Cómo están utilizando la IA los consejos de administración pioneros

La idea en breve El problema Pocos miembros de consejos de administración reconocen el potencial de la IA para ayudarles a prepararse y participar en debates sustanciales, bien informados y estratégicamente enfocados con la dirección y sus colegas del consejo. La razón A los consejeros les preocupa que el uso de la IA pueda hacer que sus empresas sean vulnerables a filtraciones de información, que la IA sea propensa a sesgos ocultos y que la IA pueda anclar sus decisiones en el pasado. Puede que no sepan cómo mitigar esos riesgos. La solución Ofrezca a los directores una formación que les haga sentirse cómodos y hábiles en el uso de la IA. Empiece por ayudarles a utilizar la IA para la productividad personal. A continuación, experimente con la IA en las reuniones: Fórmela en las mejores prácticas de gobernanza y deje que actúe como coach de rendimiento, por ejemplo. En 2014, Deep Knowledge Ventures, con sede en Hong Kong, nombró formalmente a un algoritmo miembro de su consejo de administración, dándole poder de voto en las decisiones de inversión de la empresa de capital riesgo. En aquel momento, el nombramiento se consideró un truco. El algoritmo simplemente analizaba datos cuantitativos según parámetros elegidos por humanos para producir una recomendación base que los miembros del consejo podían debatir. Resultaba útil porque era más rápido que un analista de datos humano, pero pocos observadores creían que los miembros virtuales del consejo se convertirían en algo habitual. Avancemos una década y podría pensarse que los notables avances en el aprendizaje automático habrían hecho cambiar de opinión sobre el valor de la IA en la sala de juntas. Pero, en gran medida, no ha sido así. De junio a septiembre de 2024, realizamos varios grupos de discusión con más de 50 presidentes de consejos de administración, vicepresidentes y presidentes de comités de empresas públicas y privadas de Europa, Asia y Norteamérica, entre las que se encontraban ASM, Lazard, Nestlé, Novo Nordisk, Randstad, Sandoz y Shell. Cuando pedimos a los participantes que clasificaran la importancia de las distintas cuestiones que reclamaban su atención, situaron la IA en un lugar relativamente bajo, muy por debajo de cuestiones como el contexto global y la interacción con el CEO o los accionistas significativos. La mayoría afirmó utilizar la IA ocasionalmente para sus necesidades personales, pero nunca o casi nunca para desempeñar sus funciones profesionales. Como dijo un presidente: "Nunca se me ha ocurrido pensar en la IA para preparar una reunión del consejo". Pero a la luz de los recientes avances en las tecnologías de IA, y con los humanos virtuales convirtiéndose en interfaces empresariales habituales, la idea de un bot de IA que participe en las discusiones de la sala de juntas ya no parece un truco. Y aunque la mayoría de los participantes de nuestro grupo de discusión se mostraron escépticos sobre el uso de la IA para su trabajo en la junta directiva, un número significativo compartió experiencias positivas de uso de la IA. Por ejemplo, uno utiliza sistemáticamente un gran modelo de lenguaje (LLM) para encontrar información adicional sobre la empresa, la competencia y los puntos del orden del día de su junta. Otro enmarca los temas de debate del consejo con ayuda de la IA, y un tercero utiliza ChatGPT durante las reuniones del consejo para poner a prueba supuestos y generar alternativas a las propuestas realizadas por la dirección. En este artículo mostraremos cómo los miembros del consejo pueden utilizar la IA para mejorar su capacidad de identificar y gestionar oportunidades y riesgos estratégicos. A continuación, analizaremos algunos de los riesgos comúnmente asociados a la IA y examinaremos cómo mitigarlos. Por último, describiremos un proceso adaptativo de aprendizaje práctico para convertir la IA en parte integrante de las deliberaciones en la sala de juntas. Cosechar los beneficios La mayoría de los presidentes y altos directivos de nuestros grupos de discusión reconocieron de buen grado el valor de la IA como herramienta de productividad personal; puede automatizar tareas rutinarias como la programación y el levantamiento de actas. También reconocieron su papel fundamental en las operaciones corporativas, desde