7 estrategias útiles de transformación de IA
Antes de elegir cómo transformar la IA, los líderes deben saber por dónde empezar. Analizamos el Anthropic Economic Index (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 de uso reales de transformación de 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 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 el mundo real.
- Tiempo de verificación (eje X): Los minutos que un humano cualificado necesita para validar el resultado de la IA. Un tiempo más bajo significa que el costo 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 parte inferior derecha muestra un bajo uso de 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, 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 de IA?
- Tecnología de la información (TI): La prioridad más clara, con un alto uso de 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 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 siguen tardando más tiempo en verificar el trabajo.
- En el nivel 2: Los LLMs a menudo elaboran models para la planificación empresarial estratégica. Sin embargo, la verificación humana requiere varias horas (180+ minutos) para validar 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 la baja exposición a la IA y a largas colas de verificación.
- En el nivel 2: El seguimiento de auditorías regulatorias debe depender de 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 aplanan 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 de IA?
La transformación de 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 “primero la IA”. Además de los gigantes tecnológicos, IDC estima que al menos 90 % de las nuevas organizaciones insertarán 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 de IA?
A continuación, enumeramos los principales pasos para las empresas de Fortune 500. Las empresas más pequeñas podrían omitir los equipos internos y adoptar enfoques menos arriesgados y con menor inversión, como depender de consultores para proyectos específicos.
A continuación, 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 de IA exitosa comienza con la identificación y priorización de los casos de uso donde la IA generativa (GenAI), los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y la IA agéntica pueden tener un impacto más significativo en los resultados empresariales. Las organizaciones deben comenzar evaluando 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 datasets vastos y no estructurados. La clave es alinear estos casos de uso con los objetivos estratégicos generales para que cada iniciativa de IA impulse 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, según se informa, ha reducido el tiempo de revisión manual hasta en un 85 % y ha minimizado significativamente los errores. Estas iniciativas de alto impacto gratis up recursos críticos, lo que permite a los expertos centrarse en decisiones estratégicas en lugar de empantanarse en tareas rutinarias. 3
2. Crear una red híbrida de experiencia en IA
Las organizaciones que buscan impulsar la transformación de 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 habilidades de los equipos internos. Esta combinación es esencial porque dota a la organización de 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 la formación de 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, 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), lo que proporciona una visión integral de los procesos de la empresa y permite la simulación para comparar escenarios reales e hipotéticos.
3. Implementar IA agéntica para la automatización de extremo a extremo
El concepto de IA agéntica gira en torno a la implementación 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: La implementación por parte de Unilever de un agente de compras de 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 genera 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. Incorporar 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 más importante. Incorporar 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 del público y garantizar que los sistemas de IA operen de manera transparente y ética.
Un caso de estudio en implementación responsable de IA es el uso por parte de CVS Health de AWS Guardrails para Amazon Bedrock. Al integrar models críticos y mecanismos de auditoría, CVS Health garantiza que sus chatbots de farmacia se adhieran constantemente a las estrictas directrices de la FDA, al tiempo que mitiga los riesgos de resultados sesgados. Estas prácticas son fundamentales en la atención sanitaria y otras industrias sensibles donde hay mucho en juego y cualquier desviación puede tener graves repercusiones. 6
5. Dominar la IA centrada en datos
El éxito de las iniciativas de IA se basa en la calidad y la gestión de los datos. Una estrategia maestra centrada en 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 de alta calidad, relevantes y bien seleccionados. Sin esa base, incluso los sistemas de IA más avanzados pueden tener un rendimiento inferior y producir resultados poco fiables.
Caso de estudio: Medical-GPT de Mayo Clinic es un ejemplo ejemplar de IA centrada en datos. Al entrenarse con interacciones anonimizadas de pacientes y datos específicos del dominio, el sistema Medical-GPT ha superado a los models de propósito general, ofreciendo información más precisa y contextualmente relevante en el campo médico. Este éxito destaca la importancia de dominar la selección 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, el mantenimiento predictivo y las mejoras del servicio al cliente.
Caso de estudio: L’Oréal ofrece un ejemplo convincente de esta estrategia. Al llevar a cabo 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 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 IA models, que van 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 una variedad de IA models, 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 cambiar rápidamente a nuevos models o tecnologías sin un retrabajo significativo. 9
¿Cuáles son los obstáculos para la transformación de IA?
Los principales obstáculos que enfrenta la transformación de IA son:
- Talento y experiencia en IA insuficientes 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?
Basándonos en nuestra revisión de la investigación existente y en entrevistas:
- Definir objetivos claros: Identifique los desafíos empresariales específicos que la IA puede resolver y asegúrese de que estas iniciativas se alineen con sus objetivos estratégicos.
- Crear un framework de integración sólido: Establezca directrices claras para la gobernanza de datos, el model training, la integración de TI, el monitoreo del rendimiento y el cumplimiento normativo.
- Comenzar con proyectos piloto: Lance pilotos a pequeña escala para evaluar la eficacia de la IA, recopilar información y minimizar riesgos antes de escalar.
- Implementar iteración continua: Evalúe periódicamente el rendimiento de la IA, recopile comentarios de los usuarios y refine los models para adaptarse a las necesidades empresariales cambiantes.
- Asociarse con expertos y desarrollar habilidades internas: Colabore con proveedores experimentados de LLM mientras invierte en la mejora de habilidades de su equipo para garantizar una transformación sostenible.
- Priorizar 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.
- Fomentar la colaboración interfuncional: Fomente la comunicación y el trabajo en equipo entre departamentos para alinear las iniciativas de IA con estrategias empresariales más amplias.
- Centrarse 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.
- Adoptar una estrategia a prueba de 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 usa Claude en el mundo real. La versión de marzo de 2026 cubre más de un millón de conversaciones, etiquetadas por tipo de tarea. Nos dice 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 trabajo, enumera las tareas específicas involucradas (por ejemplo, “analizar registros financieros para preparar informes” para un contador). Nos dice qué trabajo hace 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 organizan las empresas el trabajo.
El desafío: AEI está organizado por tareas ocupacionales, mientras que las empresas piensan en taxonomías de procesos. Necesitábamos tender un puente entre ambas.
Paso 1: Conectar AEI con las tareas ocupacionales
Tomamos la versión 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), con qué autonomía opera la IA, el nivel de educación típico requerido, si los humanos informan la tarea como algo que pueden hacer 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 conjunto 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 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 conjunto. Utilizamos un model de similitud de oraciones (un model de código abierto ampliamente utilizado llamado MiniLM) para calificar qué tan cerca coincidía cada descripción de tarea de O*NET con cada descripción de proceso de PCF. Se seleccionó la coincidencia con la puntuación más alta 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
Todas 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 la agrupación.
Aquí están los datos que graficamos anteriormente:
Tenga en cuenta que la tabla muestra el dataset completo, mientras que los gráficos excluyen las tareas con exposición nula a la IA para mejorar la legibilidad.
Qué excluimos y por qué
- AEI informa 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 coincidentes, la tarea correspondiente de O*NET cayó por debajo de ese umbral, por lo que no podemos determinar el nivel exacto de adopción de IA.
- Los excluimos de los gráficos en lugar de adivinar. No son necesariamente de baja prioridad; carecemos de evidencia para ubicarlos.
- 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
- Los 50 principales casos de uso y casos de estudio 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.