La IA no debería hacerte más productivo, debería devolverte tu tiempo

Hay una idea de Dan Martell en Buy Back Your Time que se me quedó grabada desde que la leí: no contrates para crecer, contrata para recuperar tu tiempo. Parece una diferencia semántica pequeña, pero creo que detrás de ella existe una manera completamente distinta de entender lo que significa construir una empresa.

Normalmente pensamos que contratar es una consecuencia del crecimiento. Tenemos más clientes, aumenta la carga de trabajo y necesitamos más personas. El problema es que, bajo esa lógica, el crecimiento de la empresa suele venir acompañado de un crecimiento proporcional de la complejidad y, muchas veces, también de las horas que trabaja el fundador. Tenemos más empleados, más clientes y más ingresos, pero también más reuniones, más decisiones que tomar, más personas que supervisar y más problemas que resolver. Paradójicamente, construimos una empresa buscando libertad y podemos terminar convirtiéndonos en empleados de nuestra propia empresa.

Esta idea me recordó inmediatamente a Byung-Chul Han y su libro La sociedad del cansancio. Una de sus reflexiones centrales es que hemos dejado atrás una sociedad donde la explotación provenía únicamente de una figura externa que nos obligaba a producir. Ahora somos nosotros mismos quienes nos imponemos la obligación de rendir constantemente. Nos exigimos ser más productivos, trabajar más, aprender más, crecer más y aprovechar cada minuto disponible. El emprendedor es probablemente uno de los ejemplos más claros de esta dinámica: nadie necesita decirnos que trabajemos doce horas; nosotros mismos encontramos razones para hacerlo.

Y lo más peligroso es que podemos confundir esta sobrecarga con progreso. Estar ocupado se convierte en una especie de símbolo de estatus. Si tenemos demasiadas juntas, cientos de mensajes pendientes y una agenda imposible de administrar, sentimos que algo importante debe estar sucediendo. Sin embargo, llega un punto en el crecimiento de cualquier empresa en el que trabajar más deja de solucionar los problemas. De hecho, puede suceder exactamente lo contrario: el fundador termina convirtiéndose en el principal cuello de botella de la organización.

El objetivo no es hacer más, sino conseguir que menos cosas dependan de ti

Aquí es donde la propuesta de Dan Martell me parece especialmente interesante. Nuestro objetivo como emprendedores no debería ser descubrir cómo podemos hacer cada vez más cosas, sino preguntarnos cómo podemos conseguir que cada vez menos cosas dependan directamente de nosotros.

Es una pregunta incómoda porque muchos emprendedores desarrollamos una especie de adicción a ser necesarios. Queremos revisar la propuesta antes de enviarla, aprobar una decisión antes de ejecutarla, entrar a resolver un problema con un cliente o verificar personalmente que las cosas se hayan hecho correctamente. En nuestra cabeza pensamos que estamos ayudando a la empresa, cuando muchas veces estamos construyendo una organización incapaz de funcionar sin nosotros.

Por eso, antes de preguntarnos cómo realizar una tarea más rápido, deberíamos preguntarnos algo mucho más importante: ¿por qué sigo haciendo esta tarea yo?

A partir de ahí podemos comenzar a pensar en eliminar, automatizar o delegar. Primero deberíamos preguntarnos si la actividad realmente necesita existir. Si necesita existir, podemos analizar si una herramienta, un software, una automatización o una inteligencia artificial puede realizarla. Y si requiere criterio humano, entonces podemos buscar a la persona adecuada para delegarla.

Esta lógica cambia también la manera de contratar. Ya no contratamos simplemente porque existe más trabajo. Contratamos para recuperar horas que podemos reinvertir en aquellas actividades donde realmente somos valiosos.

La DRIP Matrix y el verdadero valor de nuestro tiempo

Probablemente la herramienta que más me gustó de Buy Back Your Time es la DRIP Matrix. Martell propone analizar nuestras actividades utilizando dos variables extremadamente simples: cuánto dinero producen y cuánta energía nos generan o nos quitan.

Al cruzar estas variables aparecen cuatro cuadrantes. Por un lado están las actividades de producción, aquellas que generan dinero y al mismo tiempo nos dan energía. Después están las actividades de inversión, que quizá todavía no producen dinero directamente, pero nos dan energía y pueden generar valor en el futuro. Aquí pueden entrar actividades como estudiar, leer, desarrollar nuevas relaciones, pensar estratégicamente o crear nuevos productos.

