Alan Benson, Danielle Li y Kelly Shue estudiaron esa práctica con datos de vendedores de 214 empresas y más de 1.500 promociones a puestos de supervisión.8 Encontraron que las empresas priorizaban el desempeño en el puesto actual por sobre otras características que predecían mejor el desempeño como manager. Según el resumen publicado por el NBER, duplicar las ventas de un vendedor aumentaba un 14,3% su probabilidad relativa de ser promovido, y duplicar las ventas previas de un nuevo manager se asociaba con una caída del 7,5% en las ventas de cada uno de sus subordinados. Quienes tenían experiencia de trabajo colaborativo, en cambio, rendían mejor como managers. Es un resultado obtenido en un contexto específico, el de las ventas, pero ilustra con precisión que el desempeño técnico y la capacidad de management son capacidades distintas.
Eso no significa que los especialistas no puedan convertirse en buenos managers. Significa que el management debe tratarse como una capacidad que requiere su propia selección, formación, práctica, feedback y evaluación. También obliga a revisar la arquitectura de carreras: si la única forma de crecer profesionalmente es gestionar personas, la empresa pierde a algunos de sus mejores especialistas en el intento de convertirlos en jefes, y gana managers que no eligieron serlo. Las carreras técnicas paralelas y los roles de liderazgo de proyectos o de liderazgo experto son alternativas que cada empresa debe evaluar según su contexto; no existe un modelo universal. El diagnóstico, por su parte, empieza por observar conductas y no por medir el clima: cuánto tardan las decisiones, cuántas se escalan a la dirección, a cuántas personas lidera cada manager, cómo rinden los equipos de quienes acaban de ser promovidos y si alguien los preparó para el rol.
Las señales externas indican que la presión sobre los managers es alta. Según el informe State of the Global Workplace 2026 de Gallup, el compromiso de los empleados a nivel global cayó al 20% en 2025, y el de los managers bajó al 22%, nueve puntos menos que en 2022.17 Son datos de encuesta y no permiten atribuir la caída a una causa en particular. Pero plantean una pregunta relevante para cualquier empresa en crecimiento: qué ocurre cuando la complejidad organizacional aumenta más rápido que la capacidad de management.
La buena noticia es que esa capacidad se puede construir, y hay evidencia de ello en América Latina. Miriam Bruhn, Dean Karlan y Antoinette Schoar analizaron un programa del gobierno del estado de Puebla, en México, que asignó al azar servicios de consultoría en gestión a pequeñas y medianas empresas.9 Un año después, las empresas que recibieron la asesoría mostraban mejoras en productividad y en retorno sobre activos frente al grupo de control. Cinco años más tarde habían aumentado su plantilla alrededor de un 57% y su masa salarial un 72%, mientras que las del grupo de control mantenían aproximadamente su tamaño. Es un experimento con una muestra acotada y en un contexto específico, y conviene leerlo sin triunfalismo. Lo que muestra no es que cualquier consultoría funcione, sino que las prácticas de gestión no son un rasgo fijo de una empresa: pueden aprenderse, y su efecto puede acumularse con el tiempo.
Capacitar no es lo mismo que construir capacidad
La respuesta refleja ante una brecha de capacidad es la capacitación. Una empresa puede ofrecer cursos, aumentar el conocimiento individual de su equipo y, aun así, no cambiar comportamientos, no mejorar la coordinación y no modificar resultados. El problema no es la capacitación en sí, sino la pregunta desde la que se decide. La pregunta tradicional es qué cursos ofrecer. Una mejor es qué habilidades necesitan las personas. La más útil es qué debe ser capaz de hacer la organización que hoy no puede. Solo la tercera conecta el aprendizaje con la estrategia.
Desde esa pregunta, una capacitación empieza por el resultado de negocio que necesita habilitar y retrocede: qué capacidad lo produce, qué comportamientos concretos requiere, qué habilidades y conocimientos los sostienen, qué experiencia de aprendizaje los desarrolla y, sobre todo, qué práctica, aplicación y feedback los convierten en hábito. Las preguntas de control son simples y casi nunca se responden: qué comportamiento debería cambiar después de esta capacitación, dónde se va a practicar, quién lo va a reforzar, cómo se va a medir y qué condiciones de la organización permiten aplicarlo. Un manager que aprende a delegar en un taller y vuelve a una estructura donde toda decisión requiere su firma no desarrolló una capacidad; acumuló un certificado.
