
Existen varios modelos de cambio organizacional en los que una empresa puede basarse para aplicar con éxito este proceso. En el presente artículo, destacaremos dos modelos que, de ser ejecutados correctamente, pueden brindar muchos beneficios a la organización.
1) Modelo de Investigación Crítica:
Este modelo presupone la existencia de una ideología imperante que justifica la forma de operar de las organizaciones y que motiva un estado de insatisfacción permanente. La investigación crítica sugiere que los responsables del cambio identifiquen los lineamientos de dicha ideología, así como las situaciones o condiciones que generan conflicto con esta. De este modo, se puede proceder a la modificación o erradicación de la ideología, con el apoyo de elementos interesados en el cambio.
2) Modelo PHCA
También conocido como 'El ciclo PHCA'. Este modelo se enfoca en cuatro pasos determinantes:
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Jhonnatan Horna, profesor del área de Operaciones y Tecnologías de la Información de ESAN, precisó en Gestión que la adopción de la IA no es un desafío tecnológico, sino de gestión del cambio. El docente sostuvo que, para evitar que estas herramientas terminen abandonadas, los líderes deben priorizar la utilidad real sobre la novedad y crear un entorno seguro donde el equipo pueda experimentar sin miedo al error.
César Puntriano, profesor de ESAN Business Law, analizó en La República el último informe del Banco Mundial sobre pobreza, advirtiendo que mientras la región mejora, el Perú sigue lejos de sus niveles prepandemia (27.6 % vs 20.2 % en 2019). El experto enfatizó que la movilidad social depende exclusivamente del crecimiento económico y la inversión privada, motores que hoy se ven frenados por la inseguridad ciudadana y la incertidumbre jurídica.
Sandor Lukacs, profesor de ESAN Graduate School of Business, indicó a la revista Energiminas que la minería peruana debe abandonar el esquema lineal para adoptar un enfoque sistémico basado en la economía circular y la digitalización. El experto destacó que, si bien la inteligencia artificial es clave para la eficiencia y la fiscalización ambiental, existe un riesgo ético urgente: el "sesgo estructural" de algoritmos que ignoran la realidad local.