Utiliza nuestra herramienta para conocer que tareas puedes delegar: DRIP Matrix

En el otro lado están las actividades que debemos delegar, aquellas que no producen dinero y además nos quitan energía. Finalmente están las actividades que debemos reemplazar: tareas que sí producen dinero, pero que personalmente nos consumen energía y que eventualmente deberíamos conseguir que alguien o algo más pueda realizar.

La profundidad de esta matriz está en entender que no todas nuestras horas tienen el mismo valor. El objetivo no debería ser simplemente llenar nuestra agenda de actividades productivas, sino mover progresivamente nuestro tiempo hacia los cuadrantes de producción e inversión.

Eso significa pasar menos horas realizando tareas repetitivas y más horas haciendo aquello donde realmente podemos aportar algo difícil de reemplazar: construir relaciones importantes, cerrar oportunidades estratégicas, pensar, aprender, diseñar sistemas, crear productos o decidir hacia dónde debería dirigirse la empresa.

Y aquí es donde creo que la inteligencia artificial cambia radicalmente las posibilidades que tenemos como emprendedores.

El verdadero juego de los negocios es el apalancamiento

Esta idea de Martell conecta directamente con algo que Alex Hormozi repite constantemente: el juego de los negocios es un juego de apalancamiento. Hormozi habla de distintas formas de conseguir que nuestros resultados crezcan sin que nuestro esfuerzo tenga que crecer en la misma proporción. Entre ellas se encuentran el trabajo de otras personas, el capital, el código y los social media.

La lógica detrás de todas estas formas de apalancamiento es prácticamente la misma. Una persona puede ejecutar una actividad sin que nosotros tengamos que realizarla. El capital puede permitirnos acelerar procesos o adquirir recursos. El código puede ejecutar una instrucción miles o millones de veces sin necesitar que nosotros repitamos manualmente la tarea. El social media permiten que una idea llegue a miles de personas sin que tengamos que explicársela individualmente a cada una.

La inteligencia artificial añade una dimensión especialmente interesante al código porque comienza a permitirnos delegar actividades que anteriormente requerían necesariamente de una persona. Ya no estamos hablando solamente de automatizar el movimiento de información de un sistema a otro. Estamos empezando a automatizar actividades que requieren comprender lenguaje, interpretar contexto, tomar determinadas decisiones y mantener conversaciones.

Esto abre una posibilidad que hace algunos años parecía imposible: comprar nuestro tiempo de vuelta utilizando software.

Durante años intentamos automatizar conversaciones de la manera equivocada

La atención a clientes y las ventas son un ejemplo perfecto. Durante mucho tiempo, automatizar estas áreas significaba implementar chatbots con árboles de decisión, botones y respuestas predefinidas. Técnicamente eran automatizaciones, pero en muchos casos no resolvían realmente el problema.

El cliente preguntaba algo que se salía ligeramente del flujo diseñado y el chatbot dejaba de ser útil. Aparecían respuestas genéricas, conversaciones frustrantes y el inevitable “quiero hablar con una persona”. La supuesta automatización terminaba generando frustración para el cliente, para el equipo que tenía que rescatar las conversaciones y para el propio empresario que había comprado una herramienta esperando reducir su carga operativa.

Por eso creo que la llegada de la inteligencia artificial generativa cambia de manera importante esta conversación. Hoy podemos construir sistemas capaces de comprender el contexto de una conversación, responder preguntas, calificar prospectos, dar seguimiento, recuperar información y mantener conversaciones mucho más naturales.

Y aquí la automatización deja de ser simplemente una herramienta para reducir costos. Puede convertirse en una herramienta para devolver tiempo.

Lo que hemos aprendido automatizando ventas y atención al cliente con IA

Esta reflexión me resulta especialmente cercana porque es exactamente el problema en el que trabajamos en Minds2. Construimos agentes de inteligencia artificial para automatizar procesos de atención a clientes y ventas, principalmente a través de WhatsApp. Al principio, como cualquier empresa, una de las formas más evidentes de medir el resultado era observar las ventas generadas.

Hemos trabajado con clientes donde nuestros agentes han participado en procesos comerciales que han generado más de 10 millones de pesos en ventas, y recientemente tuvimos un caso que me hizo reflexionar especialmente sobre las ideas de Martell. Durante su primer mes utilizando nuestra tecnología, el equipo logró generar más de 40 millones de pesos en cotizaciones y cerca de un millón de pesos en ventas.

Naturalmente, esos números nos emocionaron. Sin embargo, con el tiempo me di cuenta de que había otra métrica que quizá era todavía más interesante y que no estábamos observando suficientemente: el tiempo que la automatización estaba devolviendo a las personas.

