Manual para líderes: cómo integrar IA de forma efectiva en tu empresa
La inteligencia artificial ya es prioridad en casi todas las empresas, pero solo unas pocas logran pasar de pruebas aisladas a un uso real y estratégico. ¿Qué están haciendo diferente?
La adopción de IA en las empresas se ha acelerado vertiginosamente, convirtiéndose en una prioridad estratégica para casi todas las empresas. Según un informe de Mckinsey, , el porcentaje de organizaciones que utilizan alguna forma de IA saltó a aproximadamente 72% en 2024, después de varios años estancado cerca del 50%. Este repunte está vinculado en gran medida al auge de la IA generativa (modelos tipo chatbots y similares): un 65% de las empresas encuestadas reportan usar IA generativa regularmente en al menos un área de su negocio, el doble que el año anterior.
Además, las compañías están extendiendo la IA a más áreas internas: la mitad de las organizaciones ya aplica IA en dos o más funciones (frente a solo un tercio en 2023. Según un informe de KPMG, 7 de cada 10 CEOs a nivel mundial consideran a la IA una prioridad de inversión en los próximos años. Las expectativas son altas: un informe de McKinsey llega a la conclusión de que la IA tendrá un impacto transformador en la productividad, la competitividad e incluso en la creación de valor económico, estimándose que podría añadir entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales a la economía global.
Pese al entusiasmo, numerosas compañías enfrentan obstáculos al empezar proyectos de IA. Un estudio global de IBM identificó como barreras principales la falta de talento y habilidades especializadas en IA (mencionado por 33% de las empresas), la excesiva complejidad o desorden de los datos disponibles (25%) y las preocupaciones éticas o de confianza en la IA (23%). En la práctica, cerca del 40% de las organizaciones se encuentran en etapa de exploración o pruebas piloto (“atascadas en el sandbox”) sin haber puesto sus modelos de IA en producción.
No obstante, cabe destacar que los obstáculos más importantes no son puramente tecnológicos sino organizacionales: según un informe de Boston Consulting Group aproximadamente 70% de las dificultades para escalar proyectos de IA provienen de retos en personas y procesos (cultura, capacitación, definición de casos de uso), mientras solo ~30% se atribuyen a tecnología y algoritmos. Esto implica que superar las barreras requiere invertir en talento, cambio cultural y gestión de datos, además de la tecnología en sí.
Se observa una brecha creciente entre empresas pioneras en IA y aquellas que aún están iniciando. El mismo estudio de Boston Consulting Group clasificó solo al 26% de las empresas como “líderes” en IA – es decir, organizaciones que lograron pasar de pilotos aislados a escalar la IA con valor tangible.
Dentro de este grupo de élite, apenas un 4% serían auténticos adelantados con capacidades de IA de vanguardia desplegadas consistentemente en múltiples funciones. Estas empresas líderes obtienen ventajas competitivas claras: algunas ya atribuyen más del 20% de su beneficio operativo (EBIT) a su uso de IA en el negocio. Además, los líderes proyectan mayores retornos futuros – esperan ~60% más crecimiento de ingresos impulsados por IA y casi 50% más reducción de costos de aquí a 2027 en comparación con las empresas rezagadas.
¿Qué hacen diferente? En general, integran la IA tanto en generación de ingresos como en eficiencia interna: cerca del 45% de los líderes incorporan IA en sus iniciativas de reducción de costos en todas las áreas (frente a solo 10% de las demás empresas), y más de un tercio de los líderes enfocan la IA hacia la generación de nuevos ingresos (frente a solo una cuarta parte de los rezagados).
Asimismo, invierten estratégicamente en las capacidades habilitadoras: por cada recurso dedicado al desarrollo de algoritmos, destinan el doble a tecnología/datos y hasta siete veces más a formación de personas y rediseño de procesos. También han avanzado más rápido en la adopción de IA generativa reciente, posicionándose para aprovechar las últimas innovaciones.
En contraste, muchas compañías aún rezagadas permanecen en fase de exploración debido a las barreras mencionadas y a una falta de estrategia integral de IA. Esta diferencia se traduce en brechas de productividad y competitividad: las organizaciones adaptadas a la IA logran optimizar sus funciones centrales (operaciones, ventas, I+D) – de donde hoy proviene alrededor del 62% del valor generado por la IA en negocios – mientras que las menos avanzadas arriesgan quedarse atrás en eficiencia y capacidad de innovación.
