7 estrategias útiles de transformación con IA
Antes de decidir cómo transformar la IA, los líderes necesitan saber por dónde empezar. Analizamos el Índice Económico de Anthropic (versión de marzo de 2026)1, mapeando más de 1 millón de interacciones reales de Claude en 3.260 tareas ocupacionales con el marco estándar APQC Process Classification Framework (PCF).2
Consulte los procesos de nivel alto, medio y granular según la exposición real a la IA y los tiempos de verificación humana, respaldados por casos reales de transformación con IA:
El gráfico anterior ofrece una matriz de priorización para las 13 categorías empresariales de nivel superior.
- Tamaño de la burbuja: El número 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 una persona cualificada necesita para validar el resultado de la IA. Un tiempo menor significa que el coste de la supervisión humana es bajo, lo que hace que la implementación de IA sea más barata y rápida de escalar.
- El cuadrante dorado: La parte superior izquierda muestra un alto nivel de integración de IA y bajos costes de verificación, mientras que la inferior derecha muestra un bajo uso de IA y una verificación lenta.
El gráfico anterior muestra los grupos de procesos de alto impacto dentro de cada categoría. Los datos revelan que incluso dentro de una función de alta prioridad como TI o marketing, flujos de trabajo específicos presentan perfiles de implementación muy diferentes.
El gráfico anterior desglosa estos grupos de procesos en tareas y actividades subyacentes individuales en cada función empresarial. Esta vista microgranular identifica claramente qué flujos de trabajo específicos priorizar durante la implementación de la automatización.
¿Qué procesos elegir para la transformación con IA?
- Tecnologías de la información (TI): La prioridad más clara, con un alto uso de IA y un ciclo de verificación manejable de unos 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 coste de verificación casi nulo.
- Marketing, ventas y atención 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 ofrecen una implementación rápida gracias a su bajo coste de verificación.
- En el nivel 3: El análisis granular de tareas revela que el etiquetado de metadatos SEO y la generación de borradores iniciales requieren la menor supervisión humana.
- Visión y estrategia: Un cuello de botella de alta exposición en el que la IA se utiliza intensamente, pero las personas siguen tardando más tiempo en verificar el trabajo.
- En el nivel 2: los LLMs con frecuencia redactan modelos para la planificación empresarial estratégica. Sin embargo, la verificación humana requiere varias horas (180+ minutos) para validar los supuestos críticos antes de la ejecución.
- En el nivel 3: El modelado del panorama competitivo es un factor principal de este cuello de botella de verificación.
- Riesgo, cumplimiento, relaciones externas y gestión de activos: Flujos de trabajo despriorizados debido a una baja exposición a la IA y largas colas de verificación.
- En el nivel 2: El seguimiento de auditorías regulatorias debería depender de soluciones puntuales específicas en lugar de despliegues autónomos amplios, debido a los altos costes de error.
- En el nivel 3: Las tareas que implican el análisis de riesgos de contratos legales se aplanan en la parte inferior de la matriz debido a la revisión humana crítica que requieren.
Más información sobre la metodología.
¿Qué es la transformación con IA?
La transformación con 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 afecta a todos los aspectos de la empresa moderna, incluidas las actividades comerciales y operativas. Los gigantes tecnológicos están integrando la IA en sus procesos y productos. Por ejemplo, Google se autodenomina una organización “que prioriza la IA”. Además de los gigantes tecnológicos, IDC estima que al menos el 90 % de las nuevas organizaciones incorporará 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 proceso de transformación digital.
¿Cuáles son los pasos para la transformación con IA?
A continuación enumeramos los principales pasos para las empresas de 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.
Aquí tiene un breve resumen de cada estrategia con los detalles de los ejemplos reales correspondientes:
1. Definir una visión clara y una hoja de ruta estratégica para la adopción de la IA
Una transformación con IA exitosa comienza por identificar y priorizar los casos de uso en los que la IA generativa (GenAI), los large language models (LLMs) y la IA agéntica pueden tener un mayor impacto en los resultados empresariales. Las organizaciones deberían empezar por evaluar qué flujos de trabajo operativos son más adecuados para la automatización y dónde la experiencia humana puede mejorarse eficazmente con IA.
