IA y productividad empresarial
Tener herramientas de IA no garantiza trabajar mejor. Qué dicen los estudios y cómo integrar la IA en los procesos para que mejore la productividad y los resultados de la empresa.
La inteligencia artificial está cambiando la forma de trabajar en las empresas. Permite realizar tareas en menos tiempo, con mayor calidad y facilitar la toma de decisiones. Sin embargo, disponer de herramientas de IA no garantiza, por sí solo, una mejora de la productividad.
La verdadera oportunidad está en integrar la IA en los procesos de trabajo, preparar a las personas para utilizarla y orientar su aplicación hacia objetivos concretos de negocio. Cuando esta integración se realiza adecuadamente, la empresa puede liberar tiempo, mejorar la calidad de sus operaciones y utilizar mejor sus recursos, con efectos positivos sobre su competitividad y sus resultados.
¿Qué dicen los estudios sobre el impacto de la IA en la productividad?
La investigación empieza a aportar evidencias relevantes sobre el grado de mejora del rendimiento profesional y de la productividad de las empresas tras el buen uso de la IA. A continuación se muestran un par de estudios que evidencian la mejora de productividad que se genera por la integración de la IA en las organizaciones.
Estudio 1: la IA en la atención al cliente
El estudio “Generative AI at work” de Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond, publicado en The Quarterly Journal of Economics en 2025, analizó el uso de un asistente de IA entre más de 5.000 profesionales de atención al cliente de una empresa de software. Se midieron los resultados de los profesionales que no usaron la IA y los de quienes sí la usaron, antes y después de empezar a utilizarla.
Los resultados mostraron:
- Un aumento del 15 % en la productividad global: la implementación de IA generativa incrementó de forma inmediata la cantidad de problemas resueltos por hora por empleado.
- Una aceleración del servicio: el tiempo medio de atención (AHT) por cliente se redujo de 43 a 35 minutos.
- Capacidad multitarea: el número de conversaciones simultáneas gestionadas por hora (CPH) aumentó un 15 %.
- Consistencia en la calidad: la tasa de resolución de problemas (RR) subió ligeramente hasta el 84 %, mientras que la satisfacción del cliente (NPS) se mantuvo intacta en 80 puntos.
La IA generativa actuó como un multiplicador de capacidad operativa: más consultas resueltas, más casos en paralelo y ninguna pérdida de calidad.
En este caso, la IA permitió a los trabajadores resolver consultas más rápido y gestionar más casos en paralelo, logrando incrementos de productividad de doble dígito sin deteriorar la calidad ni la satisfacción del cliente.
Los siguientes gráficos muestran los resultados de los empleados de atención al cliente sin el uso de la IA, antes del uso de la IA y después. Se observa la mejora obtenida en productividad tras el uso de la IA (gráfica roja) en cada uno de los indicadores.
Estudio 2: la “frontera irregular” de la IA
Otro estudio, “Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of Artificial Intelligence on Knowledge Worker Productivity and Quality”, realizado por un grupo de investigadores en colaboración con Boston Consulting Group y publicado en Organization Science en marzo de 2026, analizó a 758 profesionales que desarrollaban tareas de consultoría.
Los resultados muestran que las capacidades de la IA mejoran drásticamente la productividad y la calidad en tareas ubicadas dentro de su dominio, pero perjudican el rendimiento en tareas complejas situadas fuera de su alcance. Los trabajadores que utilizaron GPT-4 completaron un 12,2 % más de tareas, con mayor rapidez y calidad en trabajos dentro de su alcance, mientras que su precisión disminuyó en los problemas más avanzados.
Estos hallazgos subrayan la necesidad de que las organizaciones comprendan las limitaciones de la tecnología para equilibrar eficazmente la colaboración entre humanos y máquinas. La integración de la IA es indispensable en las empresas, pero hay tareas que pueden ser desarrolladas por la IA (las que se encuentran dentro de la frontera / task inside the frontier), ya que mejoran la calidad de los resultados, y otras que se encuentran fuera de su alcance (task outside the frontier), que deben combinar el trabajo de la IA con el conocimiento y la experiencia de los profesionales.