la interfaz con los clientes minoristas hasta el funcionamiento de una línea de producción de laminado de acero. Relativamente pocos, sin embargo, reconocieron el potencial de la IA para ayudarles a prepararse mejor y participar en debates sustanciales, bien informados y estratégicamente enfocados con la dirección y sus colegas del consejo. Eso es un gran error. La IA puede contribuir al trabajo de los consejos de tres maneras. Ayudando a los miembros individuales del consejo. Los directores son personas a tiempo parcial; normalmente se reúnen sólo cuatro veces al año y a menudo forman parte de varios consejos. Sin embargo, toman decisiones clave para las organizaciones en cuyos consejos participan. Como era de esperar, un estudio realizado en 17 países europeos entre 2016 y 2020 demostró que la brecha de información entre los directores y los ejecutivos es un reto importante para los consejos. Tradicionalmente, los presidentes han intentado cerrar esta brecha tomando una serie de medidas. Combinan las reuniones del consejo con visitas a las instalaciones, hacen que los directores se reúnan con los empleados y crean subcomités del consejo que pueden profundizar en cuestiones específicas. Además, hacen que la dirección proporcione informes complementarios y se aseguran de que los miembros del consejo tengan interacciones regulares con los ejecutivos clave, los auditores externos y los consultores. Antes de cada reunión, un presidente responsable supervisa la creación de un libro del consejo, que resume la información importante que puede ayudar a los directores a debatir los puntos del orden del día. A pesar de todos estos esfuerzos, no se puede obviar el hecho de que los directores no ejecutivos están desvinculados de las operaciones y disponen de un tiempo limitado. En consecuencia, tienen dificultades para asimilar las grandes cantidades de información disponibles. La IA puede ayudar. Un LLM adecuadamente entrenado como ChatGPT puede analizar grandes volúmenes de datos para descubrir patrones y tendencias relevantes que podrían no ser evidentes a través del análisis manual que realizan los propios directores. Puede supervisar continuamente diversos riesgos y proporcionar alertas tempranas, lo que permite una gestión proactiva de los riesgos. Y lo que es más, puede condensar toda esa información en formatos de fácil lectura, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para que los miembros del consejo la procesen. Algunos participantes en los grupos de discusión ya se habían dado cuenta de ello. Hace dos años, Britt, directora no ejecutiva de cinco consejos de administración en Dinamarca, empezó a utilizar ChatGPT para que le ayudara a analizar y estructurar las presentaciones de la dirección, encontrar puntos de referencia, formular preguntas para la sala de juntas y realizar simulaciones. Según Britt, que llama a ChatGPT su "sparring", su nivel de preparación para las reuniones y su comprensión del contexto organizativo mejoraron significativamente al tiempo que disminuía su carga de trabajo. (Todos los nombres han sido cambiados.) Alexander, presidente de dos juntas directivas en Suiza, alimenta los libros de su junta directiva a ChatGPT antes de las reuniones para generar preguntas de debate y opciones de decisión y luego entabla una conversación con la herramienta para mejorarlas. Suministrar mejor información a toda la junta La mayoría de los directores que conocemos son aficionados a la planificación de escenarios. Como han señalado muchos expertos, anclar las discusiones sobre estrategia en posibles escenarios y resultados futuros suele ser mucho más productivo que anclarlas en el statu quo. Sin embargo, hemos observado que pocos consejos de administración practican una verdadera planificación y análisis de escenarios. La mayoría de los presidentes justifican la omisión diciendo que el ejercicio sería demasiado complejo y que los recursos de la junta son limitados. La IA puede solucionar esto, ya que necesita mucho menos tiempo del que necesitaría un equipo de expertos humanos para identificar y evaluar los posibles cambios en las variables subyacentes y estimar su probable efecto en el valor de la empresa.