7 Estrategias útiles de transformación con IA
Antes de elegir cómo transformar la IA, los líderes deben saber por dónde empezar. Analizamos el Anthropic Economic Index (publicación de marzo de 2026)1, mapeando más de 1 millón de interacciones reales de Claude en 3.260 tareas ocupacionales al 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 de uso reales de transformación con IA:
El gráfico anterior ofrece una matriz de priorización de las 13 categorías empresariales de nivel superior.
- Tamaño de la burbuja: el número de tareas L4/L5 subyacentes.
- 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 entornos reales.
- Tiempo de verificación (eje X): los minutos que un ser humano cualificado necesita para validar el resultado de la IA. Un tiempo más bajo significa que el coste de la supervisión humana es bajo, lo que hace que la implementación de la IA sea más barata y rápida de escalar.
- El cuadrante dorado: la parte superior izquierda muestra un alto nivel de integración de la IA y bajos costes de verificación, mientras que la parte inferior derecha muestra un bajo uso de la 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 IT o Marketing, flujos de trabajo específicos presentan perfiles de implementación muy diferentes.
El gráfico anterior desglosa estos grupos de procesos en tareas y actividades individuales subyacentes dentro de 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?
- Tecnología de la información (IT): 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 una sobrecarga de verificación casi nula.
- 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 debido a su baja sobrecarga 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 donde la IA se usa intensamente, pero los humanos siguen tardando más en verificar el trabajo.
- En el nivel 2: los LLMs redactan con frecuencia modelos para la planificación estratégica del negocio. 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 el principal causante 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 a largos tiempos de verificación.
- En el nivel 2: el seguimiento de auditorías regulatorias debería basarse en soluciones puntuales específicas 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 de contratos legales se estancan en la parte inferior de la matriz debido a la revisión humana de alto riesgo requerida.
Más información sobre la metodología.
¿Qué es la transformación con IA?
La transformación con IA es el siguiente paso después de la transformación digital. Una vez 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 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 que da prioridad a 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 camino 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.
He aquí un breve resumen de cada estrategia con los detalles relevantes de ejemplos reales:
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 modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) y la IA agéntica pueden tener un impacto más significativo en los resultados empresariales. Las organizaciones deben empezar por evaluar qué flujos de trabajo operativos son más adecuados para la automatización y dónde la experiencia humana puede mejorarse eficazmente mediante la IA.
Esto podría incluir la automatización de tareas repetitivas, la racionalización del análisis de datos o la síntesis de información a partir de grandes datasets 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 la 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 liberan recursos críticos, lo que permite a los expertos centrarse en decisiones estratégicas en lugar de estancarse en tareas rutinarias. 3
2. Crear una red híbrida de experiencia en IA
Las organizaciones que busquen impulsar la transformación con IA en 2025 deben asegurarse de tener acceso a talento técnico de vanguardia y conocimiento específico del dominio. 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 estas tecnologías pueden adaptarse a retos empresariales únicos.
Caso de estudio: Airbus invirtió en la formación de 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 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 puestos que van desde directivos hasta ingenieros junior.
Además, implementar la 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 las ineficiencias existentes y automatizar o mejorar los procesos para lograr ahorros o mejorar la experiencia del cliente. Algunas herramientas de minería de procesos generan un gemelo digital de la organización (DTO), lo que proporciona una visión integral de los procesos de la empresa y permite simular para comparar escenarios reales e hipotéticos.
3. Desplegar IA agéntica para la automatización de extremo a extremo
El concepto de IA agéntica gira en torno al despliegue 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 y permite a los empleados redirigir su atención hacia tareas de mayor nivel que requieren pensamiento creativo y estratégico.
Caso de estudio: El despliegue por parte de Unilever de un agente de adquisiciones 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 racionalizar las operaciones y optimizar la eficiencia de costes en diversas funciones. 5
4. Integrar 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 sesgos nunca ha sido tan importante. Integrar una IA responsable significa establecer marcos de supervisión sólidos que vigilen los resultados de la IA en cuanto a precisión, equidad y cumplimiento normativo. 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 modelos críticos y mecanismos de auditoría, CVS Health garantiza que sus chatbots de farmacia cumplan sistemáticamente las estrictas directrices de la FDA, al tiempo que mitiga los riesgos de resultados sesgados. Estas prácticas son fundamentales en la atención sanitaria y en otras industrias sensibles donde hay mucho en juego y cualquier desviación puede tener graves repercusiones. 6
5. Dominar la IA centrada en los datos
El éxito de las iniciativas de IA se basa 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 modelos de IA se entrenen con datasets de alta calidad, pertinentes 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 uso general, ofreciendo información más precisa y contextualmente relevante en el ámbito médico. Este éxito pone de relieve la importancia de dominar la curación y la 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 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 de la atención al cliente.
