7 Estrategias Útiles de Transformación de IA
Antes de decidir cómo transformar la IA, los líderes necesitan saber por dónde empezar. Analizamos el Anthropic Economic Index (publicación de marzo de 2026)1 , que mapea más de 1 millón de interacciones reales de Claude en 3.260 tareas ocupacionales al marco estándar APQC Process Classification Framework (PCF).2
Consulte los procesos de alto nivel, nivel medio y granular según la exposición real a la IA y los tiempos de verificación humana, respaldados por casos reales de transformación de IA:
El gráfico anterior proporciona una matriz de priorización de las 13 categorías empresariales de nivel superior.
- Tamaño de la burbuja: la cantidad de tareas subyacentes de nivel L4/L5.
- Exposición a la IA (eje Y): la proporción de conversaciones de Claude dirigidas a esa tarea. Una posición más alta significa que la IA se está utilizando activamente para este tipo de trabajo en el mundo real.
- Tiempo de verificación (eje X): los minutos que un ser humano cualificado necesita para validar la salida de la IA. Un tiempo más bajo significa que el coste de la supervisión humana es bajo, lo que hace que el despliegue de IA sea más barato y rápido de escalar.
- El cuadrante dorado: la esquina superior izquierda muestra un alto nivel de integración de IA y bajos costes de verificación, mientras que la esquina inferior derecha muestra un bajo uso de la IA y una verificación lenta.
El gráfico anterior muestra los grupos de procesos de alto apalancamiento dentro de cada categoría. Los datos revelan que incluso dentro de una función de alta prioridad como TI o Marketing, los flujos de trabajo específicos presentan perfiles de implementación muy diferentes.
El gráfico anterior desglosa estos grupos de procesos en las tareas y actividades subyacentes individuales en cada función empresarial. Esta vista microgranular identifica claramente qué flujos de trabajo específicos priorizar durante el despliegue de la automatización.
¿Qué procesos elegir para la transformación con IA?
- Tecnología de la Información (TI): la prioridad más clara, con un alto uso de la IA y un ciclo de verificación manejable de ~60 minutos.
- En el nivel 2: el desarrollo de aplicaciones y la refactorización de código lideran porque las pruebas automatizadas mantienen la revisión humana por debajo de 30 minutos.
- En el nivel 3: la depuración de sintaxis y la generación de pruebas unitarias se sitúan en el cuadrante dorado con un costo de verificación casi nulo.
- Marketing, ventas y servicio al cliente: objetivos altamente escalables con tiempos de verificación inferiores a 45 minutos.
- En el nivel 2: la generación de contenido y la síntesis de estudios de mercado permiten un despliegue rápido debido a su bajo coste de verificación.
- En el nivel 3: el análisis granular de tareas revela que el etiquetado meta de SEO y la generación de borradores iniciales requieren la menor supervisión humana.
- Visión y estrategia: un cuello de botella de alta exposición donde la IA se utiliza intensamente, pero los humanos aún dedican la mayor cantidad de tiempo a verificar el trabajo.
- En el nivel 2: los LLMs frecuentemente redactan modelos para la planificación estratégica empresarial. Sin embargo, la verificación humana requiere varias horas (180+ minutos) para validar las suposiciones críticas antes de la ejecución.
- En el nivel 3: el modelado del panorama competitivo como principal impulsor de este cuello de botella de verificación.
- Riesgo, cumplimiento, relaciones externas y gestión de activos: flujos de trabajo despriorizados debido a la baja exposición a la IA y largos tiempos de verificación.
- En el nivel 2: el seguimiento de auditorías regulatorias debería depender de soluciones puntuales dirigidas en lugar de implementaciones autónomas amplias debido a los altos costes de error.
- En el nivel 3: las tareas que implican el análisis de riesgos en contratos legales quedan en la parte baja de la matriz debido a la revisión humana de alto riesgo requerida.
Más información sobre metodología.
¿Qué es la transformación de la IA?
