De las licencias de IA a los resultados empresariales: por qué el proceso es lo primero

«Probamos la IA, pero no dio los resultados esperados.»

Esto es lo que oigo en muchas organizaciones. Se han adquirido licencias, los equipos tienen acceso a modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) como Claude, ChatGPT o Copilot, pero los resultados no llegan.

El rendimiento de estas inversiones es una pregunta legítima y, en muchos casos, sigue siendo difícil de responder. A menudo, las empresas se limitan a poner las herramientas a disposición y a decir a las personas que las utilicen. Es como comprar un coche, llenar el depósito y pedir a las personas que conduzcan, para después preguntarles dónde están las ganancias de productividad.

La inteligencia artificial (IA) cambiará la forma en que hacemos negocios y trabajamos. Pero su valor depende de utilizarla de forma estructurada para resolver problemas reales. Si se utiliza sin una orientación clara, rara vez aporta resultados cuantificables.

Más herramientas no garantizan más resultados

Cuando la IA no está vinculada a un problema empresarial específico, las personas se limitan sobre todo a explorarla. Los empleados prueban las herramientas, ven su potencial y las utilizan para facilitar sus tareas diarias. Esto tiene cierto valor, pero no implica necesariamente una mayor productividad ni la solución de un problema real de negocio.

El error más común que veo es introducir la IA sin mejorar primero el proceso. Nuestro enfoque es claro: las organizaciones deben mejorar sus procesos y utilizar la IA para apoyar esa mejora. Utilizar la IA en un proceso que no se ha replanteado solo automatiza el desperdicio. Acelera actividades que son ineficientes o están mal diseñadas.

Por lo tanto, el punto de partida debe ser el propio proceso. ¿Cómo debe hacerse el trabajo? ¿Qué pasos se pueden eliminar? ¿Qué se debe hacer de otra manera? Solo entonces debe aplicarse la IA, allí donde aporte valor añadido.

A dónde va realmente el tiempo ahorrado

La respuesta depende de cómo utilice la IA la organización.

Cuando las empresas ponen la tecnología a disposición sin más orientación, el tiempo ahorrado se queda en cada empleado. Su trabajo se vuelve más fácil y algunas tareas llevan menos tiempo, pero el impacto en el negocio es limitado.

Cuando las empresas ponen la tecnología a disposición de los empleados sin ofrecer más orientación, el tiempo ahorrado se queda en manos de cada empleado. Su trabajo se vuelve más fácil y algunas tareas llevan menos tiempo, pero el impacto en el negocio es limitado.

Se trata, por tanto, de una decisión estratégica. Las organizaciones pueden utilizar la IA para mejorar sus procesos y servir mejor a sus clientes, o pueden utilizarla sin rumbo y dejar que sus beneficios se pierdan en toda la empresa.

Por dónde empezar: la promesa al cliente

Si el problema es el proceso, el primer paso es observar la organización y sus equipos y plantear algunas preguntas básicas. ¿Qué ofrecemos a nuestros clientes? ¿Cuál es nuestra misión? ¿Qué promesa hemos hecho?

Con esas respuestas, cada proceso actual debe revisarse a la luz de esa promesa. ¿Contribuye a ella cada paso? ¿Aporta valor al cliente? Los pasos que no lo hagan deben eliminarse y el proceso debe rediseñarse.

En la práctica, esto significa:

• Analizar y mapear las actividades actuales;
• Preguntarse si cada una de ellas tiene sentido;
• Rediseñar el proceso;
• Utilizar herramientas de IA para apoyar el nuevo proceso y mejorar lo que se entrega a los clientes.

El objetivo final es mejorar el valor que se ofrece a los clientes y, como resultado, obtener buenos resultados para la empresa.

Del rediseño de procesos a un roadmap de IA

Una vez replanteado el proceso, el siguiente paso es definir un roadmap de implementación. Este roadmap combina varias iniciativas: algunas se centran en rediseñar el propio proceso y otras están relacionadas con la IA.

