El secreto de Pernod Ricard: cómo lograr que los empleados pidan la IA en lugar de resistirla

Pernod Ricard es la segunda compañía de bebidas espirituosas del mundo. Tiene 18.500 empleados, presencia en más de 70 países, 90 plantas de producción y un catálogo que incluye desde Jameson hasta Absolut, desde Ballantine’s hasta Chivas Regal. Es también, según un caso de estudio de Harvard Business School publicado en 2024 y revisado en 2025, una de las empresas que mejor ha resuelto el problema que destruye la mayoría de las transformaciones digitales: cómo lograr que los empleados quieran la tecnología en lugar de soportarla.

Lo que encontraron los profesores Iavor Bojinov y Edward McFowland III —junto con François Candelon del BCG Henderson Institute y sus colegas del HBS Europe Research Center— en el interior de esta compañía francesa de 200 años contradice varios supuestos ampliamente aceptados sobre la resistencia al cambio tecnológico en organizaciones tradicionales. Y ofrece un manual de implementación con datos reales que pocas veces se ven en la literatura de transformación digital.

El problema que nadie esperaba: los vendedores adoptaron, los marketers resistieron

En 2020, frente a la creciente complejidad de gestionar un portafolio de marcas global con procesos analógicos, la conducción de Pernod Ricard tomó una decisión que no admitía dilaciones: lanzar cuatro programas digitales estratégicos —conocidos internamente como KDPs, por sus siglas en inglés— para automatizar procesos e instalar la toma de decisiones basada en datos en el corazón del negocio. Los dos más importantes eran D-STAR, un sistema de recomendaciones para el equipo de ventas que indicaba en tiempo real qué SKUs priorizar, qué tiendas visitar y con qué frecuencia; y Matrix, una plataforma de optimización del gasto publicitario que ayudaba al equipo de marketing a decidir cuánto invertir detrás de cada marca y en qué canal.

La hipótesis de trabajo de los investigadores de Harvard era razonablemente intuitiva: el equipo de ventas —por naturaleza relacional, volcado hacia el cliente, acostumbrado a operar con intuición y olfato— sería el más resistente. El equipo de marketing, más analítico y habituado a trabajar con datos, adoptaría con más facilidad. Los resultados invirtieron completamente ese pronóstico.

Los vendedores adoptaron D-STAR con entusiasmo. Los marketers resistieron Matrix con tenacidad. La razón, cuando se analizó con cuidado, era elegante en su simplicidad: los vendedores vieron, casi de inmediato, que seguir las recomendaciones de D-STAR mejoraba sus métricas individuales de desempeño. Y mejor desempeño individual significa, en cualquier fuerza de ventas del mundo, mejores bonificaciones. La tecnología se alineó con el incentivo. Y cuando la tecnología se alinea con el incentivo, la adopción no necesita empuje: se produce sola.

Los marketers, en cambio, sintieron que Matrix cuestionaba directamente su expertise. Para un equipo que había construido su identidad profesional en el conocimiento profundo de las marcas y la intuición sobre cómo comunicarlas, ceder esas decisiones a un algoritmo no era una mejora de productividad: era una amenaza a la identidad. La resistencia no era técnica. Era existencial.

El mecanismo que Harvard descifró: de empuje a tracción

La distinción conceptual más valiosa que emerge del caso Pernod Ricard es la que McFowland resume con una sencillez que no oculta su profundidad: “La estrategia convirtió la transformación digital de algo que el management imponía en algo que los empleados querían activamente.”

Es el pasaje del push al pull. Del directorio que ordena a los empleados adoptar, al empleado que le pide al directorio acceso a la herramienta. La diferencia entre ambos estados no es cosmética: define la velocidad de adopción, la calidad del uso, la sostenibilidad del cambio y el retorno de la inversión.

Para producir ese pasaje, Pernod Ricard construyó una arquitectura de implementación que los investigadores de Harvard identifican como la causa principal del éxito. El primer elemento fue la alineación de incentivos: si seguís la recomendación y no alcanzás la cuota, no hay consecuencias. Si no seguís la recomendación y tampoco alcanzás la cuota, el problema es tuyo. El mensaje era claro sin ser coercitivo: la herramienta no te va a castigar si falla, pero te va a proteger si la usás y las cosas no salen. Bojinov lo explicó con la contundencia de quien encontró el mecanismo exacto: “Si seguís las recomendaciones y no llegás a la cuota, está bien. Pero si no seguís las recomendaciones y no llegás a la cuota, eso no está bien.”