La transformación de la IA es el siguiente paso después de la transformación digital. Después de que una empresa adopta procesos digitales, el siguiente paso es mejorar su inteligencia. Esto aumentaría el nivel de automatización y la eficacia de esos procesos.
La inteligencia artificial transformadora toca todos los aspectos de la empresa moderna, incluyendo tanto las actividades comerciales como las operativas. Los gigantes tecnológicos están integrando la IA en sus procesos y productos. Por ejemplo, Google se autodenomina una organización “IA-first” (primero la IA). Además de los gigantes tecnológicos, IDC estima que al menos el 90 % de las nuevas organizaciones incorporarán tecnología de IA en sus procesos y productos.
Siéntase gratis de leer nuestras soluciones de sostenibilidad digital si cree que su empresa aún no ha avanzado en su viaje de transformación digital.
¿Cuáles son los pasos para la transformación de la IA?
A continuación hemos enumerado los pasos principales para las empresas Fortune 500. Las empresas más pequeñas podrían prescindir de equipos internos y adoptar enfoques menos arriesgados y con menor inversión, como recurrir a consultores para proyectos específicos.
A continuación, un breve resumen de cada estrategia con los detalles de ejemplos reales relevantes:
1. Definir una visión clara y una hoja de ruta estratégica para la adopción de IA
Una transformación exitosa con IA comienza identificando y priorizando los casos de uso en los que la IA generativa (GenAI), los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y la IA agentiva pueden tener un impacto más significativo en los resultados empresariales. Las organizaciones deberían comenzar evaluando qué flujos de trabajo operativos son más adecuados para la automatización y dónde se puede mejorar eficazmente la experiencia humana mediante la IA.
Esto podría incluir la automatización de tareas repetitivas, la optimización del análisis de datos o la síntesis de información a partir de vastos conjuntos de datos no estructurados. La clave es alinear estos casos de uso con los objetivos estratégicos generales para que cada iniciativa de IA genere resultados tangibles y contribuya a un mayor retorno de la inversión.
Caso de estudio: DocLLM de JPMorgan Chase demuestra el aprovechamiento de GenAI para transformar el análisis de contratos. Al automatizar el proceso de revisión, el banco ha reducido, según se informa, el tiempo de revisión manual hasta en un 85 % y ha minimizado significativamente los errores. Estas iniciativas de alto impacto gratis up recursos críticos, permitiendo que los expertos se centren en decisiones estratégicas en lugar de estancarse en tareas rutinarias. 3
2. Construir una red híbrida de experiencia en IA
Las organizaciones que buscan impulsar la transformación de la IA en 2025 deben asegurarse de tener acceso a talento técnico de vanguardia y conocimientos específicos del dominio. Construir una red híbrida de IA significa combinar la experiencia de laboratorios y proveedores externos de IA, como OpenAI, con la mejora de habilidades de los equipos internos. Esta combinación es esencial porque infunde a la organización capacidades de IA de última generación y fomenta una comprensión profunda de cómo estas tecnologías pueden adaptarse a desafíos empresariales únicos.
Caso de estudio: Airbus invirtió en capacitar a aproximadamente 10.000 ingenieros en herramientas como GitHub. Este esfuerzo aceleró sus simulaciones de diseño de aeronaves en un impresionante 40 %, demostrando que la mejora de habilidades internas y las asociaciones externas pueden generar importantes ganancias de eficiencia.4
Las empresas pueden fomentar una cultura de aprendizaje continuo e innovación invirtiendo en programas de formación integrales adaptados a roles que van desde ejecutivos hasta ingenieros junior.
Además, la implementación de minería de procesos es uno de esos proyectos fáciles de lograr y de gran impacto. Con una herramienta de minería de procesos, su empresa puede identificar ineficiencias existentes y automatizar o mejorar procesos para lograr ahorros o mejorar la experiencia del cliente. Algunas herramientas de minería de procesos generan un gemelo digital de una organización (DTO), proporcionando una visión general de extremo a extremo de los procesos de la empresa y permitiendo la simulación para comparar escenarios reales e hipotéticos.