Esto podría incluir la automatización de tareas repetitivas, la racionalización del análisis de datos o la síntesis de información a partir de conjuntos de datos vastos y 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: El 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 presuntamente 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 atascarse en tareas rutinarias. 3
2. Cree una red híbrida de experiencia en IA
Las organizaciones que quieran impulsar la transformación con IA en 2025 deben asegurarse de tener acceso a talento técnico de vanguardia y a conocimientos específicos del sector. Crear una red híbrida de IA significa combinar la experiencia de laboratorios y proveedores externos de IA, como OpenAI, con la mejora de las competencias 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 adaptar estas tecnologías a los retos empresariales particulares.
Caso de estudio: Airbus invirtió en formar a aproximadamente 10.000 ingenieros en herramientas como GitHub. Este esfuerzo aceleró sus simulaciones de diseño de aeronaves en un impresionante 40 %, lo que demuestra que la mejora de competencias interna y las alianzas externas pueden producir importantes ganancias de eficiencia.4
Las empresas pueden fomentar una cultura de aprendizaje continuo e innovación invirtiendo en programas de formación integrales adaptados a perfiles que van desde directivos hasta ingenieros júnior.
Además, implementar 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), ofreciendo una visión integral de los procesos de la empresa y permitiendo simular escenarios reales e hipotéticos.
3. Implemente IA agéntica para la automatización de extremo a extremo
El concepto de IA agéntica gira en torno a la implementación de sistemas autónomos capaces de gestionar flujos de trabajo de varios pasos sin una 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 que los empleados redirijan su atención hacia tareas de mayor nivel que requieren pensamiento creativo y estratégico.
Caso de estudio: La implementación por parte de Unilever de un agente de compras con IA ilustra cómo los sistemas autónomos pueden revolucionar la gestión de la cadena de suministro. El agente de IA puede negociar con los proveedores, lo que se traduce en ahorros anuales de hasta $250 millones. Este caso de estudio subraya el inmenso potencial de los agentes de IA para optimizar las operaciones y la eficiencia de costes en diversas funciones. 5
4. Incorpore salvaguardas de IA responsable
Con la creciente integración de la IA en todas las facetas de las operaciones empresariales, garantizar un uso ético y prevenir los sesgos nunca ha sido tan importante. Incorporar una IA responsable significa establecer marcos de supervisión sólidos que controlen la precisión, la equidad y el cumplimiento normativo de los resultados de la IA. Este enfoque proactivo es vital para mantener la confianza del público y garantizar que los sistemas de IA funcionen de forma transparente y ética.
Un caso de estudio de implementación de IA responsable es el uso por parte de CVS Health de Guardrails de AWS para Amazon Bedrock. Al integrar models críticos y mecanismos de auditoría, CVS Health garantiza que sus chatbots de farmacia cumplan sistemáticamente las estrictas directrices de la FDA y mitiguen los riesgos de resultados sesgados. Estas prácticas son fundamentales en la atención sanitaria y en otros sectores sensibles donde hay mucho en juego y cualquier desviación puede tener graves repercusiones. 6
5. Domine la IA centrada en los datos
El éxito de las iniciativas de IA tiene sus raíces en la calidad y la gestión de los datos. Una estrategia maestra centrada en los datos implica invertir en prácticas superiores de gestión del ciclo de vida de los datos para garantizar que los IA models se entrenen con datasets relevantes, de alta calidad 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:
Wayfair, un minorista estadounidense de artículos para el hogar con 40 millones de productos, descubrió que su IA de búsqueda rendía mal porque las etiquetas de productos proporcionadas por los proveedores eran inexactas e inconsistentes, y el reetiquetado manual era demasiado lento para corregirlas. Wayfair utilizó Snorkel Flow, una plataforma de IA centrada en los datos, para limpiar, deduplicar, etiquetar programáticamente y validar continuamente los datos de su catálogo de productos, lo que produjo datos de entrenamiento de mayor calidad para sus tagging models.