Las iniciativas de IA suelen dividirse en dos categorías:

Tabla 1 – Iniciativas de IA: IA empresarial y transformación

La IA empresarial es una forma rápida de empezar. Al formar a las personas en el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño como Claude, las organizaciones pueden acelerar partes de sus procesos sin iniciar un proyecto a gran escala. Lo importante es que estas mejoras sigan conectadas con la transformación más amplia. Cada cambio en una tarea debe formar parte de un rediseño del proceso con un objetivo claro.

Resultados en la práctica

Actualmente estamos aplicando este enfoque en varias organizaciones. Dos casos muestran distintos niveles de complejidad.

Hostelería

En un grupo hotelero, algunas reservas de clientes se registraban automáticamente en el sistema de gestión hotelera, Opera. Otras llegaban por correo electrónico y había que tratarlas manualmente. Implementamos un agente basado en LLM que lee estos correos, extrae la información relevante y la introduce en el sistema mediante integraciones automáticas. Este fue el más estructurado de los dos proyectos. Requirió más conocimientos especializados y combinó la IA con la programación y la integración de sistemas.

Seguros

En una aseguradora, un jefe de equipo tenía que secuenciar manualmente las tareas del equipo. Con Claude, creamos una herramienta sencilla basada en HTML que realiza esta secuenciación automáticamente. Ahora, el jefe de equipo ahorra tres horas al día y dedica ese tiempo a planificar y mejorar el trabajo con el equipo. En este caso, un modelo de lenguaje fue suficiente para crear una solución práctica con muy poco trabajo informático.

Estos casos tienen dos cosas en común:

• Partieron de una necesidad empresarial: cada proyecto se diseñó para resolver un problema real, mejorar un proceso y aportar más valor al cliente;
• Se crearon junto con las personas que las utilizan: cada solución se desarrolló junto con los equipos de negocio, lo que ayuda a que las personas las utilicen realmente y proporciona una base sólida para el futuro.

Decidir qué procesos automatizar

La primera pregunta es si el proceso es realmente necesario y si sigue teniendo sentido mantenerlo.

La segunda es cuánto tiempo requiere. Una tarea que lleva una hora al año probablemente no sea el lugar adecuado para empezar.

En resumen, importan dos criterios: relevancia e impacto. Cada iniciativa debe resolver un problema real y aportar un resultado medible, en lugar de seguir una tendencia.

Los primeros pasos para las empresas que ya tienen licencias

Las organizaciones que ya han invertido en licencias deben centrarse en dos aspectos. El primero es una formación práctica y aplicada, para que las personas puedan utilizar las herramientas y comprender su potencial. El segundo es construir casos de uso detallados que muestren lo que se puede hacer.

Las reuniones diarias son un buen ejemplo. Muchos equipos ya hacen el seguimiento de sus KPI en cuadros de mando de Power BI. Utilizar la IA para analizar esos KPI, aportar conclusiones y preparar la reunión diaria es un primer caso de uso sencillo que hace que estas reuniones sean más eficaces y eficientes.

Una reflexión final

Si hay una idea que me gustaría transmitir a los líderes, es esta: la IA debe guiarse por un propósito, nunca por tendencias o impulsos. La verdadera oportunidad está en repensar la forma en que trabajamos.

Añadir estas herramientas a los mismos procesos y a las mismas formas de trabajar no dará resultados diferentes. Un ejercicio útil es imaginar que se construye la empresa desde cero y preguntarse cómo se diseñarían sus procesos.

Con esa claridad, la IA puede apoyar una nueva forma de aportar valor: una mejor experiencia de cliente, clientes más satisfechos, lead times más cortos y mejores resultados. Ahí es donde está su verdadero impacto.

En Kaizen Institute, ayudamos a las organizaciones a convertir sus inversiones en IA en resultados medibles. Combinamos nuestra experiencia en mejora de procesos con formación en IA empresarial y proyectos de transformación, partiendo siempre de la promesa al cliente y del problema real que hay que resolver. Si tu organización ya tiene las herramientas, pero todavía no los resultados, este es un buen punto para iniciar la conversación.