3. Desplegar IA agentiva para la automatización de extremo a extremo
El concepto de IA agentiva gira en torno al despliegue de sistemas autónomos que pueden manejar flujos de trabajo de varios pasos sin intervención humana constante. Al integrar agentes de IA en los procesos empresariales, las empresas pueden automatizar cadenas complejas de toma de decisiones y ejecución. Esta estrategia optimiza la eficiencia operativa, permitiendo a los empleados redirigir su atención a tareas de mayor nivel que requieren pensamiento creativo y estratégico.
Caso de estudio: el despliegue por parte de Unilever de un agente de IA para adquisiciones ilustra cómo los sistemas autónomos pueden revolucionar la gestión de la cadena de suministro. El agente de IA puede negociar con proveedores, lo que genera ahorros anuales de hasta $250 millones. Este caso de estudio subraya el inmenso potencial de los agentes de IA para optimizar las operaciones y maximizar la eficiencia de costes en diversas funciones. 5
4. Incorporar salvaguardas de IA responsable
Con la creciente integración de la IA en todos los aspectos de las operaciones empresariales, garantizar un uso ético y prevenir sesgos nunca ha sido más importante. Incorporar una IA responsable significa establecer marcos de supervisión sólidos que monitoreen los resultados de la IA en cuanto a precisión, equidad y cumplimiento normativo. Este enfoque proactivo es vital para mantener la confianza pública y garantizar que los sistemas de IA operen de manera transparente y ética.
Un caso de estudio en implementación de IA responsable es el uso por parte de CVS Health de AWS Guardrails para Amazon Bedrock. Al integrar modelos críticos y mecanismos de auditoría, CVS Health garantiza que sus chatbots de farmacia cumplan de manera consistente con las estrictas directrices de la FDA, mitigando al mismo tiempo los riesgos de resultados sesgados. Estas prácticas son fundamentales en la atención médica y otras industrias sensibles donde los riesgos son altos, y cualquier desviación puede tener graves repercusiones. 6
5. Dominar la IA centrada en los datos
El éxito de las iniciativas de IA está enraizado en la calidad y gestión de los datos. Una estrategia centrada en los datos implica invertir en prácticas superiores de gestión del ciclo de vida de los datos para garantizar que los modelos de IA se entrenen con conjuntos de datos de alta calidad, relevantes y bien seleccionados. Sin esa base, incluso los sistemas de IA más avanzados pueden rendir por debajo de lo esperado y producir resultados poco fiables.
Caso de estudio: Medical-GPT de Mayo Clinic es un ejemplo ejemplar de IA centrada en los datos. Al entrenarse con interacciones anonimizadas de pacientes y datos específicos del dominio, el sistema Medical-GPT ha superado a los modelos de propósito general, brindando información más precisa y contextualmente relevante en el campo médico. Este éxito resalta la importancia de dominar la curación y gestión de datos para aprovechar plenamente el potencial de la IA. 7
6. Innovación impulsada por IA
La innovación en IA no es un esfuerzo puntual, sino un proceso continuo que se beneficia de pruebas iterativas y prototipado rápido. Los sprints de innovación impulsados por IA ofrecen un enfoque estratégico para probar y validar rápidamente nuevas ideas antes de escalarlas en toda la organización. Estos sprints permiten a las empresas experimentar con aplicaciones de GenAI en la generación de contenido de marketing, mantenimiento predictivo y mejoras en el servicio al cliente.
Caso de estudio: L'Oréal ofrece un ejemplo convincente de esta estrategia. Al realizar sprints de innovación de IA dirigidos, L'Oréal pudo reducir los ciclos de desarrollo de productos de 18 meses a 4 semanas utilizando herramientas como ChatGPT-4 para el análisis de tendencias y la generación de ideas de productos. Este enfoque acelera el proceso de innovación e impulsa un tiempo de comercialización más rápido para nuevos productos y servicios. 8
7. Escalar con IA modular
Una arquitectura de IA modular permite a las organizaciones integrar múltiples modelos de IA, que van desde el conjunto de herramientas de OpenAI hasta soluciones de código abierto, en un sistema escalable. Esto asegura que las empresas no dependan de un único proveedor y estén bien posicionadas para adoptar nuevos avances a medida que estén disponibles.