(Un estudio reciente demuestra que es exactamente así como los LLM mejoran el rendimiento humano en las tareas de previsión). Gerhard, presidente de un consejo de administración de Austria, ofreció este ejemplo: Cuando la dirección propuso una adquisición en Europa del Este hace un año, uno de los miembros del consejo pidió a un LLM que elaborara tres escenarios sobre el país en el que se encontraba el objetivo. Tras revisarlos, los miembros del consejo consideraron que la inversión estaba por encima de su apetito de riesgo, por lo que la rechazaron. Sin embargo, el resultado más importante fue que, después de aquella reunión, la dirección siempre apoyaba sus propuestas con análisis de escenarios. La planificación y el análisis de escenarios es una capacidad crítica para las empresas en un entorno empresarial en constante cambio. Las estrategias adaptativas implican mucha experimentación, a través de la cual las empresas generan nuevos datos que pueden verificar (o refutar) sus hipótesis estratégicas. La IA puede ayudar a las empresas a identificar experimentos prometedores y reducir los costes de llevarlos a cabo. Las tecnologías detrás de los gemelos digitales, por ejemplo, permiten realizar simulaciones sólidas de los resultados cuando se introducen cambios en las variables de un modelo. El consejo de una empresa siderúrgica utilizó simulaciones generadas por IA para ayudarle a decidir entre invertir en una planta de producción existente o construir una fábrica en una nueva geografía. (Eligió la segunda opción). Algunos consejos de administración están utilizando la IA para comprobar la realidad de sus decisiones. Un participante en un grupo de discusión, Juho, presidente del consejo de administración de una empresa privada de Finlandia, describió cómo lo hicieron los consejeros en un retiro de estrategia de 2024. Durante dos días, los miembros del consejo y los altos ejecutivos debatieron la dirección de la empresa en un debate semiestructurado que analizaba varios escenarios. Cuando terminaron, introdujeron su material de preparación en ChatGPT y le pidieron que seleccionara la mejor opción. El LLM produjo respuestas similares a las generadas por el consejo de administración y la dirección. Según Juho, el ejercicio tuvo un doble efecto positivo: la confirmación de que habían acertado y la credibilidad de la IA. Tiene previsto utilizar más ampliamente las herramientas de IA en el futuro. Catherine, una presidenta de los Países Bajos, utilizó el programa de IA Claude 3.7 Sonnet de forma similar. Lo alimentó con información procedente de fuentes abiertas y le planteó las mismas preguntas que su junta había debatido durante un retiro de un día de duración. Claude confirmó tres de las cuatro conclusiones de la junta. La junta dedicó entonces más tiempo a debatir la cuarta conclusión y finalmente se aferró a su decisión inicial. La conclusión es que se tarda mucho menos tiempo en identificar las cuestiones que necesitan más debate en la junta. Y a medida que los miembros de la junta se comprometen con la IA, pueden mejorarla a través de una función llamada Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF, por sus siglas en inglés), que permite a la herramienta de IA mejorar continuamente la calidad del resultado e incorporar conocimientos tácitos, que la información corporativa escrita suele omitir. La IA también puede analizar los procesos del consejo de administración. El consejo de una empresa industrial suiza utiliza la IA para analizar la dinámica de su grupo, la cantidad de tiempo que hablan los miembros y el tono de la conversación durante las reuniones. A continuación, la herramienta ofrece recomendaciones para mejorar. Después de una reunión, aconsejó a la junta que "empezara la reunión dando a cada director dos minutos para compartir sus expectativas y preocupaciones", "redujera el tiempo dedicado a las presentaciones de la dirección en un 20%", "diera más tiempo de palabra a los directores X e Y, redujera el tiempo de palabra para el director Z" y "evitara utilizar expresiones como "vamos" y "no-brainer"". Incorporarse al consejo. El siguiente paso lógico es que la IA participe activamente en los debates de la sala de juntas, y esto está empezando a ocurrir. En 2024, la mayor entidad de los Emiratos Árabes Unidos que cotiza en bolsa, IHC, nombró a Aiden Insight, un humano virtual, "observador del consejo". Aiden Insight no tiene derecho a voto, pero su participación en las