Chris Argyris y Donald Schön aportaron una distinción que ayuda a ver un límite más profundo.10 El aprendizaje de bucle simple corrige acciones sin cuestionar los supuestos que las producen; el de doble bucle revisa esos supuestos, reglas u objetivos. Muchas empresas capacitan a su gente para resolver una y otra vez problemas que genera un sistema mal diseñado: entrenan al equipo de atención para manejar reclamos que existen porque el proceso de entrega falla. A veces la pregunta correcta no es cómo capacitar mejor, sino por qué el problema sigue existiendo.
La presión por actualizar habilidades es real. En el informe The Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial, basado en más de 1.000 empleadores que representan a más de 14 millones de trabajadores en 55 economías, las empresas esperan que, en promedio, el 39% de las habilidades actuales se transforme o quede desactualizado entre 2025 y 2030. El 63% identifica la brecha de habilidades como la principal barrera para su transformación, y el 85% planea priorizar la capacitación de su personal.18 Son expectativas declaradas por empleadores, no mediciones de habilidades que efectivamente desaparecieron, y el 39% no significa que esa proporción de personas vaya a perder su empleo. Lo que sí indican es que la capacidad de aprender se está convirtiendo, en sí misma, en una capacidad organizacional.
La inteligencia artificial cambia las tareas antes que los puestos
La economía del trabajo ofrece una forma más precisa de pensar el impacto de la tecnología que la pregunta sobre qué empleos van a desaparecer. David Autor, Frank Levy y Richard Murnane mostraron que los puestos no son unidades indivisibles, sino conjuntos de tareas, y que la tecnología puede sustituir algunas de esas tareas y complementar otras.11 La secuencia relevante es una cascada: la IA cambia ciertas tareas; el cambio de tareas modifica las habilidades necesarias; el cambio de habilidades modifica los roles; el cambio de roles modifica los equipos, y el cambio de equipos puede modificar la estructura. Ninguna de esas transiciones es automática, y en cada una la empresa tiene decisiones que tomar.
La evidencia disponible muestra efectos que parecen contradictorios y que, leídos juntos, son más reveladores que cualquiera de ellos por separado. Dentro de una empresa, la IA puede acelerar el aprendizaje de los menos experimentados. Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond estudiaron a 5.172 agentes de atención al cliente y encontraron que el acceso a un asistente generativo aumentaba en promedio un 15% los casos resueltos por hora, con mejoras mucho mayores entre los trabajadores con menos experiencia y menor desempeño inicial.12 Los autores interpretan que la herramienta difundía las prácticas de los trabajadores más hábiles hacia los más nuevos. Es una implementación específica y no un parámetro universal, pero sugiere una posibilidad relevante: la IA como infraestructura para distribuir un saber hacer que antes estaba concentrado en expertos. Esa lectura es una interpretación de Advisent®, no una conclusión textual del estudio.
En el mercado de trabajo, en cambio, la puerta de entrada de los jóvenes parece estar achicándose. La Organización Internacional del Trabajo estima que uno de cada cuatro trabajadores en el mundo está en una ocupación con algún grado de exposición a la IA generativa, y que la categoría de mayor exposición representa el 3,3% del empleo global; la propia OIT aclara que exposición no equivale a automatización ni a pérdida de empleo.19 Con datos de nómina de ADP hasta junio de 2026, Brynjolfsson, Bharat Chandar y Ruyu Chen encontraron que el empleo de las personas de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA estaba alrededor de un 19% por debajo de donde estaría si hubiera evolucionado como el de sus pares en ocupaciones menos expuestas, frente al 15% que habían observado un año antes.20 La diferencia operaba sobre todo a través de menos contrataciones, no de más despidos, y no aparecía entre los trabajadores con experiencia. Los autores subrayan que se trata de patrones descriptivos y no de estimaciones causales: la brecha se reduce al considerar el nivel educativo, y algunas tendencias aparecen antes de la difusión de la IA generativa. El estudio no permite afirmar que la IA destruyó el 19% del empleo joven. Sí es una señal temprana que ninguna empresa debería ignorar.