El siguiente gráfico muestra el modelo conceptual central del artículo. Ilustra cómo tareas que los humanos perciben como de similar nivel de dificultad (representadas por la línea discontinua) quedan divididas a lados opuestos de la frontera de capacidad de la IA.
Si la tarea cae dentro de la frontera, la IA mejora sensiblemente el rendimiento; si cae fuera, la IA por sí sola empeora el resultado, por lo que debe trabajarse conjuntamente con el profesional.
El siguiente gráfico muestra un desplazamiento claro de la curva de densidad de calidad hacia la derecha en el caso de las tareas dentro de la frontera (inside the frontier). El uso de la IA mejora notablemente la calidad de los resultados: el grupo de control sin IA obtuvo una media de 4,38 sobre 10, mientras que los grupos con acceso a GPT-4 alcanzaron puntuaciones medias de 5,68 (GPT solo) y 5,86 (GPT + capacitación en prompt engineering), lo que representa un aumento de calidad de más del 30 %.
Los participantes que utilizaron IA completaron un 12,2 % más de tareas y lo hicieron un 25,1 % más rápido, con una mejora significativa en la calidad de sus respuestas para las tareas incluidas dentro de las capacidades de la herramienta.
Interpretar los resultados con cautela
Estos estudios son dos ejemplos de análisis de la mejora de la productividad en las organizaciones tras la integración de la IA en sus tareas. Son resultados prometedores, pero deben interpretarse con cautela: proceden de contextos y tareas concretos, y no significan que todas las empresas vayan a conseguir automáticamente mejoras de esa magnitud.
La perspectiva empresarial invita a distinguir entre productividad individual y resultados organizativos. En su estudio “The State of AI: How Organizations Are Rewiring to Capture Value” (2025), McKinsey observó que, aunque la adopción de la IA generativa se estaba extendiendo, más del 80 % de los encuestados todavía no apreciaba un impacto tangible de esta tecnología en el resultado operativo de su organización.
La IA puede ayudar a trabajar mejor, pero la empresa necesita transformar ese potencial en mejoras reales de sus operaciones, no solo en mejoras individuales de sus profesionales.
Por eso es necesario integrar la IA en los procesos de la organización.
¿Cómo puede mejorar la productividad una empresa mediante la IA?
La productividad no consiste únicamente en hacer más cosas en menos tiempo. También implica reducir errores, mejorar la calidad, aprovechar mejor los recursos y ofrecer un mejor servicio. La IA puede contribuir a estos objetivos en distintas áreas.
1. Automatizar tareas repetitivas y liberar tiempo
Una de las aplicaciones más inmediatas consiste en reducir el tiempo dedicado a actividades rutinarias: preparar borradores de documentos, clasificar información, resumir reuniones, extraer datos de archivos, elaborar respuestas iniciales o generar informes.
En administración, por ejemplo, la IA puede ayudar a procesar documentación y preparar comunicaciones. En Recursos Humanos, puede apoyar la elaboración de descripciones de puestos y materiales formativos. En Finanzas, puede facilitar el análisis de desviaciones y la preparación de comentarios sobre resultados.
El beneficio no se limita al tiempo ahorrado. También permite que los profesionales dediquen más atención a tareas que requieren criterio, experiencia, creatividad o interacción con clientes y compañeros.
2. Mejorar los procesos, no solo las tareas
Una empresa puede conseguir mejoras puntuales utilizando IA para realizar una actividad concreta. Sin embargo, las oportunidades más interesantes aparecen cuando analiza el proceso completo.
Pensemos en la elaboración de una propuesta comercial. La IA puede ayudar a redactar el documento, pero su contribución será mayor si también facilita la búsqueda de información sobre el cliente, la identificación de necesidades, la preparación de argumentos comerciales y la adaptación de la propuesta.
Esto exige revisar cómo se desarrolla el trabajo, qué tareas pueden automatizarse o mejorarse, dónde deben intervenir las personas y qué controles son necesarios.
El informe de McKinsey destaca precisamente la importancia de rediseñar los flujos de trabajo para capturar valor de la IA generativa. No se trata simplemente de incorporar una herramienta al proceso existente, sino de preguntarse cómo podría funcionar mejor el proceso gracias a ella.