Caso de estudio: Gauss LLM de Samsung demuestra una arquitectura modular en acción. Al integrar una variedad de modelos de IA, Samsung ha optimizado tareas que van desde la generación de código hasta el soporte al cliente. Este enfoque integrado no solo mejora el rendimiento general del sistema, sino que también garantiza que la organización pueda pivotar rápidamente hacia nuevos modelos o tecnologías sin necesidad de retrabajos significativos. 9
¿Cuáles son los obstáculos para la transformación de la IA?
Los principales obstáculos que enfrenta la transformación de la IA son:
- Talento y experiencia insuficientes en IA en la organización.
- Problemas de calidad de datos y datos inadecuados.
- Dificultades para identificar casos de uso empresarial aplicables.
- La cultura empresarial a menudo no reconoce el valor de la IA.
¿Cuáles son las mejores prácticas?
Basado en nuestra revisión de investigaciones existentes y entrevistas:
- Definir objetivos claros: identificar desafíos empresariales específicos que la IA puede resolver y asegurar que estas iniciativas se alineen con sus objetivos estratégicos.
- Construir un marco de integración sólido: establecer directrices claras para la gobernanza de datos, el entrenamiento de modelos, la integración de TI, el monitoreo del rendimiento y el cumplimiento normativo.
- Comenzar con proyectos piloto: lanzar pilotos a pequeña escala para evaluar la eficacia de la IA, recopilar información y minimizar riesgos antes de escalar.
- Implementar iteración continua: evaluar regularmente el rendimiento de la IA, recopilar comentarios de los usuarios y refinar los modelos para adaptarse a las necesidades empresariales cambiantes.
- Asociarse con expertos y desarrollar habilidades internas: colaborar con proveedores de LLM experimentados mientras se invierte en mejorar las habilidades de su equipo para garantizar una transformación sostenible.
- Priorizar la seguridad y las prácticas éticas: abordar los sesgos, garantizar la transparencia y aplicar medidas sólidas de privacidad de datos durante todo el ciclo de vida de la IA.
- Fomentar la colaboración interfuncional: alentar la comunicación y el trabajo en equipo entre departamentos para alinear las iniciativas de IA con las estrategias empresariales más amplias.
- Centrarse en la experiencia del usuario: diseñar herramientas intuitivas que se integren fácilmente con los flujos de trabajo existentes y promuevan activamente la adopción por parte de los usuarios.
- Adoptar una estrategia preparada para el futuro: construir arquitecturas flexibles que permitan el aprendizaje continuo, se adapten a las nuevas tecnologías y reduzcan la dependencia de un único proveedor.
Añadir como fuente preferidaMetodología de transformación de procesos con IA
Combinamos tres conjuntos de datos públicos para construir esta visión.
Los tres conjuntos de datos son:
- Anthropic Economic Index (AEI): el conjunto de datos de investigación de Anthropic que mide cómo se utiliza Claude en el mundo real. La publicación de marzo de 2026 cubre más de un millón de conversaciones, etiquetadas por tipo de tarea. Nos indica a qué tareas se está aplicando la IA hoy en día.
- O*NET: la base de datos de ocupaciones del Departamento de Trabajo de los EE. UU. Para cada empleo, enumera las tareas específicas involucradas (por ejemplo, "analizar registros financieros para preparar informes" para un contador). Nos dice qué trabajo realiza realmente la gente.
- APQC Process Classification Framework (PCF): la taxonomía estándar de procesos empresariales, organizada en cinco niveles jerárquicos (L1 a L5), desde categorías amplias como "Gestionar recursos financieros" hasta actividades individuales como "Procesar cuentas por pagar". Nos dice cómo las empresas organizan el trabajo.