Resultados:
- Datos de producto etiquetados 10x más rápido que con etiquetado manual
- 20 puntos más de precisión del model que los models entrenados con etiquetas de proveedores
- 46 tag models creados en días en lugar de meses
- 7 puntos de mejora en la tasa de clics y 5 puntos de aumento en la tasa de añadir al carrito
- 98,97 % de tasa de victoria sobre las referencias anteriores de la categoría
- Un ahorro estimado de seis años de esfuerzo de los empleados.7
6. Innovación impulsada por IA
La innovación en IA no es un esfuerzo puntual, sino un proceso continuo que se beneficia de las pruebas iterativas y la creación rápida de prototipos. 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, el mantenimiento predictivo y la mejora del servicio al cliente.
Caso de estudio: L’Oréal ofrece un ejemplo convincente de esta estrategia. Al realizar sprints de innovación de IA específicos, 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 ideación de productos. Este enfoque acelera el proceso de innovación e impulsa una comercialización más rápida de nuevos productos y servicios. 8
7. Escale con una IA modular
Una arquitectura de IA modular permite a las organizaciones integrar múltiples IA models, desde el conjunto de herramientas de OpenAI hasta soluciones de código abierto, en un sistema escalable. Esto garantiza 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: El LLM Gauss de Samsung demuestra una arquitectura modular en acción. Al integrar diversos IA models, Samsung ha optimizado tareas que van desde la generación de código hasta la atención al cliente. Este enfoque integrado no solo mejora el rendimiento general del sistema, sino que también garantiza que la organización pueda cambiar rápidamente a nuevos models o tecnologías sin retrabajos significativos. 9
¿Cuáles son los obstáculos para la transformación con IA?
Los principales obstáculos a los que se enfrenta la transformación con IA son:
- Talento y experiencia en IA insuficientes en la organización.
- Problemas de calidad de los datos y datos insuficientes.
- 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?
Según nuestra revisión de la investigación existente y las entrevistas:
- Defina objetivos claros: Identifique retos empresariales específicos que la IA pueda resolver y asegúrese de que estas iniciativas estén alineadas con sus objetivos estratégicos.
- Cree un marco de integración sólido: Establezca directrices claras para la gobernanza de datos, el entrenamiento del model, la integración de TI, la supervisión del rendimiento y el cumplimiento normativo.
- Empiece con proyectos piloto: Lance pilotos a pequeña escala para evaluar la eficacia de la IA, recopilar información y minimizar los riesgos antes de escalar.
- Implemente una iteración continua: Evalúe periódicamente el rendimiento de la IA, recoja la opinión de los usuarios y refine los models para adaptarse a las necesidades empresariales cambiantes.
- Asóciese con expertos y desarrolle capacidades internas: Colabore con proveedores de LLM experimentados e invierta en la mejora de las competencias de su equipo para garantizar una transformación sostenible.
- Priorice la seguridad y las prácticas éticas: Aborde los sesgos, garantice la transparencia y aplique medidas sólidas de privacidad de datos durante todo el ciclo de vida de la IA.
- Fomente la colaboración interfuncional: Impulse la comunicación y el trabajo en equipo entre departamentos para alinear las iniciativas de IA con estrategias empresariales más amplias.
- Céntrese en la experiencia del usuario: Diseñe herramientas intuitivas que se integren fácilmente con los flujos de trabajo existentes y promuevan activamente la adopción por parte de los usuarios.
- Adopte una estrategia preparada para el futuro: Cree 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 datasets públicos para elaborar esta visión.
Los tres datasets son:
- Anthropic Economic Index (AEI): El dataset de investigación de Anthropic que mide cómo se utiliza Claude en el mundo real. La versión 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 en la actualidad.
- O*NET: La base de datos de ocupaciones del Departamento de Trabajo de EE. UU. Para cada empleo, enumera las tareas específicas implicadas (por ejemplo, “analizar registros financieros para preparar informes” para un contable). Nos indica qué trabajo hace realmente la gente.
