Por Federico Sucari, Managing Director of Talent
Corporate Solutions. Latin America Partner and Technology Practice
Leader at Kennedy Executive Search.
Uno de los mayores desafíos que enfrentan hoy
los líderes empresariales no consiste simplemente en comprender la inteligencia
artificial. Consiste en reconocer que algunas de las prácticas, los supuestos y
los modelos de negocio que han permitido a sus organizaciones alcanzar el éxito
durante décadas pueden haber dejado de ser válidos.
La tecnología siempre ha evolucionado, pero la
inteligencia artificial está acelerando esa evolución hasta un punto en el que
los líderes necesitan replantearse profundamente su manera de abordar el cambio
tecnológico.
Creo que esto requiere dos disciplinas
fundamentales de liderazgo.
La primera es elevar el nivel de conciencia
tecnológica. Los líderes deben incorporar la tecnología como un componente
permanente de su agenda estratégica. Necesitan reevaluar periódicamente no solo
lo que la tecnología hace posible, sino también cuáles de sus supuestos
actuales pueden haber perdido vigencia.
Una evaluación trimestral debería convertirse
en una práctica mínima y sistemática, no en un ejercicio ocasional. En algunos
casos, esa evaluación exigirá actuar de inmediato; en otros, será necesario
seguir observando o prepararse para lo que viene.
La segunda, y quizás la más desafiante, es la
disposición a revisar los fundamentos.
La experiencia es uno de los mayores activos de
un líder. Pero también puede generar un fuerte apego a formas de pensar y de
operar que han demostrado ser exitosas. El problema es que las condiciones
tecnológicas que hicieron posibles esos éxitos pueden haber cambiado.
En la era de la inteligencia artificial, uno de
los mayores desafíos para los líderes experimentados puede ser reconocer cuándo
sus conocimientos acumulados necesitan ser reconsiderados.
Durante décadas, aumentar la capacidad
operativa significaba, con frecuencia, contratar más personas, mejorar procesos
e invertir en capacitación. La inteligencia artificial puede transformar
profundamente la relación entre la cantidad de empleados y la capacidad
operativa en determinadas funciones.
Este desafío también alcanza al capital humano,
incluido el propio liderazgo. Un ejecutivo puede seguir teniendo éxito en su
posición actual mientras sus conocimientos y capacidades se vuelven
gradualmente obsoletos frente a un mercado que demanda competencias cada vez
diferentes.
Los logros del pasado siguen teniendo valor,
pero no garantizan la relevancia futura.
La inteligencia artificial obliga a los líderes
a plantearse una pregunta aparentemente sencilla:
Si hoy tuviéramos que construir este negocio,
este proceso o esta organización desde cero, sabiendo lo que la inteligencia
artificial hace posible, ¿lo haríamos de la misma manera?
A veces, la respuesta será sí. Otras veces,
exigirá cambios inmediatos y profundos.
Y en algunas ocasiones, incluso cuando la
necesidad de cambiar resulte evidente, la organización todavía no estará
preparada para aceptarlo.
Es allí donde el liderazgo requiere algo más
que convicción. Exige la disposición a volver a los fundamentos, profundizar el
propio conocimiento, cuestionar los supuestos existentes y construir el apoyo
organizacional necesario para avanzar.
En la era de la inteligencia artificial,
liderar no consiste solamente en saber qué funciona, sino también en reconocer
cuándo deja de funcionar. Incluso en nosotros mismos.
Publicado originalmente en LinkedIn el 4 de noviembre de 2026 y en este espacio con expresa autorizaciòn del autor.
Original version
AI LEADERSHIP: WHEN WHAT ALWAYS WORKED NO LONGER WORKS
One of the greatest challenges
facing business leaders today is not simply understanding artificial
intelligence. It is recognizing that some of the practices, assumptions, and
business models that have served their organizations successfully for decades
may no longer be valid.
Technology has always evolved,
but AI is accelerating that evolution to a point where leaders need to
fundamentally reconsider how they approach technological change.
I believe this requires two
essential leadership disciplines.
The first is elevating
technological awareness. Leaders need to make technology a permanent part of
their strategic agenda. They need to periodically reassess not only what
technology makes possible, but which of their existing assumptions may no
longer be valid. A quarterly assessment should become a minimum discipline, not
an occasional exercise. Sometimes that assessment will demand immediate action;
at other times, further observation or preparation.
The second, and perhaps more
challenging, is the willingness to revisit the fundamentals.
Experience is one of a leader's
greatest assets. But experience can also create an attachment to established
ways of thinking and operating. The technological conditions that made those
approaches successful may have changed. In the age of AI, one of the greatest
challenges for experienced leaders may be recognizing when their accumulated
knowledge needs to be reconsidered.
For decades, increasing capacity
frequently meant recruiting additional people, improving processes, and
investing in training. AI may fundamentally change the relationship between
headcount and operational capacity in certain functions.
This challenge also extends to
human capital, including leadership itself. Executives can remain successful in
their current positions while their knowledge and capabilities gradually become
obsolete in a market that increasingly demands different skills. Past
achievements remain valuable, but they do not guarantee future relevance.
AI requires leaders to ask a
deceptively simple question: If we were building this business, process, or
organization from scratch today, knowing what AI makes possible, would we build
it the same way?
Sometimes the answer will be yes.
Sometimes it will demand immediate and profound change.
And sometimes, even when the need
for change is clear, the organization will not yet be prepared to embrace it.
This is where leadership requires more than conviction. It requires the
willingness to return to the fundamentals, deepen one's understanding,
challenge existing assumptions, and build the organizational support necessary
to move forward.
In the age of AI, leadership is
not only about knowing what works, but recognizing when it no longer does, including
in ourselves.