Implementando IA en la empresa: entre la necesidad y la oportunidad
La adopción de Inteligencia Artificial ya no es una opción para las organizaciones: es un imperativo estratégico. Las empresas que logren integrar efectivamente la IA en sus operaciones verán aumentos dramáticos en su productividad y capacidades, mientras que aquellas que fallen en hacerlo corren el riesgo de quedarse atrás. Esta realidad está creando una brecha competitiva que será cada vez más difícil de cerrar.
Sin embargo, la mayoría de las organizaciones enfrentan hoy una situación paradójica: la IA ya está presente en sus operaciones diarias, pero de manera desordenada y subóptima. Como consultores, observamos constantemente cómo los empleados utilizan ChatGPT y otras herramientas de manera espontánea, buscando mejorar su productividad individual. Este fenómeno, conocido como "Shadow AI", representa simultáneamente una oportunidad y un riesgo significativo.
La oportunidad es clara: los empleados están demostrando iniciativa y disposición para adoptar nuevas tecnologías que mejoren su trabajo. Están descubriendo por sí mismos el potencial transformador de la IA, experimentando con casos de uso relevantes para sus roles específicos. Esta adopción orgánica indica un terreno fértil para una implementación más amplia y estructurada.
Pero los riesgos son igualmente significativos. Sin una estrategia coherente, las organizaciones se exponen a múltiples vulnerabilidades: desde la exposición de información sensible en plataformas públicas hasta la dependencia de procesos críticos en herramientas sin el debido control o respaldo. Más aún, este uso fragmentado significa que el conocimiento y las mejores prácticas no se comparten efectivamente, llevando a una duplicación de esfuerzos y pérdida de eficiencias potenciales.
A pesar de esta adopción espontánea, la realidad es que la gran mayoría de los empleados aún no utiliza IA en su trabajo diario. Y no hablamos solo de herramientas específicas como ChatGPT, Claude, Replit o Cursor: nos referimos al vasto potencial de la IA para transformar prácticamente cualquier rol profesional. Un analista con buen manejo de IA puede procesar y extraer insights de volúmenes de datos que antes requerían equipos enteros. Un diseñador puede explorar decenas de conceptos en el tiempo que antes le tomaba crear uno solo. Un desarrollador puede multiplicar su velocidad de programación mientras mantiene o mejora la calidad de su código. El costo de oportunidad de no aprovechar estas capacidades es enorme y crece día a día.
Pero quizás el cambio más fundamental necesario es conceptual: debemos dejar de pensar en la IA como una herramienta más y empezar a concebirla como un "trabajador no humano" dentro de la organización. Este cambio de paradigma es crucial: así como cada empleado tiene habilidades, limitaciones y un ámbito óptimo de trabajo, la IA tiene capacidades específicas que, bien aprovechadas, pueden transformar dramáticamente la productividad de los equipos.
Bajo esta luz, la situación actual de muchas empresas es equivalente a tener una fuerza laboral paralela de alto potencial que está siendo dramáticamente subutilizada. Una minoría de empleados está experimentando con estos "colegas no humanos", frecuentemente de manera riesgosa o subóptima, mientras la gran mayoría ni siquiera ha comenzado a explorar las posibilidades. Es como tener un departamento entero de analistas, diseñadores y asistentes altamente capacitados que nadie sabe que existe.
Entendiendo la adopción de nuevas tecnologías
El modelo de difusión de innovaciones de Everett Rogers (1962) ofrece un marco invaluable para entender cómo se propagan las nuevas tecnologías en grupos humanos. A través de décadas de investigación estudiando la adopción de innovaciones en diversos contextos Rogers identificó patrones consistentes que se mantienen notablemente estables incluso hoy, en la era de la IA.
Rogers observó que la adopción de innovaciones sigue un patrón muy característico, donde las personas se dividen claramente en cinco grupos según qué tan rápido adoptan nuevas tecnologías. Los Innovadores, aproximadamente el 2.5% de cualquier población, son quienes abrazan nuevas tecnologías de inmediato. Son exploradores por naturaleza: disfrutan experimentando con lo nuevo y están dispuestos a invertir tiempo y recursos en dominar innovaciones, incluso cuando los beneficios no son inmediatamente evidentes. En cualquier organización, son fácilmente identificables: son quienes ya están usando ChatGPT y otras herramientas avanzadas, explorando casos de uso novedosos, y frecuentemente enseñando a sus colegas. Su entusiasmo por la tecnología los lleva a invertir tiempo significativo en dominar nuevas herramientas, incluso fuera del horario laboral.