discusiones del consejo de IHC consta en las actas oficiales. Aiden fue creado por G42, una empresa de IA y computación en la nube con sede en Abu Dhabi. En marzo de 2024, G42 lanzó su herramienta BoardNavigator, que combina datos específicos de la empresa con capacidades LLM para preparar las reuniones del consejo y participar en ellas. Escucha las conversaciones en directo, identifica los puntos clave del debate y ofrece perspectivas y recomendaciones. Puede ofrecer datos relevantes, sugerir soluciones específicas e introducir nuevos marcos en tiempo real, enriqueciendo así el diálogo entre los miembros del consejo. Aiden y otros similares no son perfectos, por supuesto. La falta de emociones y de conocimiento de la situación dificulta su participación sin un prompt explícito. Tienen dificultades para argumentar a favor de las recomendaciones que producen y para responder a las reacciones en contra, lo que puede ser la razón por la que a menudo sugieren a los directores que voten sobre cuestiones polémicas, una medida que puede ahogar el debate y desencadenar conflictos (razón por la que los sabios presidentes utilizan la táctica muy raramente). Estas limitaciones pueden ser el resultado de las salvaguardias de programación establecidas para evitar comportamientos destructivos; si ese es el caso, es poco probable que se desaprendan. Esto nos lleva a la siguiente pregunta: ¿Cuáles son los riesgos asociados a la IA y cómo pueden mitigarse? Gestionar los riesgos Todos estamos en cierto modo condicionados a temer la IA y, en consecuencia, a magnificar los riesgos de utilizarla. Aunque ciertamente existen riesgos, en su mayor parte son relativamente fáciles de gestionar. Repasemos las preocupaciones citadas con más frecuencia en nuestros grupos de discusión: Fugas de información. La mayoría de los participantes identificaron las fugas de información sensible como un riesgo importante en el uso de la IA. Como explicó un vicepresidente: "Hoy introduzco el libro de mi consejo en ChatGPT y mañana mis competidores sabrán qué cambios estratégicos estamos discutiendo". Un presidente de dos juntas se hizo eco de ese temor, señalando: "Para ser eficaz, la IA necesita muchos datos, por lo que utilizarla es como abrir al público las reuniones de nuestra junta. De ninguna manera permitiré que esto ocurra". Pero una fuga de información no es una consecuencia del uso de la IA. Es un riesgo relacionado con la forma en que se almacena y se accede a la información, y existía mucho antes de que las herramientas de IA estuvieran ampliamente disponibles. Además, ya sabemos cómo gestionarlo: Las empresas erigen rutinariamente barandillas de seguridad de software y establecen normas de procedimiento para que la información sensible sea accesible a las personas que la necesitan, al tiempo que la mantienen a salvo de las personas que no la necesitan. La mayoría de las empresas ya forman a sus empleados en materia de seguridad de los datos, y pueden extender fácilmente esa formación a los miembros del consejo de administración. Los principales proveedores de IA, como OpenAI, ofrecen LLM como servicio y garantizan que los datos de la empresa no se utilizan para entrenar el modelo fundacional. SAP, un gigante alemán de las aplicaciones empresariales y la IA empresarial, está llevando las cosas un paso más allá al aprovechar los modelos fundacionales para crear modelos más pequeños y rentables que se entrenan exclusivamente con los datos propios de un solo cliente. Sesgo de la muestra. Un problema más grave es que las predicciones de la IA están moldeadas por los datos con los que se entrena el modelo. Como dijo el presidente de un consejo: "Queremos que la IA nos ayude a aumentar nuestra independencia de la dirección, pero ¿cómo podemos conseguirlo si la entrenamos con la información que procede exclusivamente de la dirección?". La mayoría de nosotros hemos oído hablar del chatbot racista de Microsoft. Detrás del valor de conmoción de esa historia se esconde una verdad importante: las máquinas reflejan sesgos incrustados en los datos de entrenamiento que se les dan. Si hay menos personas negras que reciben tratamiento para enfermedades, entonces los datos agregados recogidos sobre esas enfermedades pueden no reflejar adecuadamente la probabilidad de que las personas negras padezcan una