Productividad hoy, expertos mañana
La tensión entre esos resultados tiene una consecuencia organizacional directa. Muchas profesiones forman a sus expertos a través de las tareas iniciales: investigar, redactar borradores, analizar datos, programar, revisar documentos, atender clientes o diagnosticar problemas simples. Son justamente las tareas que la IA puede acelerar más. El beneficio es la productividad. El riesgo es reducir las oportunidades de aprender mediante la práctica. Si automatizamos las tareas con las que aprendían los profesionales junior, ¿cómo vamos a formar a los expertos senior del futuro?
Hay evidencia de que el riesgo no es teórico, aunque proviene de otros campos. Matt Beane, de la Universidad de California en Santa Bárbara, estudió durante más de dos años la incorporación de la cirugía robótica en hospitales. Encontró que, como el cirujano principal podía operar sin asistencia, los residentes practicaban mucho menos (entre diez y veinte veces menos, según su estimación) y que quienes lograban desarrollar la habilidad lo hacían por caminos informales, a los que llamó aprendizaje en la sombra, con poca supervisión experta.13 En otro contexto, Hamsa Bastani y sus coautores realizaron un experimento con cerca de mil estudiantes secundarios de matemática en Turquía. Quienes practicaron con GPT-4 sin restricciones obtuvieron un 48% más de aciertos durante la práctica, pero un 17% menos en el examen posterior sin la herramienta que quienes nunca la habían usado. Una versión diseñada como tutor, con salvaguardas que obligaban a razonar, mejoró la práctica un 127% y eliminó en gran medida el efecto negativo.14
Ninguno de esos estudios se refiere a empresas, y no permiten concluir que la IA vaya a impedir la formación de expertos. Pero muestran algo que sí es generalizable: la misma tecnología puede acelerar el aprendizaje o deteriorarlo según cómo se diseñe su uso. James March describió hace décadas la tensión entre explotar lo que una organización ya sabe hacer y explorar lo que todavía no sabe: demasiada explotación produce eficiencia hoy y rigidez mañana.15 Usar la IA solo para producir más rápido es una forma de explotación. Usarla también para formar personas es una inversión en la capacidad futura.
Para pensar ese diseño proponemos un conjunto de principios que llamamos AI-Enabled Apprenticeship by Advisent®. No es una metodología validada, sino una propuesta de diseño con cuatro condiciones: que quien trabaja con IA comprenda el razonamiento y los supuestos detrás del resultado, y no solo el resultado; que exista práctica deliberada sin la herramienta, para desarrollar juicio propio; que expertos humanos den feedback sobre el trabajo asistido; y que la autonomía crezca a medida que se demuestra competencia, con la responsabilidad final siempre asignada a una persona. La pregunta que ordena todo es cómo usar la IA para mejorar la productividad actual sin deteriorar la capacidad de desarrollar el talento futuro.
Representación conceptual de Advisent®. Las cifras provienen de contextos distintos (educación secundaria, medicina y atención al cliente) y no son comparables entre sí. Fuentes: Bastani y otros (2025), Beane (2019), Brynjolfsson, Li y Raymond (2025).
Integrar la IA a los equipos tampoco es una suma automática. No es lo mismo usarla como asistente, como interfaz de conocimiento, como tutor, como participante de un flujo de trabajo o como apoyo a la decisión, y en ningún caso el apoyo a la decisión reemplaza la responsabilidad de decidir. Cada uso plantea preguntas distintas sobre quién verifica, quién responde y qué aprende el equipo en el proceso. Lo analizamos con más detalle en nuestro artículo sobre inteligencia artificial y ventaja competitiva.
Contratar es solo una de cinco respuestas posibles
Cuando aparece una brecha de capacidad, el primer reflejo es abrir una búsqueda, y en 2026 el segundo es preguntar si la IA puede resolverla. John Boudreau, Ravin Jesuthasan y David Creelman propusieron en Lead the Work, publicado en 2015, antes de la IA generativa, una distinción que hoy resulta especialmente útil: el trabajo, el puesto y el empleado son cosas distintas.16 El trabajo es la actividad necesaria para producir un resultado. El puesto es una forma particular de agrupar tareas y responsabilidades. El empleado es una de las fuentes posibles para realizar ese trabajo. Separarlos permite preguntar primero qué resultado se necesita, qué trabajo lo produce, qué capacidades requiere y cuál es la mejor forma de acceder a ellas, que puede ser o no una contratación.