Los Adoptadores Tempranos o early adopters (13.5%) son igualmente cruciales en el proceso de difusión. A diferencia de los innovadores, que adoptan tecnología por el puro placer de explorar lo nuevo, los adoptadores tempranos son más estratégicos: evalúan cuidadosamente el potencial de las nuevas tecnologías y las adoptan cuando ven una clara oportunidad de ventaja competitiva. Estos son los empleados que están incorporando IA en sus quehaceres diarios, integrando la tecnología como parte de su trabajo.
La Mayoría Temprana (34%) representa el primer punto de inflexión crítico en la adopción de cualquier tecnología. Son personas pragmáticas que toman decisiones deliberadas: antes de invertir tiempo en aprender algo nuevo, necesitan ver evidencia clara de beneficios en contextos similares al suyo. A diferencia de los early adopters, no buscan ventajas competitivas a través de la innovación - más bien, buscan mejorar su trabajo usando métodos probados.
Este grupo es particularmente importante porque representa un tercio de la organización. No son resistentes al cambio, pero necesitan estar convencidos de que vale la pena el esfuerzo. Cuando ven a sus colegas (especialmente los early adopters) usando una tecnología efectivamente y obteniendo resultados tangibles, están dispuestos a dar el paso.
Por eso las capacitaciones generales son tan cruciales: proporcionan a la Mayoría Temprana exactamente lo que necesitan para comenzar - ejemplos concretos de aplicación, casos de éxito reales y un camino claro hacia la implementación. No están interesados en la tecnología por sí misma, sino en cómo puede hacer su trabajo más eficiente o efectivo.
La Mayoría Rezagada (34%) comparte el pragmatismo del grupo anterior, pero con una dosis adicional de escepticismo y cautela. Para ellos, la adopción debe volverse prácticamente necesaria - sea por presión competitiva o por cambios en el entorno - antes de dar el paso.
Este grupo necesita ver que la adopción de la tecnología se está volviendo un estándar en la organización. No les motiva tanto la ventaja competitiva o la eficiencia (como a los early adopters) ni la evidencia de beneficios concretos (como a la Mayoría Temprana), sino la necesidad de no quedarse atrás. Su adopción suele ocurrir cuando perciben que la tecnología se está volviendo parte necesaria del trabajo.
Por eso es crucial que para cuando llegamos a este grupo:
La tecnología ya esté bien integrada en varios equipos
Existan procesos claros y establecidos
Haya suficiente soporte y documentación
Los beneficios sean evidentes y ampliamente reconocidos
Finalmente, los Rezagados (16%) son tradicionalistas por naturaleza: prefieren mantener formas probadas de hacer las cosas y solo adoptarán nuevas tecnologías cuando sea absolutamente inevitable.
Nuestra experiencia implementando IA en organizaciones confirma estos patrones. En cada empresa encontramos ese pequeño grupo de innovadores que ya está experimentando con herramientas avanzadas, seguido por un grupo más amplio de adoptadores tempranos que rápidamente ven el potencial estratégico y lo implementan de manera práctica.
El desafío real va más allá de simplemente ofrecer capacitaciones. Hemos observado que incluso después de capacitaciones exitosas, muchos empleados vuelven a sus métodos tradicionales de trabajo. ¿Por qué? Porque la adopción de IA requiere cambiar hábitos de trabajo establecidos, y esto es inherentemente incómodo. Requiere tiempo extra para experimentar, tolerancia a errores iniciales, y la voluntad de repensar procesos que "siempre funcionaron".
Por eso, una implementación exitosa debe combinar:
Capacitaciones que muestren beneficios concretos y aplicables
Tiempo protegido para experimentar con las herramientas
Objetivos claros de adopción por área
Reconocimiento visible a los éxitos tempranos
Soporte continuo para resolver dudas y obstáculos
El primer paso que recomendamos suele ser una encuesta general a los empleados de la compañía para poder obtener información sobre quienes usan IA diariamente en el trabajo (innovadores y early adopters), quienes no la usan, pero conocen las herramientas (para determinar el nivel de las capacitaciones) y para entender los miedos o ansiedades que puede haber sobre la IA. Lo que recomendamos es un cuestionario anónimo pero dividido por área donde se pregunte por el uso de IA tanto a nivel personal como profesional, la variedad de herramientas utilizadas, sus pensamientos respecto a la IA y las oportunidades y riesgos que observa cada uno de ellos sobre implementar IA en el trabajo.