Caso de estudio: L’Oréal ofrece un ejemplo convincente de esta estrategia. Mediante la realización de 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. Escalar con IA modular
Una arquitectura de IA modular permite a las organizaciones integrar múltiples modelos de IA, desde la suite 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 modelos de IA, 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 modelos o tecnologías sin necesidad de 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:
- Falta de talento y experiencia en IA en la organización.
- Problemas de calidad de datos y datos insuficientes.
- Dificultades para identificar casos de uso empresariales aplicables.
- La cultura empresarial a menudo no reconoce el valor de la IA.
¿Cuáles son las mejores prácticas?
Basándonos en nuestra revisión de la investigación existente y en entrevistas:
- Defina objetivos claros: Identifique los retos empresariales específicos que la IA puede resolver y asegúrese de que estas iniciativas se alineen con sus objetivos estratégicos.
- Cree un marco de integración sólido: Establezca directrices claras para la gobernanza de datos, el entrenamiento de modelos, la integración de IT, 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, recopile los comentarios de los usuarios y perfeccione los modelos para adaptarse a las necesidades empresariales cambiantes.
- Asóciese con expertos y desarrolle competencias internas: Colabore con proveedores de LLM experimentados mientras invierte en mejorar 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: Fomente 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 construir 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 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 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 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 indica cómo organizan el trabajo las empresas.
El reto: AEI está organizado por tareas ocupacionales, mientras que las empresas piensan en taxonomías de procesos. Necesitábamos tender un puente entre ambos.
Paso 1: Conectar AEI con 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 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 los humanos declaran 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. Alrededor del 7 % de las tareas aparecen en múltiples ocupaciones. En esos casos utilizamos la primera de la lista.
Paso 2: Conectar las tareas ocupacionales con los 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, conservamos las ocupaciones que plausiblemente realizan ese tipo de trabajo. Por ejemplo, “Desarrollar visión y estrategia” se restringió a altos directivos, analistas de gestión y analistas de investigación de mercados. 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 frases (un modelo 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 de PCF. Se seleccionó la coincidencia con mayor puntuación 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 una coincidencia directa y se utilizan para la jerarquía y la agrupación.
Estos son los datos que representamos gráficamente arriba:
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
- AEI informa de los 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 cayó por debajo de ese umbral, por lo que no podemos determinar el nivel exacto de adopción de la IA.
- Los excluimos de los gráficos en lugar de hacer conjeturas. No son necesariamente de baja prioridad; carecemos de las pruebas para ubicarlos.
- Los gráficos muestran los 327 procesos en los que tenemos una señal medible tanto en exposición a la IA como en 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 y aplicaciones de IA
- Los 50 principales casos de uso y casos de estudio de aprendizaje profundo.
Cita esta investigación
Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
title = {{7 Estrategias útiles de transformación con IA}},
year = {2026},
month = aug,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-transformation}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 13 de Agosto de 2026}
}Resultados y marcas de tiempo de 990 puntos de datos. Descargue los datos utilizados en este artículo como un archivo ZIP que contiene 4 archivos CSV y un README.
Registro de cambios
4 actualizaciones- 2026
Añadida 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.
- 2025
Se eliminó una fuente de la introducción.
- 2022
Se añadió IBM Process Mining a la sección '¿Qué es la Transformación de IA?'.
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.
Siguiente para leer
LLM Motores de Inferencia: vLLM vs LMDeploy vs SGLang
GPU Software para IA: CUDA vs. ROCm
Las 5 mejores herramientas de monitoreo de bases de datos de código abierto
Mejores herramientas de monitoreo de rendimiento de bases de datos: Comparación de las 5 mejores plataformas
Benchmark y análisis de documentación de TI
Múltiple GPU Benchmark: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
Comentarios 1
Comparte tus ideas
Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Todos los campos son obligatorios. Los comentarios se dejan en su idioma original.
Great insight on AI and the transformation progression. I found the industries currently impacted interesting also.