Este cliente tiene un equipo de aproximadamente diez personas. Durante un periodo particularmente demandante, la mitad del equipo tuvo que asistir a una exposición durante dos semanas y posteriormente la otra mitad hizo lo mismo. Eso significaba operar durante prácticamente un mes con una parte importante del equipo fuera de su dinámica habitual.

En una operación tradicional, reducir temporalmente la capacidad humana de esa manera probablemente habría provocado acumulación de conversaciones, prospectos sin atender, tiempos de respuesta más largos y oportunidades perdidas. Pero la inteligencia artificial siguió trabajando. Mientras una parte del equipo estaba fuera, el sistema podía continuar atendiendo conversaciones y absorbiendo una parte importante de la carga operativa.

Y ahí fue cuando entendí algo que considero mucho más importante que decir simplemente que “la IA aumenta la productividad”.

El verdadero producto de una buena automatización es el tiempo que devuelve.

La pregunta importante es qué hacemos con el tiempo recuperado

Aquí aparece una contradicción interesante. Podemos implementar inteligencia artificial, automatizar diez horas de trabajo y utilizar esas diez horas liberadas para agregar otras quince horas de trabajo. En ese caso no hemos solucionado el problema que describe Byung-Chul Han; simplemente hemos conseguido autoexplotarnos de una manera tecnológicamente más eficiente.

Por eso la pregunta realmente importante no es solamente cuánto tiempo podemos ahorrar utilizando inteligencia artificial. La pregunta es: ¿qué hacemos con ese tiempo después de recuperarlo?

En el caso de nuestros clientes hemos empezado a observar algo interesante. Cuando los vendedores dejan de pasar una parte importante de su día realizando actividades repetitivas, pueden concentrarse en actividades de mayor valor: preparar mejores cotizaciones, atender personalmente oportunidades importantes, desarrollar relaciones con clientes o simplemente realizar con mayor tranquilidad aquellas tareas que realmente necesitan criterio humano.

Incluso esta reflexión nos llevó a pensar en algo que originalmente no formaba parte de nuestro producto. Si podemos devolver tiempo a los equipos comerciales, ¿por qué no utilizar parte de ese tiempo para que las personas puedan seguir aprendiendo?

De ahí surge también la idea de nuestra academia y certificación de Minds2, donde buscamos enseñar a los equipos a utilizar correctamente el CRM, nuestra plataforma y las herramientas disponibles. Porque creo que existe una visión de la inteligencia artificial demasiado centrada en preguntarnos cuántas personas podemos reemplazar, cuando quizá deberíamos preguntarnos cuánto mejores pueden volverse las personas que permanecen en la empresa si conseguimos liberar parte de su tiempo.

Una empresa no necesariamente debería utilizar IA para hacer el mismo trabajo con cada vez menos personas. Puede utilizar IA para conseguir que las personas que ya tiene dejen de gastar su capacidad en actividades repetitivas y puedan invertirla en aprender, vender mejor, pensar, construir relaciones y desarrollar nuevas habilidades.

No se trata solamente de quedarse con menos. Se trata de conseguir que las personas que permanecen tengan las condiciones para convertirse en lo mejor de lo mejor.

La inteligencia artificial debería aumentar el valor del tiempo humano

Creo que aquí convergen de una manera muy interesante las ideas de tres autores que, en principio, están hablando de cosas completamente diferentes.

Byung-Chul Han nos advierte sobre una sociedad donde hemos interiorizado la obligación de producir hasta convertirnos en nuestros propios explotadores. Alex Hormozi plantea que el crecimiento empresarial depende del apalancamiento, es decir, de nuestra capacidad para conseguir resultados que no estén limitados directamente por nuestras horas. Y Dan Martell propone utilizar precisamente ese apalancamiento para recuperar nuestro recurso más limitado: el tiempo.

Cuando conecto las tres ideas, llego a una conclusión que me parece especialmente relevante ahora que estamos entrando en una era dominada por la inteligencia artificial: el objetivo de la tecnología no debería ser conseguir que los humanos trabajemos todavía más; debería ser conseguir que nuestro tiempo sea cada vez más valioso.

No quiero automatizar una tarea simplemente para llenar inmediatamente ese espacio con otra tarea repetitiva. Quiero automatizarla para poder mover esas horas hacia el lado derecho de la DRIP Matrix: producción e inversión.