Hoy el trabajo puede distribuirse entre empleados, especialistas internos, freelancers, consultores, socios, proveedores, software, automatizaciones, sistemas de IA y combinaciones entre personas e IA. Para ordenar esa decisión proponemos The Capability Sourcing Model by Advisent®. Parte de un esquema muy difundido en la gestión del talento, el de construir, contratar o tomar prestado (build, buy, borrow), y le agrega dos opciones: automatizar o aumentar con tecnología, y rediseñar el trabajo. La extensión es de Advisent®; el esquema de base no lo es. El paso previo es diagnosticar la naturaleza de la brecha, porque no es lo mismo que falten personas que habilidades, conocimiento, coordinación, capacidad de management, decisiones claras, tecnología o un diseño razonable del trabajo. Una brecha de coordinación no se resuelve contratando, y una brecha de management no se resuelve con software.
| Respuesta | Cuándo conviene | Qué riesgo crea |
|---|---|---|
| Construir (build) | La capacidad es estratégica, se necesitará por mucho tiempo y el conocimiento específico de la empresa genera valor | Lleva tiempo y exige quién enseñe y espacio para practicar |
| Contratar (buy) | Se necesita capacidad estable, hay oferta en el mercado y la demanda justifica el costo | Costo fijo e incorporaciones lentas cuando el conocimiento específico pesa |
| Tomar prestado (borrow) | La necesidad es temporal, se requiere especialización puntual o el tiempo es crítico | Dependencia y menor aprendizaje interno si la capacidad es estratégica |
| Automatizar o aumentar | La tarea es técnicamente abordable, hay datos adecuados y la economía cierra | Nuevas dependencias, costos de supervisión y pérdida de práctica formativa |
| Rediseñar | El problema está en cómo se organiza el trabajo, no en cuántas personas lo hacen | Exige coordinar cambios entre áreas y gestionar la resistencia |
Modelo conceptual de Advisent®, no un instrumento validado. Extiende el esquema build, buy, borrow, ampliamente usado en la gestión del talento, con las opciones de automatizar y rediseñar. Fuente: Advisent®.
La elección depende de variables observables: importancia estratégica, frecuencia, urgencia, costo, disponibilidad de talento, riesgo, calidad, aprendizaje interno, viabilidad tecnológica y flexibilidad. Hay además un criterio que suele omitirse: qué capacidad tendrá la empresa dentro de tres años como consecuencia de esta decisión. Tercerizar o automatizar puede reducir costos o ganar velocidad hoy y, al mismo tiempo, generar dependencia, externalizar conocimiento estratégico o eliminar las tareas con las que se formaban las próximas generaciones. La opción de rediseñar merece especial atención, porque a veces la pregunta no es a quién contratar, sino si la empresa necesita más personas o una forma diferente de organizar el trabajo.
La pila de capacidades: invertir el orden de las preguntas
La forma tradicional de pensar el talento sigue una secuencia: estrategia, organigrama, puestos, personas y, finalmente, capacitación. Su problema es que el organigrama aparece antes de saber qué capacidades exige la estrategia, y la capacitación llega al final para compensar lo que el diseño no resolvió. Proponemos invertir ese orden con The Organizational Capability Stack by Advisent®, un framework conceptual de siete capas, no un instrumento validado.
Framework conceptual de Advisent®, no un proceso lineal ni un instrumento validado. Fuente: Advisent®.
Cada capa responde una pregunta. La estrategia define qué quiere lograr la empresa. Las capacidades requeridas definen qué debe poder hacer de manera consistente para lograrlo. El trabajo y las decisiones describen qué actividades y qué decisiones producen esas capacidades, y quién tiene derecho a tomarlas. Las habilidades y el conocimiento definen qué se necesita saber y saber hacer. Las fuentes de capacidad determinan cómo se obtiene cada una. Los sistemas y la tecnología habilitan ese trabajo. Y el aprendizaje y la renovación aseguran que las capacidades se actualicen cuando la estrategia cambia. No es un proceso lineal: lo que la empresa aprende en las capas inferiores modifica lo que la estrategia puede proponerse. Esa última capa conecta con lo que la literatura de estrategia llama capacidades dinámicas, la capacidad de renovar y reconfigurar recursos cuando cambia el entorno, que analizamos en nuestro artículo sobre internacionalización y competitividad. Es la diferencia entre optimizar las capacidades que la empresa necesita hoy y desarrollar las que necesitará en su próxima etapa.