Las capacitaciones como base de la transformación
Para entender cómo estructurar el proceso de cambio organizacional que implica la adopción de IA, resulta valioso apoyarnos en el modelo ADKAR, desarrollado por Prosci, una metodología probada para gestionar el cambio en organizaciones. ADKAR establece que cualquier transformación organizacional exitosa requiere trabajar cinco elementos fundamentales de manera secuencial.
El primer elemento es generar Awareness (Conciencia) sobre la necesidad del cambio. En el contexto de IA, esto significa ayudar a los empleados a entender por qué la adopción de estas tecnologías es crucial para el futuro de la organización y de sus propios roles. No se trata solo de explicar qué es la IA, sino de generar una comprensión profunda de cómo está transformando el trabajo y la industria.
El segundo elemento es crear Desire (Deseo) de participar y apoyar el cambio. Esto va más allá del entendimiento intelectual: los empleados deben querer ser parte de esta transformación. Este deseo surge cuando pueden ver claramente cómo la IA puede hacer su trabajo más interesante y valioso, eliminando tareas repetitivas y permitiéndoles enfocarse en aspectos más estratégicos.
Knowledge (Conocimiento) es el tercer elemento, y se refiere tanto al conocimiento sobre cómo funciona el cambio como a las habilidades necesarias para implementarlo. En el caso de la IA, esto incluye desde conceptos básicos hasta aplicaciones prácticas específicas para cada rol.
El cuarto elemento es Ability (Habilidad), que representa la capacidad demostrada de implementar el cambio. Es la traducción del conocimiento en acción efectiva, y requiere tiempo de práctica y experimentación en un entorno seguro donde se puedan cometer errores.
Finalmente, Reinforcement (Refuerzo) es crucial para asegurar que el cambio se mantenga en el tiempo. Incluye reconocimiento, recompensas y mecanismos de feedback que ayudan a sostener la nueva forma de trabajo.
Este modelo nos ayuda a entender por qué los programas de transformación digital que se enfocan únicamente en la capacitación técnica frecuentemente fallan: están abordando solo el elemento de Knowledge, sin trabajar en los otros componentes necesarios para un cambio sostenible.
Es por este motivo por el cual el proceso de capacitación debe estructurarse en diferentes niveles para atender las necesidades específicas de cada grupo.
Capacitaciones generales
Las capacitaciones generales establecen una base común de conocimiento en toda la organización. Aquí el objetivo es triple: introducir las posibilidades que ofrece la IA de manera práctica y tangible, establecer buenas prácticas para su uso seguro, y generar entusiasmo mostrando cómo estas herramientas pueden transformar el trabajo diario. Es decir, la capacitación general busca dar Conciencia de la tecnología, deseo de implementarla y un Conocimiento inicial para sentar las bases de la integración de la IA en el trabajo.
Estas sesiones deben ser prácticas y accesibles, con ejemplos concretos que demuestren el potencial de la IA en diferentes contextos. También son una oportunidad invaluable para identificar a los early adopters naturales en cada área, que serán clave para la adopción posterior.
Capacitaciones específicas
Las capacitaciones generales son solo el primer paso. Mientras estas proveen una base común de conocimiento y entusiasmo inicial, el verdadero valor de la IA emerge cuando se aplica a los procesos específicos de cada área. Cada equipo tiene sus propios desafíos, flujos de trabajo y oportunidades de mejora, y es en este nivel donde la IA puede generar los mayores impactos.
Las capacitaciones específicas permiten profundizar en cómo la IA puede transformar los procesos particulares de cada área. No se trata solo de enseñar herramientas, sino de trabajar con los equipos para identificar sus puntos de dolor, procesos repetitivos y oportunidades de automatización o mejora. Aquí se profundiza en el Conocimiento de los empleados, profundizando en sus quehaceres diarios, y se les da a los integrantes de los diversos equipos la Habilidad de integrar la IA en sus procesos.
Estas sesiones son más prácticas y focalizadas, permitiendo a los empleados ver cómo la IA puede resolver problemas concretos que enfrentan en su día a día.
