El método ADKAR, desarrollado por Prosci, estructura el cambio en torno a cinco hitos individuales: Awareness, Desire, Knowledge, Ability, Reinforcement. Su adopción hoy en día supera el ámbito de las consultorías. Grandes grupos como Atos lo integran en sus trayectorias de certificación internas, al igual que SAFe o ITIL, lo que lo convierte en un referente de competencias esperado para los puestos relacionados con la transformación digital.
ADKAR en contexto de hiper-cambio: salir de lo secuencial
El modelo ADKAR fue concebido como una progresión lineal. En un entorno de lanzamientos continuos, agilidad a gran escala o despliegue de herramientas de IA, esta secuencialidad ya no se sostiene. Los colaboradores atraviesan varios ciclos ADKAR en paralelo, en diferentes etapas según los proyectos.
También recomendado : Cómo gestionar eficazmente la conversión de sus archivos en Windows
Observamos en el terreno que las cinco etapas se superponen en cuanto el ritmo de transformación se acelera. Un empleado puede estar en la fase Ability en un despliegue ERP mientras apenas comienza la Awareness en una reestructuración de procesos relacionada con la IA. Tratar estos ciclos como independientes equivale a ignorar la carga cognitiva acumulada.
Para que el modelo siga siendo operativo, debe ser gestionado como un backlog de transiciones individuales en lugar de como un túnel único. Cada colaborador tiene un portafolio de cambios activos, y el rol del change manager consiste en priorizar los hitos ADKAR por orden de impacto en el negocio, no por orden alfabético del modelo. Como detalla la metodología ADKAR explicada en Campus Recrutement, la comprensión detallada de cada etapa sigue siendo la base, incluso cuando la ejecución deja de ser lineal.
Lectura recomendada : Todo lo que necesitas saber sobre el alquiler de trasteros en Pessac, cerca de Burdeos
Diagnosticar el punto de bloqueo ADKAR en un proyecto de transformación
El valor operativo de ADKAR reside menos en la descripción de las cinco etapas que en su capacidad para localizar con precisión dónde un individuo o un equipo se estanca. Demasiados despliegues fracasan porque los equipos de proyecto invierten masivamente en formación (Knowledge) mientras que el verdadero bloqueo se encuentra en la etapa anterior, en el Desire.
Un diagnóstico ADKAR fiable se basa en entrevistas individuales breves y específicas, no en encuestas de satisfacción genéricas. Para cada hito, la pregunta es binaria: ¿el individuo ha superado este umbral, sí o no? El primer “no” en la secuencia identifica el punto de intervención prioritaria.
Concretamente, en un programa ERP de gran envergadura (SAP, Oracle), Prosci ahora ofrece trayectorias de formación dedicadas a cada rol: patrocinadores, jefes de proyecto, gerentes de proximidad. Esta granularidad permite industrializar el diagnóstico y asignar los recursos de acompañamiento donde el bloqueo es real.
- Si el bloqueo está en Awareness, el problema es un déficit de comunicación patrocinada por la dirección, no una falta de materiales de formación.
- Si el bloqueo está en Desire, ninguna formación técnica compensará la ausencia de respuesta a la pregunta “¿qué gano yo personalmente?”.
- Si el bloqueo está en Ability, el colaborador comprende y quiere cambiar, pero el entorno de trabajo (herramientas, procesos, carga) no le permite practicar.
ADKAR como bloque de orquestación en un portafolio de proyectos
ADKAR ya no es solo una cuadrícula de RRHH o de comunicación. Las plataformas de gestión de proyectos como Asana ahora lo presentan como un modelo de orquestación de la adopción, complementario a los marcos de entrega Agile o PMI.
Esta evolución en el uso cambia la postura del change manager. Ya no produce un “plan de gestión del cambio” en paralelo al proyecto. Integra los hitos ADKAR directamente en el backlog del equipo de proyecto, con criterios de aceptación relacionados con la adopción real por parte de los usuarios finales.
En un programa de transformación con varios frentes simultáneos, recomendamos mapear las poblaciones afectadas por frente, y luego cruzar esta cartografía con el estado ADKAR de cada grupo. El resultado es un tablero de adopción que complementa los indicadores clásicos de avance del proyecto (presupuesto, plazo, alcance).
Integrar ADKAR en los rituales ágiles
En un contexto SAFe o Scrum a gran escala, la Planificación de Incremento del Programa ofrece un punto de anclaje natural. Cada PI Planning puede incluir un objetivo de adopción formulado en términos ADKAR: por ejemplo, “alcanzar el umbral Knowledge para los 40 usuarios clave del módulo financiero antes del siguiente PI”.
Las retrospectivas de equipo también se convierten en una herramienta de Reinforcement. Al estructurar una parte de la retrospectiva en torno a la pregunta “¿qué nuevas prácticas hemos adoptado efectivamente este sprint?”, anclamos el último hito ADKAR en un ritual ya existente, sin añadir una reunión adicional.
Límites de ADKAR y decisiones a conocer
El modelo postula que el cambio es deseable. No proporciona ningún marco para decidir si un cambio merece ser llevado a cabo. ADKAR acompaña la adopción, no valida la pertinencia estratégica del proyecto. Esta distinción a menudo es difusa en las organizaciones que confunden “las personas resisten” y “el proyecto está mal calibrado”.
Otra limitación: el modelo trata al individuo como unidad de análisis, lo que es su fortaleza pero también su punto ciego. Las dinámicas colectivas (efecto de grupo, cultura de equipo, juegos políticos entre direcciones) no están modeladas. Un colaborador puede haber superado las cinco etapas individualmente y retroceder bajo la presión de un colectivo hostil al cambio.
- ADKAR funciona mejor cuando se combina con un modelo organizacional (Kotter para el patrocinio, Lewin para la dinámica de grupo).
- En las transformaciones de IA, el hito Knowledge requiere actualizaciones continuas ya que las herramientas evolucionan entre dos ciclos de formación.
- El Reinforcement es el hito más descuidado en la práctica, mientras que es el que determina si el cambio sobrevive más allá del go-live.
La eficacia de ADKAR depende menos del modelo en sí que de la rigurosidad con la que se lleva a cabo el diagnóstico individual y se mantiene a lo largo del tiempo. Un cuadro ADKAR actualizado una vez al inicio del proyecto y luego olvidado no produce ningún resultado. El cambio se gestiona de forma continua, o no se gestiona.