El segundo elemento fue la infraestructura de soporte. La empresa creó equipos de despliegue dedicados para cada mercado, con especialistas en gestión del cambio, analistas de datos y formadores. Estableció líneas de atención directa para que los empleados pudieran reportar problemas o pedir ayuda en tiempo real. Y formó a los equipos no solo en el uso técnico de las herramientas sino en el por qué de su valor.

El tercer elemento fue, quizás, el más revelador sobre cómo funciona realmente el cambio en organizaciones grandes: los embajadores tecnológicos. En cada mercado, Pernod Ricard identificó a los empleados con mayor credibilidad entre sus pares —no los más entusiastas de la tecnología, sino los más respetados por su trayectoria— y los convirtió en primeros adoptantes. “Identificaron a las personas que eran escuchadas”, explicó McFowland. “Gente que lleva mucho tiempo en la empresa y tiene muy buena reputación.” Cuando esos referentes abrazaron las herramientas, la adopción entre sus colegas siguió de manera casi automática.

Los números que justifican el método

La validación última de cualquier estrategia de implementación no está en su elegancia conceptual sino en sus resultados. Y los de Pernod Ricard son lo suficientemente robustos como para convertir el caso en referencia global.

D-STAR alcanzó el 85% de adopción en los mercados donde se desplegó. No es un número que la empresa declaró como objetivo: es el umbral que la propia empresa estableció como condición para expandir la herramienta a nuevos mercados. Pernod Ricard no desplegaba D-STAR en un nuevo país hasta que el mercado previo alcanzara ese nivel de adopción. Era una política de calidad antes de escala, que garantizaba que la expansión no llevaba consigo los vicios de los mercados que todavía no habían consolidado el cambio.

Matrix, más disruptiva para los flujos de trabajo tradicionales del marketing, logró entre el 60% y el 70% de adopción —un número significativo para una herramienta que pedía a los equipos ceder parte de su autoridad discrecional a un algoritmo. En Alemania, uno de los mercados piloto para ambas plataformas, las ventas crecieron a doble dígito durante tres años consecutivos de implementación, con ganancias de participación de mercado que los ejecutivos de la compañía atribuyeron directamente al uso de los KDPs.

Los números agregados del caso: incrementos de ventas de entre el 1,5% y el 4,5% según el mercado, y mejoras de hasta el 15% en eficiencia de marketing. En una industria donde los márgenes son estrechos y los presupuestos publicitarios se cuentan en decenas de millones de dólares por marca, esos porcentajes representan valor real y sustancial.

La lección del equilibrio: control y responsabilidad

El hallazgo más refinado del caso de Harvard, y el que más directamente interpela a los líderes que diseñan transformaciones digitales, es la tensión entre lo que los investigadores denominan el “span of control” y el “span of accountability”: el alcance del control y el alcance de la responsabilidad.

Cuando una herramienta de IA asume parte de las decisiones que antes tomaba un empleado, ese empleado pierde control sobre su propio proceso de trabajo. Si la organización no ajusta simultáneamente cómo mide y evalúa a ese empleado, el resultado es una trampa: el trabajador es responsable de resultados que ya no controla completamente. Y esa asimetría entre responsabilidad y control genera ansiedad, desconfianza y resistencia —exactamente lo contrario de lo que la transformación necesita.

Pernod Ricard entendió este equilibrio de manera intuitiva y lo articuló en su política de incentivos: si la herramienta tiene autoridad sobre las recomendaciones, la responsabilidad del empleado se redefine en función de si siguió o no esas recomendaciones, no solo en función de si alcanzó el resultado final. Es un reencuadre sutil pero crucial que transforma la IA de amenaza en aliada.

La síntesis de Bojinov es tan directa que merece repetirse: “La tecnología está. Las personas, no. Y en eso es donde hay que focalizarse.” No es una crítica a las personas. Es el reconocimiento de que la ventaja competitiva de una transformación digital no reside en la calidad de los algoritmos sino en la capacidad organizacional de integrarlos, usarlos y confiar en ellos.

En un mundo donde casi toda empresa tiene acceso a las mismas plataformas de IA, lo que diferencia a las que transforman de las que acumulan tecnología subutilizada es exactamente lo que Pernod Ricard aprendió a construir: la voluntad humana de usarla.