De experimentar con IA a obtener resultados de negocio
El valor de la inteligencia artificial aparece cuando mejora procesos, desarrolla capacidades y genera resultados medibles. Este es el recorrido para pasar del piloto al impacto.
La inteligencia artificial ya está presente en muchas empresas.
El primer paso, por tanto, ya se ha producido: las empresas están experimentando con inteligencia artificial.
Pero experimentar no significa necesariamente obtener resultados.
Una herramienta puede ahorrar algunos minutos a un empleado. Un equipo puede utilizar IA para preparar un informe. Un departamento puede desarrollar un pequeño piloto. Incluso una empresa puede tener decenas de empleados utilizando herramientas de IA.
Y, sin embargo, el impacto sobre el negocio puede seguir siendo limitado.
La verdadera pregunta no es cuántas herramientas de IA utiliza una empresa, sino qué problemas está resolviendo, qué procesos está mejorando y qué resultados está consiguiendo gracias a ellas.
El gran reto: pasar del piloto al impacto.
La diferencia entre experimentar y obtener resultados es uno de los grandes retos de la adopción empresarial de la IA.
El problema ya no es únicamente conseguir que las empresas utilicen IA. El reto es conseguir que la IA cambie la forma en que trabajan y genere valor para el negocio.
¿Por qué muchos proyectos de IA no pasan de la experimentación?: hay una razón fundamental: introducir una herramienta es mucho más sencillo que transformar un proceso.
Una persona puede empezar a utilizar una herramienta de IA en cuestión de minutos. Puede escribir un prompt, analizar un documento, generar un texto o resumir información. Pero transformar un proceso empresarial requiere mucho más: implica entender cómo se trabaja actualmente, identificar qué actividades pueden mejorarse, determinar qué parte puede asumir la IA, establecer qué debe seguir haciendo una persona, definir controles, formar a los profesionales y medir los resultados.
Por eso, una empresa puede tener un nivel elevado de utilización de IA y, al mismo tiempo, un nivel reducido de transformación. Este hecho viene provocado por empezar por la herramienta.
Antes de empezar por la herramienta la pregunta a hacerse debería ser la siguiente:
¿Qué problema empresarial queremos resolver?
Esto cambia completamente el enfoque.
Si empezamos por la herramienta, corremos el riesgo de buscar problemas para justificar su utilización.
Si empezamos por el problema, podemos determinar si la IA es realmente la solución más adecuada y cómo trabajar con ella para solucionarlo.
Por ejemplo, si una empresa sabe que el departamento de proyectos dedica muchas horas cada mes a recopilar datos e información de distintas fuentes para elaborar un informe de gestión en lugar de empezar buscando qué herramienta de IA utilizar, el camino adecuado sería analizar primero el proceso:
¿Dónde se emplea el tiempo? ¿Qué tareas son repetitivas? ¿Qué información se necesita? ¿Qué parte puede automatizarse? ¿Dónde debe intervenir una persona? ¿Cómo se valida el resultado?
A partir de ahí tendrá sentido seleccionar la tecnología.
De la tarea aislada al proceso completo.
Este es probablemente uno de los cambios de perspectiva más importantes.
La IA puede mejorar una tarea concreta, pero el verdadero valor aparece cuando mejora el proceso completo.
En EDE hemos identificado cinco pasos que pueden seguir las empresas para convertir la experimentación en resultados. No existe una metodología única que sirva para todas las empresas, pero sí podemos establecer un recorrido práctico.
1. Identificar problemas y oportunidades de negocio
El punto de partida debería estar en la empresa, no en la tecnología.
Hay que identificar tareas y procesos donde existan problemas concretos: exceso de trabajo manual, procesos demasiado lentos, gran cantidad de información que analizar, errores frecuentes, tareas repetitivas, dificultades para generar informes, problemas para acceder al conocimiento interno, necesidad de mejorar previsiones o análisis o procesos que requieren demasiado tiempo de profesionales cualificados.
Esta identificación permite construir un primer mapa de oportunidades.
Y aquí es fundamental implicar a las personas que realizan el trabajo. Quien conoce un proceso en profundidad suele saber dónde se encuentran sus principales ineficiencias.
2. Seleccionar y priorizar los casos de uso
Una empresa puede identificar decenas de posibles aplicaciones de IA. No debería intentar implantarlas todas. Conviene priorizar utilizando criterios como:
Impacto potencial, facilidad de implantación, disponibilidad de datos, riesgo, posibilidad de escalar ...
Un caso de uso muy sencillo que permita ahorrar cientos de horas al año puede ser más interesante que un proyecto tecnológicamente sofisticado cuyo impacto sea difícil de demostrar.
También es importante valorar el riesgo. No tiene las mismas implicaciones utilizar IA para preparar un primer borrador de una presentación que utilizarla para tomar una decisión sobre un cliente, seleccionar candidatos o generar información financiera.
Priorizar también significa decidir dónde no utilizar IA.
3. Rediseñar el proceso
Una vez seleccionado un caso de uso, llega una fase que a menudo recibe menos atención de la necesaria: analizar cómo debería funcionar el proceso.
Aquí conviene separar las actividades en tres grupos:
Grupo 1: Tareas que puede realizar la IA.
Por ejemplo, clasificar información, resumir documentos, generar un primer análisis o preparar un borrador.
Grupo 2: Tareas en las que debe colaborar una persona y la IA.
Por ejemplo, interpretar resultados, plantear escenarios o elaborar recomendaciones.
Grupo 3: Tareas que deben permanecer bajo responsabilidad humana.
Especialmente aquellas que implican decisiones relevantes, criterios profesionales, responsabilidad jurídica o impacto sobre otras personas.