Quiero tener tiempo para hablar con un cliente importante, pensar en un nuevo producto, construir una relación, estudiar una tecnología, leer un libro o simplemente sentarme durante varias horas a conectar ideas que todavía no producen dinero, pero que quizá puedan cambiar la dirección de mi empresa dentro de algunos años.

Este artículo es, de alguna manera, producto de esa filosofía

Mientras escribía esta reflexión me di cuenta de algo curioso: probablemente este mismo artículo es una consecuencia de aplicar la idea de Martell.

Leer Buy Back Your Time no genera directamente una venta. Leer a Byung-Chul Han tampoco. Sentarme a pensar cómo las ideas de Martell pueden relacionarse con las de Hormozi, con la inteligencia artificial y con lo que estamos observando dentro de nuestra propia empresa tampoco aparece inmediatamente en un estado de resultados.

Estoy trabajando en el cuadrante de inversión.

Estoy leyendo, estudiando, escribiendo y tratando de conectar ideas. Y puedo dedicar tiempo a hacerlo porque existen otras actividades que ya no necesitan completamente de mí.

Mientras leo, una inteligencia artificial puede estar respondiendo conversaciones. Mientras estudio, puede estar calificando prospectos. Mientras escribo este artículo, puede estar dando seguimiento. Incluso mientras duermo, puede existir una IA conversando con alguien interesado en nuestros servicios y consiguiendo que esa conversación se convierta en una cita que yo pueda atender al día siguiente.

Eso es lo que realmente me interesa de la inteligencia artificial.

No la posibilidad de hacer cien cosas más al día.

La posibilidad de no tener que hacer personalmente cien cosas que nunca debieron depender de mí.

Quizá estamos midiendo mal la productividad

Durante años hemos medido la productividad preguntándonos cuánto puede producir una persona en una determinada cantidad de tiempo. La inteligencia artificial puede llevar esa lógica a niveles nunca antes vistos, pero también nos da la oportunidad de cambiar la pregunta.

En lugar de preguntarnos únicamente cuánto más podemos producir gracias a la tecnología, podríamos empezar a preguntarnos cuánto tiempo podemos recuperar gracias a ella y qué cosas más valiosas podemos hacer con ese tiempo.

Para un fundador, puede significar dejar de operar y empezar a pensar estratégicamente. Para un vendedor, dejar de responder las mismas preguntas todos los días y dedicar más tiempo a cerrar oportunidades importantes. Para un equipo de atención al cliente, puede significar dejar que la IA resuelva lo repetitivo y concentrarse en aquellos casos donde la empatía y el criterio humano realmente importan.

La promesa de la inteligencia artificial no debería ser convertirnos en máquinas más productivas. Para eso ya tenemos máquinas.

Su verdadera oportunidad puede estar precisamente en lo contrario: permitirnos recuperar aquello que nos hace humanos y que además es imposible escalar de manera infinita: nuestro tiempo, nuestra atención y nuestra energía.

Dan Martell lo plantea desde la construcción de empresas. Hormozi lo explica desde el apalancamiento. Byung-Chul Han nos advierte sobre lo que sucede cuando confundimos nuestra capacidad de producir con nuestra capacidad de vivir.

Y quizá las tres ideas terminan apuntando hacia el mismo lugar.

Construir una gran empresa no debería significar conseguir que cada vez más cosas dependan de nosotros. Debería significar exactamente lo contrario.

Por eso, después de leer Buy Back Your Time, hay una pregunta que quiero empezar a hacerme constantemente cada vez que aparece una nueva tarea en mi agenda:

¿Realmente tengo que hacer esto yo?

Y si la respuesta es no, la siguiente pregunta es todavía más interesante:

¿Puedo eliminarlo, automatizarlo o delegarlo para comprar mi tiempo de vuelta?

Referencias

Martell, D. (2023). Buy Back Your Time: Get Unstuck, Reclaim Your Freedom, and Build Your Empire. Portfolio.

Martell, D. “How To Stay Focussed On The Right Things As An Entrepreneur.” DanMartell.com. Referencia para la DRIP Matrix: Delegation, Replacement, Investment y Production.

Martell, D. “How to Buy Back Your Time and Boost Business Profits.” DanMartell.com. Reflexiones sobre contratación, delegación y recuperación del tiempo.

Han, B.-C. (2015). The Burnout Society. Stanford University Press.

Hormozi, A. The Game with Alex Hormozi. Episodios y conversaciones sobre apalancamiento mediante trabajo, capital, código y medios.

Ravikant, N. Ideas sobre las distintas formas de apalancamiento, retomadas y explicadas posteriormente por Alex Hormozi.