3. Tomar mejores decisiones a partir de la información
La IA también puede ayudar a convertir grandes volúmenes de información en conocimiento útil para la gestión. Puede apoyar el análisis de ventas, detectar patrones en las reclamaciones de clientes, resumir estudios de mercado, identificar desviaciones presupuestarias o facilitar la interpretación de indicadores operativos.
En una empresa industrial, por ejemplo, puede contribuir al análisis de incidencias de mantenimiento, la revisión de documentación técnica o la identificación de patrones en los datos de producción, siempre que disponga de información adecuada y de sistemas fiables.
Estas aplicaciones pueden reducir el tiempo necesario para analizar información y mejorar la capacidad de anticipación. No obstante, sus resultados deben contrastarse, especialmente cuando las decisiones tienen consecuencias económicas, técnicas o legales importantes.
4. Mejorar la calidad y la experiencia del cliente
La productividad también mejora cuando se reduce el retrabajo, disminuyen los errores y se resuelven las necesidades de los clientes con mayor rapidez.
La IA puede ayudar a detectar inconsistencias, revisar documentos, preparar respuestas personalizadas y facilitar el acceso a información relevante. En atención al cliente, puede apoyar a los profesionales con sugerencias de respuesta y acceso más rápido al conocimiento disponible.
El objetivo no debería ser responder más deprisa a cualquier precio, sino ofrecer un servicio más ágil y consistente sin sacrificar la calidad.
5. Extender el conocimiento y las buenas prácticas
Los estudios también apuntan a que la IA puede ayudar a reducir diferencias de rendimiento entre profesionales. Si se utiliza adecuadamente, puede facilitar el acceso a procedimientos, ejemplos y conocimientos que antes dependían de la experiencia individual.
Esto resulta especialmente interesante para incorporar nuevos empleados, formar equipos y mejorar el desempeño de los trabajadores, facilitando que las buenas prácticas se compartan en toda la organización.
Para conseguirlo, la empresa necesita combinar herramientas de IA con conocimiento interno fiable, formación y criterios claros de validación.
Cómo te acompaña EDE
En EDE apoyamos a las empresas en la incorporación e integración de la IA en sus procesos. Para ello formamos a sus profesionales en las distintas herramientas de IA y en distintos campos de IA aplicada, facilitando el conocimiento de la IA y de su uso con fines profesionales. Asimismo, ayudamos a integrar la IA en los procesos que las organizaciones necesitan para mejorar su productividad y, por consiguiente, sus resultados.
El siguiente post analizará las claves para que una organización pueda convertir la IA en productividad y saber si efectivamente está mejorando.
IA y productividad empresarial
01¿Mejora la IA la productividad de las empresas?+
Los estudios muestran mejoras relevantes: más tareas resueltas, menos tiempo por tarea y mayor calidad en las actividades que la IA puede asumir. Pero esos resultados proceden de contextos concretos y no se trasladan automáticamente a todas las organizaciones.
02¿Por qué tener herramientas de IA no basta para ser más productivo?+
Porque la mejora individual no siempre se traduce en mejoras del resultado de la empresa. Hace falta integrar la IA en los procesos, formar a las personas y orientarla a objetivos de negocio concretos.
03¿Qué es la “frontera irregular” de la IA?+
Es la idea de que la IA mejora mucho el rendimiento en unas tareas (dentro de la frontera) y lo empeora en otras de dificultad aparente similar (fuera de ella). Por eso conviene conocer sus límites y decidir qué tareas asume la IA y cuáles requieren colaboración humana.
04¿En qué áreas de la empresa puede aplicarse?+
En cualquier área con tareas repetitivas, gran volumen de información o necesidad de mejorar la calidad: administración, Recursos Humanos, Finanzas, atención al cliente, operaciones o dirección, entre otras.
05¿Cómo sé si la IA está mejorando mi productividad?+
Estableciendo indicadores antes de implantarla (tiempo, errores, calidad, tiempos de respuesta…) y comparándolos después. Este será el tema del siguiente artículo de la serie.
Ignacio Jiménez Urueña
Coordinador de Estudios y Análisis de Inteligencia Artificial. Investigador y especialista en inteligencia empresarial, con más de 25 años de experiencia trabajando con empresas en la mejora de su competitividad. Actualmente desarrolla estudios de inteligencia que transforman datos e información en conocimiento útil para la toma de decisiones empresariales.
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