Por ejemplo, los equipos de desarrollo suelen ser los primeros en ver beneficios: la IA puede asistir en todo el ciclo de desarrollo, desde la escritura y debugging de código hasta la documentación y testing. Para el equipo directivo, las capacitaciones se enfocan en cómo usar IA para mejorar la toma de decisiones estratégicas y analizar tendencias de mercado. En áreas de análisis y finanzas, el foco está en cómo automatizar la generación de reportes y encontrar patrones en grandes volúmenes de datos.
Soporte continuo
La experiencia muestra que la capacitación inicial no es suficiente - los empleados necesitan soporte continuo mientras incorporan estas herramientas en su trabajo diario. Hemos visto buenos resultados implementando sistemas de soporte múltiple: desde chatbots especializados que pueden resolver dudas técnicas básicas hasta canales directos de consulta para casos más complejos.
Las sesiones de seguimiento son igualmente importantes: permiten compartir aprendizajes, resolver obstáculos comunes y descubrir nuevos casos de uso que surgen de la experimentación diaria. En estas sesiones frecuentemente emerge el verdadero potencial de la IA, cuando los equipos comienzan a ver oportunidades más allá de las aplicaciones obvias. Esta es la etapa de Refuerzo en el modelo de ADKAR.
En última instancia el objetivo de las capacitaciones es aumentar el nivel de uso de las tecnologías y al mismo tiempo incorporar buenas prácticas y conocimientos que hagan más eficiente el rol del trabajador no humano en la organización.
Los actores en la transformación digital
La implementación de IA en una organización involucra múltiples actores, cada uno con sus propias necesidades y desafíos. Como consultores, nuestro rol es ayudar a coordinar y potenciar estas diferentes piezas del rompecabezas.
El Equipo Directivo juega un papel fundamental: sin su compromiso activo, cualquier iniciativa de IA corre el riesgo de quedar relegada a un "proyecto más" que compite con las urgencias diarias. No basta con aprobar un presupuesto - la adopción de IA debe establecerse como un objetivo estratégico claro, con métricas específicas y tiempo protegido para que los equipos experimenten y aprendan. Nuestra experiencia muestra que las implementaciones más exitosas son aquellas donde la dirección comunica activamente la importancia de esta transformación.
La capacitación del equipo directivo es particularmente crucial y opera en dos niveles: primero, deben entender cómo la IA puede potenciar sus propias tareas de gestión, desde el análisis de datos para la toma de decisiones hasta la optimización de procesos estratégicos. Segundo, y quizás más importante, necesitan comprender las tendencias y proyecciones de la industria de IA para poder dirigir efectivamente la transformación organizacional. Esto incluye entender qué tecnologías están maduras para implementación, cuáles están emergiendo, y cómo diferentes capacidades de IA pueden crear ventajas competitivas en su industria específica.
Recursos Humanos tiene la compleja tarea de gestionar el cambio organizacional. Su rol es crucial en la introducción del "trabajador no humano" y en manejar las preocupaciones naturales que surgen durante esta transformación. Una comunicación clara y consistente es esencial: los empleados necesitan entender cómo la IA complementará su trabajo, no reemplazarlo. También son importantes para comunicar las small wins de las distintas áreas de adopción de tecnología, para así fomentar la experimentación por parte de quienes aún permanecen escépticos.
El Departamento de Sistemas es, por un lado, una de las áreas que más se beneficia del uso de esta tecnología. Pero además es un actor clave para integrar la IA en el ecosistema de la organización, con la capacidad de llevar la IA a un uso interno mucho más profundo y sofisticado que solo el pago de suscripciones. Sin embargo no se trata solo de instalar herramientas - deben establecer políticas de uso seguro, gestionar integraciones con sistemas existentes y asegurar la protección de datos sensibles.
Los Líderes de Equipo son quienes realmente hacen posible la adopción día a día. Son ellos quienes mejor conocen las oportunidades y desafíos específicos de sus áreas, y quienes deben balancear la experimentación con IA contra las presiones operativas cotidianas. Su apoyo es crucial para mantener la motivación cuando surgen las inevitables frustraciones iniciales.
Por ultimo, los consultores en Inteligencia Artificial actuan como facilitadores entre todas estas áreas, traduciendo posibilidades técnicas en soluciones concretas y guiando el proceso de transformación. La experiencia en múltiples implementaciones permite anticipar desafíos, sugerir mejores prácticas y asegurar que cada actor tenga el soporte necesario para cumplir su rol efectivamente.