Saber si una empresa está construyendo capacidades exige medir algo más que horas de capacitación, tasas de finalización o encuestas de satisfacción. Proponemos leer cuatro niveles juntos, porque ninguna métrica aislada alcanza: reducir el tiempo de incorporación no sirve si deteriora la calidad, la productividad por empleado puede reflejar eficiencia o sobrecarga, y una rotación baja no implica necesariamente una organización saludable.
| Nivel | Qué mide | Ejemplos | Advertencia |
|---|---|---|---|
| Aprendizaje | Dominio demostrado | Resolución de casos reales, ejercicios aplicados | Un examen de opción múltiple no prueba dominio |
| Comportamiento | Cambio en la práctica | Delegación efectiva, decisiones tomadas sin escalar, uso de la práctica nueva a los 90 días | Requiere observación o datos del proceso |
| Operación | Efecto en el sistema | Tiempo hasta el dominio del rol, tiempo de decisión, consistencia de calidad, dependencia de personas clave, movilidad interna | Se leen juntas, nunca aisladas |
| Negocio | Resultado económico | Margen, capacidad de entrega, retención de clientes, crecimiento sostenido | La atribución es difícil: medir contra una línea de base |
Si hubiera que traducir todo esto en una sola decisión para el día siguiente, sería esta: antes de aprobar la próxima vacante, pedir al equipo directivo que responda por escrito qué capacidad concreta exige la próxima etapa y hoy no existe, si la brecha es de personas, de management, de decisiones, de conocimiento o de diseño del trabajo, y si contratar es realmente la mejor respuesta frente a construir, tomar prestado, automatizar o rediseñar. Y, en paralelo, revisar quiénes fueron promovidos a manager en el último año y qué preparación recibieron para el rol.
De cuántas personas a qué capacidades
Una empresa no escala cuando simplemente incorpora más personas. Escala cuando logra convertir talento, conocimiento, tecnología, liderazgo y coordinación en capacidades que siguen funcionando a medida que aumenta la complejidad. Eso exige cambiar la pregunta con la que se planifica el crecimiento: no si la empresa tiene suficiente gente, sino si tiene las capacidades que exige su próxima etapa.
En un contexto en el que la IA modifica tareas y habilidades más rápido de lo que cambian las estructuras de talento, la ventaja tampoco dependerá solo de tener hoy las capacidades correctas. Dependerá de la capacidad de aprender, reconfigurarse y renovarse, y de hacerlo sin sacrificar la formación de las personas que tendrán que sostener la empresa dentro de diez años.
¿Qué capacidades tenemos que construir, cuáles contratar, cuáles obtener de terceros, cuáles aumentar con tecnología y qué trabajo deberíamos dejar de hacer o rediseñar?
Contratar suma personas. Construir capacidades es lo que permite crecer.
Preguntas frecuentes sobre talento y capacidades organizacionales
¿Qué son las capacidades organizacionales?
Son lo que una empresa puede hacer de manera suficientemente consistente como para producir un resultado: cerrar ventas complejas, entregar proyectos con calidad homogénea, lanzar productos o entrar en un mercado nuevo. No residen en una persona en particular, sino en la combinación de talento, conocimiento, liderazgo, coordinación, derechos de decisión, sistemas, tecnología y aprendizaje.
¿Por qué contratar más personas no aumenta necesariamente la productividad?
Porque cada persona nueva agrega también coordinación, interfaces y decisiones intermedias, y porque el conocimiento específico de la empresa tarda en transferirse. Si el management, los derechos de decisión, los sistemas y la transferencia de conocimiento no acompañan el crecimiento, la dotación aumenta antes que la capacidad. Por eso conviene preguntar primero qué debe ser capaz de hacer la empresa y recién después a quién contratar.
¿Cuál es la diferencia entre capacitación y desarrollo de capacidades?
