¿Qué sucede cuando los investigadores cofundan una startup con IA?

¿Qué pasaría si la primera contratación de su startup no fuera una persona, sino un agente de IA? Esta pregunta provocativa estuvo en el centro de una colaboración de un semestre entre Microsoft y el programa Tech MBA de NYU Stern. Treinta estudiantes, divididos en seis equipos de estilo startup, tuvieron acceso a Microsoft 365 Copilot con las últimas capacidades de agentes y se les pidió que reimaginaran cómo se realiza el trabajo cuando la IA se integra desde el primer día. Su misión: romper los flujos de trabajo tradicionales, crear empresas "pioneras" y explorar el futuro de la colaboración entre humanos y agentes.

Consideramos que las empresas pioneras son aquellas que no solo adoptan la IA, sino que se construyen en torno a ella. Estas empresas incorporan agentes de IA en todas sus funciones desde el primer día, rediseñando los flujos de trabajo, la toma de decisiones y las estructuras de los equipos para maximizar la colaboración entre humanos e IA. En el contexto de este proyecto, el modelo de empresa pionera desafió a los estudiantes a ir más allá de la automatización y explorar lo que realmente significa liderar y escalar una organización en la que la IA es un miembro fundamental del equipo, y no un complemento.

Los resultados fueron una mezcla de inspiradores, disruptivos y aleccionadores. Más allá de usar la IA para la ejecución, los equipos más exitosos buscaron desbloquear el potencial de ideación de la IA, creando organigramas, remodelando presentaciones y proporcionando modelos de negocio hipotéticos para que los líderes humanos reaccionaran ante ellos. En el proceso, descubrieron un nuevo paradigma para el trabajo, uno en el que la IA es un miembro del equipo proactivo y en constante evolución.

Este artículo resume sus hallazgos en cuatro temas transformadores que redefinen nuestra forma de pensar sobre el trabajo, los equipos y el liderazgo en la era de la IA. Las observaciones no fueron cambios aislados, estaban profundamente interconectados: la forma en que se iniciaba el trabajo influía en las necesidades de contratación, y la forma en que se gestionaban los equipos determinaba la toma de decisiones. En conjunto, ofrecen una hoja de ruta para crear y dirigir organizaciones nativas de IA.

1. LA IA COMO CONTRATACIÓN N.º 1

Los estudiantes comentaron que la IA se convirtió rápidamente en la "primera contratación" de los equipos y se utilizó en roles fundamentales como estratega y analista. El acceso instantáneo a una amplia gama de capacidades permitió a los fundadores humanos desempeñar más funciones sin sentirse abrumados y ocuparse de tareas que estaban fuera de su experiencia principal. El resultado fue que los estudiantes pasaron rápidamente de la idea a la ejecución. Tanto las decisiones de bajo riesgo como las de alto riesgo se consultaban en primer lugar con la IA, lo que supuso la introducción de un nuevo paradigma de toma de decisiones para los emprendedores.

Este cambio tiene profundas implicaciones para el emprendimiento en general. En las startups, muchas de las "tareas pendientes" son vagas o temporales, y la contratación puede suponer una distracción considerable para los fundadores que intentan avanzar rápidamente. La capacidad de la IA para manejar tareas amorfas y producir resultados tangibles ayuda a aclarar las verdaderas necesidades de la empresa, dando a los fundadores una base más sólida desde la cual construir. El trabajo de la IA fue generalmente suficiente para operar con una plantilla humana muy reducida en las primeras etapas.

¿La conclusión? La IA cambia la ecuación de la contratación. En lugar de preguntar "¿A quién necesito contratar?", los fundadores ahora pueden preguntar: "¿Hasta dónde me llevará la IA para empezar y qué vacíos quedarán?"

2. EL TRABAJO EMPIEZA CON UNA CONVERSACIÓN

Uno de los cambios más llamativos que se observó fue cómo el trabajo pasó de documentos estáticos a diálogos dinámicos. Los estudiantes programaban reuniones en vivo para hablar sobre las entradas contextuales de la IA (las "semillas" conceptuales), de modo que la IA pudiera centrarse en redactar el informe o la presentación. Esto cambia la experiencia de trabajo: en lugar de abrir una aplicación y empezar desde cero, se comienza hablando con Copilot.