- APQC Process Classification Framework (PCF): La taxonomía estándar de los procesos empresariales, organizada en cinco niveles jerárquicos (de L1 a L5), desde categorías amplias como “Gestionar los recursos financieros” hasta actividades individuales como “Procesar las cuentas por pagar”. Nos indica cómo organizan las empresas el trabajo.
El reto: El AEI está organizado por tareas ocupacionales, mientras que las empresas piensan en taxonomías de procesos. Necesitábamos tender un puente entre ambos.
Paso 1: Conecte el AEI con las tareas ocupacionales
Tomamos la versión del 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 utiliza la IA, cómo colaboran las personas con ella (delegar, iterar, validar o aprender), con qué autonomía opera la IA, el nivel educativo típico requerido, si las personas consideran que pueden realizar la tarea y con qué frecuencia la IA tiene éxito.
Dado que el AEI etiqueta cada tarea con la redacción exacta de las declaraciones de tareas de O*NET, el vínculo es directo. Alrededor del 7 % de las tareas aparecen en varias ocupaciones. En esos casos utilizamos la primera de la lista.
Paso 2: Conecte las tareas ocupacionales con los procesos empresariales
Este paso es más difícil porque la misma tarea puede aparecer en varios procesos empresariales y la redacción rara vez coincide exactamente entre O*NET y PCF. Lo resolvimos en dos capas:
- Filtre el grupo de candidatos. Para cada una de las 13 categorías de nivel superior del PCF, conservamos las ocupaciones que plausiblemente realizan ese tipo de trabajo. Por ejemplo, “Desarrollar la visión y la estrategia” se restringió a altos directivos, analistas de gestión y analistas de estudios de mercado. Creamos este filtro manualmente para las 13 categorías utilizando el sistema estándar de codificación ocupacional de EE. UU.
- Encuentre la mejor coincidencia dentro de ese grupo. Utilizamos un model de similitud de frases (un model de código abierto muy utilizado llamado MiniLM) para puntuar en qué medida cada descripción de tarea de O*NET coincidía con cada descripción de proceso del PCF. Se seleccionó la coincidencia con mayor puntuación para cada proceso del PCF.
Confianza de la coincidencia
Cada coincidencia recibió una puntuación de similitud entre 0 y 1:
- Confianza alta (puntuación de 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
Todas las 1.568 filas detalladas del PCF (actividades L4 y tareas L5) recibieron una coincidencia. Los niveles superiores (de L1 a L3) son demasiado abstractos para la coincidencia directa y se utilizan para la jerarquía y la agrupación.
Estos son los datos que representamos anteriormente:
Tenga en cuenta que la tabla muestra el dataset completo, mientras que los gráficos excluyen las tareas con exposición cero a la IA para mejorar la legibilidad.
Qué excluimos y por qué
- El AEI informa de datos de uso de las tareas que aparecieron en suficientes conversaciones durante la semana de la muestra para extraer conclusiones fiables.
- Para el 57 % de los procesos emparejados, la tarea O*NET correspondiente se situó por debajo de ese umbral, por lo que no podemos determinar el nivel exacto de adopción de IA.
- Excluimos estos de los gráficos en lugar de hacer suposiciones. No son necesariamente de baja prioridad; carecemos de la evidencia para situarlos.
- Los gráficos muestran los 327 procesos en los que 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 empresa:
- Principales casos de uso / aplicaciones de IA
- Principales 50 casos de uso y estudios de caso de aprendizaje profundo.
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-transformation}},
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}Resultados y marcas de tiempo de 1.0 mil puntos de datos. Descargue los datos resumidos que se muestran en los gráficos y las tablas de este artículo como un archivo ZIP que contiene 5 archivos CSV y un README.
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Registro de cambios
4 actualizacionesAñadida una sección inicial que asigna datos del Anthropic Economic Index a las categorías de procesos APQC, con gráficos de exposición a la IA y tiempo de verificación.
Añadida una sección de metodología de transformación de procesos con IA que detalla el emparejamiento de los conjuntos de datos AEI, O*NET y APQC PCF.
Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó 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.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos 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 participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
Comentarios 1
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Great insight on AI and the transformation progression. I found the industries currently impacted interesting also.