Énfasis Logística: ¿Cuáles son las principales características del liderazgo 4.0 y qué habilidades necesitan desarrollar quienes lideran equipos en el comercio digital?
Marcos Pueyrredón: El liderazgo que necesita este momento ya no se parece al que formamos hace diez o quince años. Antes, el líder de comercio digital tenía que dominar una plataforma, un canal, un proceso. Hoy tiene que conducir equipos en los que conviven personas y agentes de inteligencia artificial trabajando codo a codo, y esa convivencia exige una habilidad que no está en ningún manual clásico de management: saber diseñar el kernel moral de la operación, es decir, los principios y los límites dentro de los cuales la tecnología puede tomar decisiones y en los que el humano tiene que seguir estando in the loop.
Eso implica distinguir entre usar inteligencia artificial y liderar con ella. Usar IA es incorporar una herramienta; liderar con IA es diseñar los Decision Rights de una organización híbrida: qué puede recomendar el sistema, qué puede ejecutar autónomamente, qué requiere confirmación y qué nunca debería salir del ámbito humano. En Supply Chain no es lo mismo que un agente detecte un riesgo de quiebre de stock, que autorice una reposición, cambie un proveedor, modifique una promesa de entrega o compense a un cliente. Cada escalón conlleva autonomía, pero también impacto económico, operativo y reputacional. El líder 4.0 no necesita tomar todas las decisiones: debe definir quién puede tomarlas, con qué información, dentro de qué límites y quién responde por el resultado.
La primera característica del liderazgo 4.0 es entonces la capacidad de desaprender lo aprendido a la misma velocidad a la que surgen nuevas capacidades tecnológicas, porque el modelo mental que sirvió el año pasado puede quedar obsoleto en meses. La segunda es la alfabetización en datos y en IA, no como conocimiento técnico enciclopédico sino como criterio: saber qué preguntarle a un modelo, qué validar y qué nunca delegar. Y la tercera, quizás la más subestimada, es la capacidad de sostener equipos híbridos, formados por talento humano y copilotos cognitivos, donde el rol del líder pasa de dar instrucciones a diseñar sistemas de trabajo, permisos y supervisión.
Esto ya figura en los datos sobre el futuro del trabajo. El Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum estima que el 37% de las habilidades utilizadas actualmente en Supply Chain y Transporte cambiarán hacia 2030, y que el 79% de las empresas del sector espera un uso creciente del pensamiento analítico. A su vez, el Work Trend Index de Microsoft anticipa que los equipos deberán aprender a capacitar y gestionar agentes. Eso no significa convertir a cada líder en programador: significa formar líderes capaces de combinar criterio de negocio, pensamiento sistémico, alfabetización tecnológica y responsabilidad humana.
El liderazgo digital de esta etapa se mide menos por cuánto sabe el líder y más por cuánto es capaz de habilitar que quienes lo rodean, humanos y agentes por igual, para que sepan y decidan bien.
É. L: ¿Cómo están transformando la inteligencia artificial, la automatización y el análisis de datos la toma de decisiones de los líderes?
Estamos pasando de un modelo en el que el dato informaba la decisión a otro en el que el dato, procesado por sistemas de agentes, propone la decisión y el líder la valida, la ajusta o la delega según el nivel de riesgo. Eso cambia radicalmente la naturaleza del trabajo directivo. La automatización y el análisis predictivo permiten anticipar quiebres de stock, demoras logísticas o caídas de conversión antes de que se conviertan en un problema visible, y ese es el verdadero salto: pasar de gestionar lo que ya pasó a gestionar lo que está por pasar.
Ahora bien, anticipar no es todavía decidir, y decidir no significa necesariamente producir valor. El valor aparece cuando cerramos el circuito completo que trabajo con el modelo SIDERAL: señal, insight, decisión, ejecución, resultado y aprendizaje. Si un modelo anticipa un quiebre de stock pero nadie definió quién puede mover inventario, qué promesa debe protegerse, qué costo resulta aceptable o cómo se medirá el resultado, la empresa acumula alertas, no capacidad. La ventaja no está en tener el mejor pronóstico aislado, sino en convertirlo, bajo gobernanza, en una decisión repetible que mejore simultáneamente el servicio, el margen y la velocidad.