Este cambio de creador a inspirador y curador tiene profundas implicaciones. Sugiere que las habilidades más valiosas en el futuro estarán relacionadas con dar forma y orientar la producción de la IA. La experiencia en el dominio, el pensamiento crítico y el juicio editorial se convierten en los nuevos superpoderes. Cuando el lenguaje natural es la nueva interfaz de usuario, se trata menos de saber en qué menú hacer clic o qué fórmula escribir, y más de articular lo que usted necesita y luego evaluar lo que la IA entrega. Saber cómo comunicarse, expresar claramente la intención y los resultados deseados, será un conjunto de habilidades altamente valorado en el futuro.

3. EL PAPEL DEL CONOCIMIENTO HUMANO

Esta idea de los humanos como inspiradores y curadores sugiere que el papel del conocimiento humano cambia. Los estudiantes no necesitaban ser expertos en cada tarea que realizaban, porque podían complementar su propio conocimiento con el poder de la IA. Dicho esto, expresaron su preocupación de que la confianza de la IA pudiera crear una falsa sensación de seguridad que ellos no podían evaluar necesariamente si no poseían el conocimiento adecuado. En algunas ocasiones, los resultados de la IA omitían matices o incluían datos engañosos, como un analista junior demasiado confiado. Ellos enfatizaron el mantra "Copilot debe desafiar, no solo complacer". Un estudiante compartió: "Usted tiene que ser el experto. Usted tiene que ser quien diga, 'esto está bien, esto está mal', y usted tiene que ser quien tome la decisión final".

El principal resultado positivo fue que la IA redujo drásticamente el costo de la toma de decisiones. Esta inteligencia casi instantánea hace que sea más barato y rápido explorar alternativas, y permite a los humanos centrarse en usar su conocimiento para evaluar una gran cantidad de ideas generadas rápidamente. Los equipos podían preguntar "¿Qué pasaría si…?" con mayor frecuencia, porque la IA puede procesar el escenario de inmediato. En la era de la IA, no hay ninguna penalización por ser curioso.

También desplazó la carga de las decisiones transaccionales de bajo riesgo hacia la IA: en temas de menor valor para el equipo en general, los estudiantes podían usar la IA como compañera de lluvia de ideas. Esto apunta hacia un posible aplanamiento de jerarquías. La toma de decisiones puede volverse más descentralizada: las personas más cercanas a las operaciones podrían tomar decisiones que antes habrían sido "escaladas", ya que cuentan con información generada por la IA que las respalda.

4. LA DINÁMICA DE LOS EQUIPOS HUMANO-AGENTE

Quizá la idea más radical del proyecto fue cómo la IA reconfiguró la dinámica de los equipos. Con la IA manejando la ejecución, los equipos se mantuvieron más pequeños y se movieron más rápido. Los estudiantes describieron una "red multiagente" en la que diferentes agentes de IA manejaban distintos dominios (CRM, programación, finanzas), mientras que los humanos actuaban como directores de orquesta, coordinando a los agentes y tomando las decisiones finales. La idea era que cada agente podía tener su propio rol, conocimiento y perspectiva, de modo que la selección de las habilidades de cada agente se convirtiera en algo primordial.

Este modelo invierte la estructura tradicional de los equipos. En lugar de que las personas usen muchas herramientas, estas gestionan a muchos trabajadores de IA que usan las herramientas. Se trata de un cambio en que los humanos pasan de utilizar mano de obra mecánica a utilizar mano de obra digital que utiliza mano de obra mecánica. Se establece un nuevo flujo de trabajo.

Este replanteamiento de la IA como fuerza laboral (no solo como característica) tiene profundas implicaciones para el liderazgo. Sugiere que gestionar la IA se convertirá en una competencia central que requerirá nuevas habilidades en materia de coordinación, supervisión y gobernanza ética.

La colaboración entre NYU Stern y Microsoft ofreció una visión convincente de una realidad que emerge rápidamente: la organización aumentada por IA. Demostró que la IA puede ser más que una herramienta de productividad: puede ser un compañero de equipo, un estratega e incluso un cofundador. Esto no es una visión lejana del futuro, es un fenómeno actual que ya está transformando la naturaleza del trabajo, la innovación y la ventaja competitiva.