afección médica concreta. Este tipo de datos sesgados suele dar lugar a malos resultados a nivel operativo: diagnósticos erróneos de los pacientes, por ejemplo. O en las finanzas, los sesgos en las muestras podrían llevar a los bancos a denegar préstamos a mujeres o minorías. Para los consejos de administración, los sesgos en las muestras pueden conducir a errores estratégicos. En una empresa industrial europea, por ejemplo, el consejo aprobó una estrategia de salud y seguridad exhaustiva y costosa que la dirección había desarrollado tras realizar encuestas a los empleados de toda la empresa y grupos de discusión. Durante los dos años siguientes, el nivel de incidentes de salud y seguridad registrados en las propias operaciones de la empresa disminuyó significativamente. Pero en las operaciones gestionadas por sus contratistas, que no habían sido incluidas en el estudio original de la dirección, el nivel de incidentes notificados aumentó. No cabe duda de que la información y las recomendaciones proporcionadas por las herramientas de IA reflejan sesgos de muestra. Sin embargo, la tecnología también ofrece algunas salvaguardas. A nivel de datos, las empresas pueden reducir riesgos como la discriminación racial o de género realizando auditorías periódicas de los datos y aplicando protocolos de detección de sesgos. La concienciación de los usuarios sobre los sesgos es una salvaguarda aún más valiosa. Con las herramientas de IA, los usuarios pueden explorar la posibilidad de respuestas sesgadas haciendo que la IA realice, por ejemplo, análisis específicos de género o de grupos étnicos, siempre que existan los marcadores demográficos adecuados. Anclarse en el pasado. Este es un riesgo particular para los consejos de administración, que tienen la tarea de tomar decisiones que pueden (y podría decirse que deben) cambiar el statu quo. Confiar en las recomendaciones de la IA ancladas en datos del pasado puede condenar a la junta a repetir los errores de la historia. Para cuando los datos que reflejan algún cambio importante en el entorno competitivo se incorporen a un análisis basado en la IA, puede que sea demasiado tarde para que la empresa se adelante a los acontecimientos. Muchos directivos reconocen este peligro y prefieren confiar más en una ponderación instintiva de los datos. Como nos dijo el CEO de una empresa alimentaria belga: "Utilizo mucho la IA para aprender, pero nunca me basaría en ella para una elección estratégica. La estrategia tiene que ver con el futuro, y la IA no sabe nada sobre el futuro, aunque lo sabe casi todo sobre el pasado. Pero el pasado no predice el futuro". Tenía razón, por supuesto, pero lo que pasó por alto fue que sus propios instintos se basan a su vez en experiencias pasadas, por lo que también están anclados en la historia. Asegurarse de que una herramienta de IA incorpora los datos más recientes puede contribuir en gran medida a debilitar el anclaje. También es posible mitigar el anclaje seleccionando una herramienta de IA que tenga la capacidad de ofrecer explicaciones causales. La última generación de LLM, llamados modelos de razonamiento, representan un cambio importante con respecto a los LLM anteriores; sus respuestas a los prompt se elaboran a través de una cadena de razonamiento causal en contraposición a las predicciones basadas en correlaciones. Si el modelo tiene en cuenta una variable cuyo valor está desfasado o que ha perdido relevancia, la junta puede debatir la reponderación o actualización de la variable. Por ejemplo, si una herramienta recomienda una reducción de los planes de endeudamiento porque el modelo supone una subida de los tipos de interés, la junta podría rechazar la recomendación si un análisis independiente predice una bajada de los tipos de interés. Beth Goody Las juntas directivas también pueden conseguir que una herramienta de IA haga proyecciones hacia el futuro pidiéndole que realice análisis de escenarios y simulaciones, como se ha comentado anteriormente. Tras identificar los posibles cambios en el entorno operativo, pueden pedir a la IA que simule los posibles resultados dados los cambios especificados en los supuestos subyacentes. Se puede ordenar a la herramienta que explore la probabilidad de que cambien esos supuestos y en qué dirección. Como sugiere este debate, aunque hay algunas precauciones