El desafío: AEI está organizado por tareas ocupacionales, mientras que las empresas piensan en taxonomías de procesos. Necesitábamos conectar ambos.
Paso 1: Conectar AEI a las tareas ocupacionales
Tomamos la publicación de AEI del 24 de marzo de 2026 y utilizamos la muestra global. Para cada tarea, extrajimos las métricas relevantes para la priorización: con qué frecuencia se usa la IA, cómo colaboran las personas con ella (delegar, iterar, validar o aprender), cuán autónomamente opera la IA, el nivel educativo típico requerido, si los humanos informan que pueden realizar la tarea y con qué frecuencia la IA tiene éxito.
Dado que AEI etiqueta cada tarea utilizando la redacción exacta de las declaraciones de tareas de O*NET, el vínculo es directo. Aproximadamente el 7 % de las tareas aparecen en múltiples ocupaciones. En esos casos, utilizamos la primera en la lista.
Paso 2: Conectar tareas ocupacionales a procesos empresariales
Este paso es más difícil porque la misma tarea puede aparecer en múltiples procesos empresariales, y la redacción rara vez coincide exactamente entre O*NET y PCF. Lo resolvimos en dos capas:
- Filtrar el grupo de candidatos. Para cada una de las 13 categorías de nivel superior de PCF, mantuvimos las ocupaciones que plausiblemente realizan ese tipo de trabajo. Por ejemplo, "Desarrollar la visión y la estrategia" se restringió a altos ejecutivos, analistas de gestión y analistas de investigación de mercado. Construimos este filtro manualmente para las 13 categorías utilizando el sistema estándar de codificación ocupacional de EE. UU.
- Encontrar la mejor coincidencia dentro de ese grupo. Utilizamos un modelo de similitud de oraciones (un modelo de código abierto ampliamente utilizado llamado MiniLM) para puntuar cuán estrechamente coincidía cada descripción de tarea de O*NET con cada descripción de proceso de PCF. La coincidencia con la puntuación más alta fue seleccionada para cada proceso de PCF.
Confianza de la coincidencia
Cada coincidencia recibió una puntuación de similitud entre 0 y 1:
- Confianza alta (puntuación 0.65 o superior): 306 coincidencias (20 %)
- Confianza media (0.50 a 0.65): 1.037 coincidencias (66 %)
- Confianza baja (0.35 a 0.50): 220 coincidencias (14 %)
- Sin coincidencia fiable (por debajo de 0.35): 5 coincidencias
Las 1.568 filas detalladas de PCF (actividades L4 y tareas L5) recibieron una coincidencia. Los niveles superiores (L1 a L3) son demasiado abstractos para la coincidencia directa y se utilizan para la jerarquía y el agrupamiento.
Aquí están los datos que graficamos arriba:
Tenga en cuenta que la tabla muestra el conjunto de datos completo, mientras que los gráficos excluyen las tareas con exposición cero a la IA para una mejor legibilidad.
Lo que excluimos y por qué
- AEI informa datos de uso para las tareas que aparecieron en suficientes conversaciones durante la semana de la muestra como para extraer conclusiones fiables.
- Para el 57 % de los procesos coincidentes, la tarea O*NET correspondiente quedó por debajo de ese umbral, por lo que no podemos decir cuánta IA se está utilizando.
- Excluimos estos de los gráficos en lugar de adivinar. No son necesariamente de baja prioridad, carecemos de evidencia para ubicarlos.
- Los gráficos muestran los 327 procesos donde tenemos una señal medible tanto en la exposición a la IA como en el tiempo de verificación.
Para más información sobre IA
Siéntase gratis de consultar nuestros otros artículos sobre IA para obtener más información sobre cómo la IA puede transformar su negocio:
- Principales casos de uso / aplicaciones de IA
- Los 50 principales casos de uso y estudios de Deep Learning.
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Enlaces de referencia
El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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Great insight on AI and the transformation progression. I found the industries currently impacted interesting also.