Fomentando la Adopción: De Small Wins a Transformación Cultural
La teoría de "Small Wins" (pequeñas victorias), desarrollada por Karl Weick, propone que los grandes cambios organizacionales son más efectivos cuando se construyen a través de una serie de logros pequeños pero significativos y visibles. En el contexto de IA, estos éxitos tempranos son cruciales: cada pequeña victoria demuestra el valor práctico de la tecnología y ayuda a construir la confianza necesaria para experimentaciones más ambiciosas.
Para potenciar estos éxitos iniciales, cada área puede designar "Campeones de IA": empleados que no solo demuestran aptitud técnica, sino también la capacidad de imaginar nuevos usos. Estos campeones construyen y mantienen una biblioteca de prompts efectivos y mejores prácticas, creando un recurso que crece orgánicamente con la experiencia del equipo.
La documentación sistemática de casos de uso es fundamental, pero aquí es crucial evitar un sesgo común: ver la IA únicamente como una herramienta de automatización. Si bien la automatización de procesos genera eficiencias importantes, limitarnos a esta visión sería desaprovechar el verdadero potencial transformador de la IA.
La IA no es simplemente una herramienta que hace las cosas más rápido - es más comparable a la llegada de una nueva especie inteligente a nuestro entorno laboral. Tiene capacidades creativas, puede razonar a nivel de experto, y abre posibilidades que antes eran impensables. La "aumentación" - el trabajo conjunto entre humanos e IA - frecuentemente genera mucho más valor que la mera automatización. Un analista trabajando junto con IA no solo hace su trabajo más rápido: puede explorar ángulos que antes eran imposibles por limitaciones de tiempo o capacidad de procesamiento.
La adopción de IA requiere un sistema de incentivos que motive a los empleados a experimentar con estas nuevas tecnologías. En nuestra experiencia implementando programas de incentivos, hemos encontrado varios mecanismos particularmente efectivos.
Los hackathons de IA son eventos donde los equipos trabajan en proyectos específicos de implementación de IA. Pueden durar desde un día hasta 2-3 días, dependiendo de la complejidad de los proyectos y la disponibilidad de los equipos. El formato es efectivo porque combina capacitación, experimentación y resultados tangibles en un período corto. En estos eventos vemos surgir tanto soluciones de automatización (como la optimización de procesos existentes) como proyectos de aumentación (nuevas capacidades que emergen del trabajo conjunto entre humanos e IA).
Es importante destacar que los proyectos presentados en hackathons no necesariamente requieren desarrollo de software o inversiones significativas. Muchos proyectos exitosos se centran en formas innovadoras de utilizar herramientas existentes como ChatGPT para resolver problemas específicos de la organización. Sin embargo, también pueden surgir propuestas para desarrollos más ambiciosos que requieran implementaciones personalizadas de IA, ya que el potencial de esta tecnología va mucho más allá de las herramientas de acceso público.
También hemos implementado con éxito programas de reconocimiento trimestral que premian dos categorías distintas: mejores casos de automatización, donde la IA optimiza procesos existentes, y mejores casos de aumentación, donde la IA permite hacer cosas que antes no eran posibles. Como consultores, ayudamos a evaluar estos proyectos no solo por su innovación técnica sino por su impacto real en el negocio.
Uno de los incentivos más efectivos es simplemente dar tiempo. Recomendamos que cada área designe formalmente un porcentaje del tiempo (típicamente 10-20%) para que los empleados experimenten con IA en sus roles. Esto puede complementarse con un presupuesto específico para proyectos de IA, que permite que las buenas ideas que surgen de hackathons o del trabajo diario puedan implementarse rápidamente.
La clave es que estos incentivos fomenten tanto la automatización como la aumentación. Si bien la automatización genera eficiencias importantes, las mayores oportunidades frecuentemente vienen de usar la IA para hacer cosas que antes eran imposibles.
Todo este esquema de incentivos presupone que la empresa está proporcionando acceso a herramientas de IA profesionales. Si bien ChatGPT es la herramienta más conocida, existen múltiples soluciones de IA específicas para diferentes áreas: desde herramientas de análisis de datos hasta asistentes especializados para programación, diseño o análisis financiero. Parte de nuestro rol como consultores es recomendar, luego de las capacitaciones iniciales, qué herramientas específicas serían más valiosas para cada área.