tecnológicas que las empresas pueden tomar para mitigar los riesgos del uso de la IA, la gestión del riesgo a nivel directivo consiste esencialmente en convertirse en un usuario más inteligente de la herramienta. Pasemos a ver cómo las empresas y los presidentes pueden conseguirlo. Aprender a utilizar la IA Pocos miembros de los consejos de administración están formados en el uso de la IA y, en consecuencia, muchos consejeros se sienten frustrados cuando se enfrentan a ella. Un participante en un grupo de discusión nos dijo "Francamente, probé la IA, pero la abandoné rápidamente. Me daba un montón de cosas, pero no tenía ni idea de lo que era verdad o mentira. Y la mayor parte no era relevante". Otra razón por la que los miembros de los consejos dudan en utilizar la IA, que a menudo queda sin explicar, es que se trata de una tecnología desconocida para las personas que alcanzaron la mayoría de edad antes de la era digital, como muchos de los directores actuales. Utilizar la IA genera ansiedad porque aprender a hacerlo bien implicará errores, incomodidad y una posible pérdida de control. En última instancia, se trata de un problema a corto plazo porque con el tiempo cada vez más directores serán nativos digitales. Las empresas también pueden dirigirse a candidatos para los consejos de administración que tengan conocimientos digitales y, por tanto, más probabilidades de ser capaces de integrar la IA en su trabajo como consejeros. Por el momento, sin embargo, exigir la alfabetización digital corre el riesgo de reducir la reserva de talento disponible. Durante la próxima década, más o menos, hasta que un alto nivel de alfabetización digital se convierta en una habilidad básica que prácticamente todos los profesionales posean, los directores tendrán que formarse en el uso de la IA. 1. Cree compromiso. Aconsejamos a los presidentes que empiecen por mantener conversaciones individuales con sus directores para calibrar el nivel de alfabetización e interés de cada miembro, compartir su propia actitud hacia la IA y su experiencia con ella, y debatir las posibles aplicaciones para el consejo. Podrían mantener estas conversaciones en la sala de juntas con o sin la presencia de expertos externos en IA. Como alternativa, el presidente podría pedir a un director que ya utilice la IA que defienda la tecnología ante los demás miembros. En esta primera fase es fundamental sacar a la luz los riesgos asociados a la IA en la sala de juntas, tanto reales como imaginarios, y explicar cómo pueden gestionarse. Si los directores reconocen que los riesgos pueden mitigarse eficazmente, estarán más dispuestos a probar la IA. Basándose en lo que revelen estas conversaciones, los presidentes deberían crear oportunidades de aprendizaje personalizadas para aquellos que necesiten formación, adaptándolas a los estilos de aprendizaje y a los horarios de las personas implicadas. Probablemente deberían incluir tutorías individuales con un entrenador experimentado en IA, idealmente alguien de la empresa. La formación no debería centrarse exclusivamente en el uso de la interfaz; también debería hacer hincapié en lo mucho que la IA podría mejorar la eficacia personal del director como miembro del consejo y la eficacia colectiva del consejo. Hemos comprobado que con una formación personal eficaz, el miedo y la frustración se sustituyen rápidamente por el entusiasmo por la IA. Como observó un miembro del consejo en nuestro grupo de discusión "Tuve dos intentos con la IA. Primero intenté aprender a utilizarla por mi cuenta y no llegué muy lejos. Sin embargo, hace tres meses nuestro presidente organizó un taller para todos los miembros de la junta sobre el uso de la IA. Ese taller cambió mi forma de trabajar como miembro de la junta. Desde entonces, ChatGPT se ha convertido en mi compañero de fatigas". 