Pero acá aparece la responsabilidad central del liderazgo actual: no delegar ciegamente. La inteligencia artificial aumenta la capacidad de decisión, no la reemplaza, y por eso insisto tanto en la idea de IA aumentada por sobre la de la automatización total.
Por eso no todas las decisiones deberían recibir el mismo nivel de autonomía. Las de alta frecuencia, de bajo impacto y de fácil reversión pueden delegarse dentro de guardrails claros. Las de riesgo intermedio requieren un modelo de copiloto: la IA recomienda y la persona confirma. Y las que pueden comprometer el margen, la seguridad, la reputación, la regulación o la confianza deben conservar la intervención humana explícita. La autonomía no depende solamente de lo que el agente puede hacer técnicamente, sino también del costo de equivocarse, de la reversibilidad de la acción y de la capacidad para reparar el daño.
Un liderazgo maduro entiende que cada decisión automatizada necesita un marco de gobernanza claro, algo que suelo explicar con la metáfora de Iron Man: el kernel que define los principios, la armadura o Mark que ejecuta con las capacidades de la tecnología, el Jarvis que asiste, informa y sugiere en tiempo real, y Tony Stark, la persona, que en última instancia decide y asume la responsabilidad. Ese equilibrio entre la velocidad de decisión y la gobernanza humana es hoy la competencia de liderazgo más determinante.
Te podría interesar: DHL Express destaca a 10 emprendedores de Latam con potencial exportador
Hay, además, un riesgo más silencioso que el error visible: que el agente cumpla a la perfección un objetivo que la empresa definió mal. Un sistema puede responder más rápido, reducir costos y mantener todos sus indicadores en verde mientras desplaza el problema hacia reaperturas, devoluciones, compensaciones o promesas incumplidas. Esta es una de las tesis centrales de mi saga, a la que puede acceder en mi perfil de LinkedIn: JobToBeDone Agéntico. No alcanza con medir la actividad o la eficiencia local; hay que medir la resolución efectiva, el impacto económico y el progreso real para el cliente. Un error visible puede corregirse. Un KPI equivocado puede llevar al agente, al equipo y a toda la organización a repetir el error.
É. L:¿Qué novedades y ejes temáticos tendrá esta edición del eCommerce Day Argentina?
Esta edición tiene un significado especial porque coincide con los 20 años del eCommerce Day Tour y con la edición número 200 del evento a nivel regional, así que además de la agenda de contenidos, hay una dimensión de celebración de dos décadas construyendo este ecosistema en América Latina.
Pero no queremos plantearlo únicamente como una celebración nostálgica. La edición número 200 es, sobre todo, un punto de control para comprender qué aprendimos y qué debemos rediseñar. Cada edición funcionó como un sensor del ecosistema: permitió detectar nuevas demandas, fricciones, tecnologías, modelos de negocio y capacidades. Haber llegado hasta acá demuestra que no construimos solamente una secuencia de eventos; construimos una red de conocimiento que se sostiene porque empresas, emprendedores, cámaras, academia, gobiernos y líderes decidieron aprender de manera colaborativa.
El eje temático de esta edición es “Retail, Digital Channels & AI Revolution”, y ahí se concentrará buena parte de la conversación: inteligencia artificial aplicada al comercio, comercio unificado, omnicanalidad real, retail media, marketplaces, social commerce, logística inteligente, fulfillment, pagos digitales, talento y liderazgo. La jornada central presencial se realizará el jueves 27 de agosto en el Centro de Convenciones Buenos Aires. Como novedad, se suma el eCommerce Day Arena, un escenario dinámico con formato silent track ubicado en el corazón de la feria, pensado para integrar presentaciones, casos aplicados, competencias y lanzamientos a lo largo del recorrido de los asistentes.
Dentro del Arena se desarrollarán la eCommerce Startup Competition y la AI For Unified Commerce Competition, impulsadas por el eCommerce Institute con el apoyo de la Global Commerce Foundation. En esta última no buscamos promesas ni demos aisladas, sino soluciones de inteligencia artificial con casos reales, resultados verificables y aplicación concreta en ventas, inventario, fulfillment, pricing, hiperpersonalización o experiencias en tiendas físicas. Es una manera de llevar al evento la misma disciplina que reclamamos a las empresas: menos hype, más producción; menos actividad, más impacto demostrable.
Lea la nota completa en la Revista Énfasis Logistica (pag. 21)