La capacitación es un evento o un programa; el desarrollo de capacidades es que la organización pueda hacer algo que antes no podía. Una capacitación contribuye a construir capacidad cuando parte de un resultado de negocio, define qué comportamientos deben cambiar, incluye práctica y feedback, y se aplica en una organización que permite usar lo aprendido. Las horas de curso y las tasas de finalización no miden capacidad.
¿Por qué el mejor especialista no siempre es el mejor manager?
Porque el desempeño técnico y la capacidad de management son capacidades distintas. Un estudio de Benson, Li y Shue con datos de vendedores de 214 empresas encontró que las empresas promovían a sus mejores vendedores aunque otras características predecían mejor el desempeño como manager, y que los equipos de esos managers vendían menos. Los especialistas pueden ser buenos managers, pero el rol requiere su propia selección, formación y práctica.
¿Qué es la seguridad psicológica y qué no es?
Es la creencia compartida en un equipo de que se pueden asumir riesgos interpersonales, como hacer preguntas, reconocer errores, pedir ayuda o expresar desacuerdo. No significa ausencia de exigencia, de responsabilidad o de consecuencias, ni que todos deban estar de acuerdo. La investigación de Amy Edmondson la asocia con el aprendizaje de los equipos, especialmente cuando se combina con estándares de desempeño altos, pero no garantiza por sí sola productividad ni buenas decisiones.
¿Cómo afecta la IA al desarrollo de los profesionales junior?
De dos formas que pueden convivir. Dentro de las empresas, la IA puede acelerar la curva de aprendizaje de los menos experimentados, como mostró un estudio en atención al cliente. Pero también puede reducir la práctica con la que se forman los expertos y, según un análisis descriptivo de Stanford con datos hasta junio de 2026, el empleo de jóvenes de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas creció menos que el de sus pares, sobre todo por menos contrataciones. El resultado depende de cómo se diseñe el uso de la tecnología.
¿Cuándo conviene contratar, tercerizar, automatizar o rediseñar el trabajo?
Primero hay que diagnosticar si la brecha es de personas, habilidades, conocimiento, coordinación, management, decisiones, tecnología o diseño del trabajo. Construir internamente conviene cuando la capacidad es estratégica y duradera; contratar, cuando se necesita capacidad estable y hay oferta; tercerizar, cuando la necesidad es temporal o muy especializada; automatizar, cuando la tarea es abordable y la economía cierra; y rediseñar, cuando el problema está en cómo se organiza el trabajo. Las opciones pueden combinarse.
¿Cómo medir si una empresa está desarrollando capacidades?
Conviene leer cuatro niveles juntos: aprendizaje (dominio demostrado en situaciones reales), comportamiento (cambios observables en la práctica), operación (tiempo hasta el dominio del rol, tiempo de decisión, consistencia de calidad, dependencia de personas clave) y negocio (margen, capacidad de entrega, retención de clientes). Ninguna métrica aislada alcanza, y todas deben compararse con una línea de base.
Fuentes y lecturas
Fundamentos académicos y libros
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Informes e investigación institucional
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- Brynjolfsson, E., Chandar, B. y Chen, R. (2026, revisión de agosto). Canaries in the coal mine? Six facts about the recent employment effects of artificial intelligence. Stanford Digital Economy Lab. digitaleconomy.stanford.edu
The Organizational Capability Stack by Advisent®, The Capability Sourcing Model by Advisent® y AI-Enabled Apprenticeship by Advisent® son desarrollos propios y conceptuales, no instrumentos validados. The Capability Sourcing Model extiende el esquema build, buy, borrow, de uso extendido en la gestión del talento. Los conceptos de seguridad psicológica y sus prácticas de liderazgo (Edmondson), conciencia compartida y ejecución empoderada (McChrystal y coautores), la distinción entre trabajo, puesto y empleado (Boudreau, Jesuthasan y Creelman), capital humano general y específico (Becker), conocimiento tácito (Polanyi), aprendizaje de bucle simple y doble (Argyris y Schön), exploración y explotación (March) y el enfoque de tareas (Autor, Levy y Murnane) pertenecen a sus autores. La lectura de la IA como infraestructura de distribución del conocimiento es una interpretación de Advisent®. Las encuestas citadas reflejan percepciones y expectativas declaradas; el estudio de Stanford es descriptivo y no establece causalidad; los ejemplos de la consultora y de la planta industrial son hipotéticos.
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