Este análisis permite construir un nuevo flujo de trabajo en el que la IA no sea simplemente un añadido, sino una parte integrada del proceso.
4. Formar a las personas para el nuevo proceso
Aquí aparece una cuestión especialmente importante: no basta con enseñar a utilizar una herramienta; se debe tener en cuenta el objetivo que se persigue con el uso de la IA.
Si una empresa modifica un proceso, pero las personas siguen trabajando exactamente igual, la transformación difícilmente se producirá.
La formación debe explicar: qué puede hacer la IA en ese proceso, qué no puede hacer, cómo utilizarla correctamente, cómo formular instrucciones eficaces, cómo trabajar con información y datos, cómo verificar sus resultados, qué información no debe compartirse, cuándo es necesario recurrir al criterio profesional,… en definitiva, cómo se integra la IA en el nuevo proceso.
Además, la formación debería estar adaptada al Departamento correspondiente / puesto de trabajo.
5. Medir, aprender y escalar
Un proyecto piloto tiene sentido si permite aprender. Pero también debe permitir responder a una pregunta:
¿Ha mejorado realmente el proceso?
Para ello necesitamos establecer indicadores antes de implantar la solución.
Por ejemplo:
| Antes de utilizar IA | Después de incorporar IA |
|---|---|
| 8 horas para elaborar un informe | 3 horas |
| 20 % del tiempo dedicado a recopilar información | 8 % |
| 5 tareas manuales | 2 tareas manuales |
| 3 días de tiempo de respuesta | 1 día |
| X errores en el proceso | Menor número de errores |
No todos los beneficios tienen que traducirse inmediatamente en euros.
Podemos medir tiempo, productividad, calidad, capacidad de análisis, rapidez de respuesta, satisfacción del cliente o capacidad de los profesionales para dedicar más tiempo a tareas de mayor valor.
Lo importante es establecer una línea de partida y comprobar qué y cuánto ha cambiado.
Cuando un caso de uso funciona, llega el momento de escalarlo.
Y aquí aparece otra dificultad habitual: un piloto que funciona en un pequeño equipo no siempre funciona automáticamente cuando se extiende a toda la organización.
Escalar requiere revisar herramientas, procesos, formación, seguridad, gobernanza y soporte.
La adopción debería medirse, por tanto, en resultados y no solamente en usuarios.
El liderazgo: un marco para generar valor
Finalmente quiero destacar otro elemento fundamental, el liderazgo.
Cuando cada departamento experimenta por su cuenta, pueden aparecer soluciones interesantes, pero también duplicidades, riesgos y dificultades para compartir conocimiento.
La dirección debe establecer un marco que permita experimentar sin perder la visión global.
Esto implica definir cuestiones como: qué objetivos persigue la empresa con la IA, qué usos están permitidos, qué información puede utilizarse, cómo se validan los resultados, qué responsabilidades corresponden a las personas, qué proyectos deben priorizarse, cómo se mide el impacto, cómo se comparten las buenas prácticas.
La IA, por tanto, no debería ser únicamente un proyecto de tecnología, sino que es una cuestión de negocio, personas y organización.
La IA no se convierte en una ventaja competitiva cuando una empresa empieza a utilizarla. Se convierte en una ventaja cuando consigue hacer mejor algo que antes hacía peor, más despacio o con un coste mayor.
Ese es el verdadero salto: pasar de utilizar inteligencia artificial a obtener resultados de negocio con inteligencia artificial.
Para finalizar este post, comparto las siguientes preguntas / respuestas que nos ayudarán a reflexionar sobre cómo nuestra empresa u organización puede obtener resultados de negocio con IA:
Cómo obtener resultados de negocio con IA
01¿Por qué muchas empresas experimentan con IA pero no consiguen resultados?+
Porque utilizar herramientas de IA no implica necesariamente modificar los procesos de trabajo. Muchas iniciativas se quedan en tareas aisladas o proyectos piloto sin integración, seguimiento ni medición del impacto.
02¿Por dónde debe empezar una empresa para obtener resultados con IA?+
Lo recomendable es identificar problemas y procesos concretos en los que exista una oportunidad de mejora y, posteriormente, priorizar los casos de uso según su impacto potencial, facilidad de implantación, disponibilidad de datos y nivel de riesgo.
03¿Es necesario rediseñar los procesos para utilizar IA?+
No siempre, pero las mayores oportunidades suelen aparecer cuando la IA se integra en el flujo de trabajo y no se limita a mejorar una tarea aislada. El rediseño permite determinar qué tareas debe realizar la IA, cuáles requieren colaboración humano-IA y cuáles deben permanecer bajo responsabilidad humana.
04¿Cómo se puede medir el impacto de la IA en una empresa?+
Dependiendo del caso de uso, pueden utilizarse indicadores como tiempo ahorrado, productividad, reducción de errores, costes, tiempos de respuesta, calidad, satisfacción del cliente o mejora de ingresos. Lo importante es establecer una situación de partida y comparar los resultados posteriores.
05¿Qué papel tiene la formación para conseguir resultados?+
La formación permite que los profesionales comprendan las capacidades y limitaciones de la IA y aprendan a integrarla en sus tareas. Para que tenga impacto, debe estar vinculada a procesos y necesidades reales del puesto de trabajo.
06¿Todos los proyectos piloto deben escalarse?+
No. Un piloto también sirve para descubrir qué aplicaciones no generan suficiente valor. Lo importante es establecer criterios de evaluación que permitan decidir qué iniciativas abandonar, cuáles mejorar y cuáles merece la pena integrar y escalar.
Merece la pena reflexionar sobre estos temas para integrar bien la IA en la empresa con el objetivo de mejorar nuestros resultados y nuestra competitividad.
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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