2. Practicar la experimentación colectiva. A continuación, el presidente debe empezar a experimentar con el uso de herramientas de IA en las reuniones introduciendo poco a poco cambios en los procesos de la junta. Utilizar una herramienta de IA que tenga conocimientos generales, por ejemplo, es fácil de poner en práctica y no requiere más que la voluntad de los miembros de la junta. Sugerimos que durante dos o tres reuniones, los miembros de la junta se inscriban en la misma fundación LLM y diseñen sus propios prompt para preparar las reuniones de la junta y durante las mismas. Después de las reuniones, deberían participar en sesiones informativas en las que puedan compartir sus experiencias y lecciones aprendidas y generar ideas de mejora. Cuando los miembros del consejo empiecen a encontrar útil la herramienta, la empresa puede formar una versión empresarial del LLM sobre las mejores prácticas de gobierno corporativo para que pueda actuar como coach durante las reuniones del consejo. Los consejeros deben introducir en la herramienta información personal y profesional que sea relevante para sus funciones en el consejo; eso garantizará que el asesoramiento de la IA se adapte a la posición, las prioridades y las responsabilidades de cada miembro. El presidente también puede prompt la herramienta para asignar tareas a los miembros del consejo y evaluar su rendimiento en las reuniones. Una vez que todos los directores se sientan plenamente cómodos utilizando la IA tanto para preparar las reuniones como para asesorar sobre su rendimiento, la herramienta deberá tener acceso a los conocimientos específicos de la empresa. Será necesario entrenarla utilizando grandes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes de la organización. En última instancia, eso permitirá a la IA ayudar a cerrar la brecha de información que existe entre la dirección de la empresa y los directivos. El entrenamiento de la IA no tiene por qué hacerse de golpe. La empresa podría empezar por conceder a la IA acceso a datos relevantes para un asunto concreto que la junta tenga previsto debatir en una próxima reunión. Y luego, en función del nivel de comodidad de la junta con los resultados, el entrenamiento podría ampliarse gradualmente con el tiempo. Los campeones de la innovación suelen tener la tentación de pasar por alto la toma de decisiones colectiva y, en su lugar, impulsar nuevas ideas haciendo uso de su autoridad formal e informal. El presidente de la junta debe resistir este impulso cuando introduzca la IA en la sala de juntas. Es importante que toda la junta tome decisiones basadas en pruebas respecto a la implantación de la IA. Además, toda la junta debería asumir la responsabilidad de esas decisiones. 3. Mantenga el impulso. El viaje no termina una vez que la IA llega a la sala de juntas, ni siquiera como participante activo. La tecnología seguirá evolucionando con el tiempo, y el conocimiento de los directores sobre ella crecerá con el uso. Por lo tanto, los miembros del consejo deberían hacer de sus progresos en el uso de la IA un componente importante de sus evaluaciones posteriores a la reunión y anuales. Los directores deben ser elogiados por sus esfuerzos para utilizar la IA, independientemente de los resultados reales. Si un presidente reconoce la contribución de un director concreto (o de toda la junta) a la promoción de la IA, enviará señales claras sobre la importancia de la IA. Las lecciones aprendidas pueden reforzarse a través de un mayor entrenamiento y apoyo educativo. El compromiso personal sostenido con la IA por parte del presidente es fundamental para mantener el impulso. Cuando los líderes promueven la IA para que otros la utilicen pero rehúyen adoptarla ellos mismos, los miembros de su equipo se lo pensarán dos veces antes de sumergirse en ella. Pero si los miembros de la junta ven que el presidente está aprendiendo y aplicando la nueva tecnología y haciendo que forme parte de las conversaciones en curso de la junta, prestarán atención. Los presidentes no deben ocultar sus luchas personales por aprender a utilizar la tecnología de forma eficaz porque exponer esa vulnerabilidad animará a los demás a experimentar. . . . Aunque la integración de la IA en los consejos de administración presenta desafíos, también crea oportunidades significativas para mejorar el rendimiento. Con el tiempo, creemos, todos los consejos tendrán un miembro con IA, quizá incluso uno con voto. Los consejos inteligentes tratarán de adelantarse a esta ola adquiriendo hoy conocimientos sobre la IA. Al tomar decisiones más inteligentes con mayor rapidez, como sin duda harán con la ayuda de la IA, permitirán a sus empresas adelantarse a sus competidores. Y en muchos casos mantendrán esa ventaja estratégica durante algún tiempo.

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