En términos de inversión, el costo es sorprendentemente accesible: la mayoría de las suscripciones profesionales rondan los 20 USD mensuales por cuenta, y estas pueden compartirse entre varios usuarios.
Midiendo el exitoAhora bien, ¿cómo medimos el éxito de estos programas de incentivos y la adopción general de IA en la organización? La medición es crucial, pero presenta desafíos únicos.
Los KPIs tradicionales como retorno sobre inversión o eficiencias generadas pueden ser útiles para medir aspectos de automatización, pero frecuentemente fallan en capturar el valor más profundo de la aumentación con IA. Por eso recomendamos un enfoque más amplio que considere múltiples dimensiones:
El primer aspecto por medir es la adopción básica: ¿cuántos empleados están usando activamente las herramientas de IA? ¿Con qué frecuencia? Pero es importante ir más allá de estas métricas superficiales. Lo que realmente queremos ver es la profundidad de la adopción: ¿están los equipos usando IA de manera transformacional o solo para tareas básicas?
Para esto, hacemos un seguimiento de los casos de uso implementados, diferenciando entre casos de automatización (donde la IA optimiza procesos existentes) y casos de aumentación (donde la IA permite nuevas capacidades). Esta distinción es crucial porque nos ayuda a entender si la organización está aprovechando todo el potencial de la tecnología.
También medimos la participación en las iniciativas de innovación: proyectos presentados e ideas implementadas. Pero más importante que la cantidad es la calidad y el impacto de estas implementaciones. ¿Están generando valor real para la organización? ¿Están cambiando la forma en que los equipos trabajan?
Algunas métricas específicas que recomendamos seguir incluyen:
Para adopción básica:
Número de empleados que utilizan IA al menos semanalmente
Cantidad de prompts o interacciones con herramientas de IA
Diversidad de herramientas utilizadas por área
Para casos de uso:
Número de casos de automatización implementados (procesos optimizados)
Número de casos de aumentación (nuevas capacidades desarrolladas)
Impacto medible de cada caso (tiempo ahorrado, calidad mejorada, nuevos outputs generados)
Para innovación:
Proyectos propuestos vs implementados
Reutilización de casos de éxito entre áreas
Es importante que estos indicadores sean visibles para toda la organización y que se actualicen regularmente. La visibilidad ayuda a mantener el momentum y fomenta la competencia positiva entre áreas.
También recomendamos realizar encuestas periódicas para medir aspectos más cualitativos:
Nivel de confianza en el uso de IA
Percepción de valor agregado
Principales obstáculos encontrados
Oportunidades identificadas
Esta información nos permite ajustar el programa de incentivos y el soporte proporcionado, asegurando que la adopción continúe creciendo en profundidad y no solo en números.
Para mantener la agilidad en la adopción de IA, recomendamos dos principios:
Primero, desarrollar un sistema de monitoreo continuo de nuevas capacidades de IA. Esto no significa estar persiguiendo cada nueva herramienta que aparece, sino mantener un registro de qué tipos de problemas pueden resolverse con las tecnologías emergentes. Es especialmente importante revisar periódicamente aquellos proyectos que fueron archivados por limitaciones técnicas o costos excesivos. Este es uno de los motivos por los cuales siempre vemos nuestra labor como consultores como una relación a largo plazo, y no un trabajo de un solo proyecto. En Erebant mantenemos todos los potenciales casos de uso de nuestros clientes en mente y testeamos cada nuevo modelo o herramienta para evaluar los cambios en las capacidades de la IA junto a las necesidades de nuestros clientes.
Segundo, priorizar arquitecturas modulares en las implementaciones. Cuando desarrollamos soluciones personalizadas de IA, las diseñamos de manera que los componentes puedan actualizarse o reemplazarse fácilmente. Por ejemplo, si hoy usamos GPT-4 para cierta funcionalidad, la solución debería poder incorporar fácilmente un modelo más avanzado en el futuro.
En nuestra experiencia, las organizaciones que mejor aprovechan la IA son aquellas que la ven como una capacidad en constante evolución más que como una herramienta fija. La clave es construir una cultura de aprendizaje continuo y adaptación, donde la experimentación es vista como una inversión en el futuro más que como un costo.
Los niveles de madurez en la adopción de Inteligencia Artificial
La adopción efectiva de la Inteligencia Artificial no ocurre de un día para el otro, sino que sigue un proceso gradual donde cada nivel de madurez requiere estrategias y acciones específicas para avanzar al siguiente. Identificamos tres etapas claramente diferenciadas en la adopción de IA, que reflejan cómo las áreas y la organización en su conjunto evolucionan en su capacidad de incorporar y aprovechar esta tecnología.
En primer lugar, el Nivel Básico implica el uso de herramientas de IA disponibles y accesibles para resolver tareas simples. Ejemplos concretos de este nivel incluyen utilizar ChatGPT para redacción básica, generación inicial de ideas, consultas puntuales o automatización de tareas repetitivas sencillas mediante Zapier o Make.
Avanzar del nivel básico al siguiente requiere convertir estos primeros experimentos individuales en casos replicables. Esto supone identificar y documentar los usos exitosos de los innovadores, elaborar guías iniciales de uso seguro, ofrecer capacitaciones introductorias y reconocer a los early adopters dentro de cada área.
Una vez establecidos estos fundamentos, la organización puede progresar hacia el Nivel Intermedio, donde los usuarios comienzan a combinar múltiples herramientas y personalizar su uso de manera más sofisticada. En este nivel es habitual la creación de sistemas de prompts especializados, la combinación estratégica de herramientas (como Claude para análisis, Replit para desarrollo y Zapier para automatización), la integración de workflows con herramientas existentes (por ejemplo, hojas de cálculo y bases de datos), y la generación de bibliotecas internas de prompts personalizados por área o función.
El avance hacia este segundo nivel requiere un enfoque en la sistematización de las prácticas ya identificadas. Esto se logra estableciendo procesos claros para la implementación, creando bibliotecas centrales con casos de uso exitosos y mejores prácticas, implementando sistemas de soporte y formación continua, y desarrollando métricas iniciales que permitan medir tanto la adopción como el éxito.
Finalmente, el Nivel Avanzado se caracteriza por el desarrollo estratégico de soluciones propias, ya sea mediante equipos internos o con la ayuda de consultores externos especializados. En este estadio avanzado se desarrollan aplicaciones personalizadas utilizando APIs de IA, se crean agentes autónomos para tareas complejas, se integran múltiples fuentes de datos en sistemas inteligentes, se diseñan modelos específicos para las necesidades del negocio y se coordinan sistemas múltiples de IA trabajando en conjunto.
Alcanzar este nivel avanzado requiere un cambio más profundo y estratégico: la organización debe integrar la IA en su planificación estratégica, desarrollar productos o servicios completamente nuevos basados en inteligencia artificial, asignar roles dedicados a la innovación con IA y disponer de presupuestos específicos para estas iniciativas.
Es fundamental señalar que el progreso en estos niveles no siempre es lineal ni uniforme. Diferentes áreas de la organización pueden encontrarse en distintos niveles simultáneamente. Por eso, la clave del éxito radica en identificar claramente dónde se encuentra cada área y qué acciones específicas son necesarias para continuar avanzando hacia niveles superiores de madurez en adopción de IA.
Conclusión
La adopción efectiva de la Inteligencia Artificial no es solo una decisión tecnológica, sino una transformación profunda que involucra aspectos estratégicos, organizacionales y culturales. En un contexto donde la IA está dejando de ser una ventaja competitiva opcional para convertirse en una necesidad estratégica, las organizaciones enfrentan el reto clave de pasar de iniciativas individuales aisladas hacia una integración estructurada y coherente de esta tecnología.
Para ello, resulta fundamental comprender y gestionar cuidadosamente los distintos niveles de madurez, adaptando las acciones a las necesidades específicas de cada área y equipo. Además, se deben aplicar modelos efectivos de gestión del cambio, como ADKAR, complementados con estrategias prácticas como el uso inteligente de incentivos, soporte continuo y métricas claras que permitan monitorear el progreso.
En definitiva, la adopción efectiva de IA no se limita únicamente a capacitar en nuevas herramientas, sino que exige un cambio cultural profundo y sostenido. Las organizaciones que logran combinar formación, soporte continuo, estrategias de incentivación bien diseñadas y una planificación estratégica sólida, serán capaces de capturar plenamente el valor transformador de la inteligencia artificial, asegurando así su posición competitiva en un mercado cada vez más exigente.
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