¿Su IA realmente está acelerando la empresa?

Sus equipos ahorran tiempo con IA, pero ¿la empresa realmente avanza más rápido? El siguiente valor puede estar en los traspasos entre tareas.

Sus equipos utilizan IA y aseguran que están ahorrando tiempo. Sin embargo, los tiempos de respuesta al cliente, los ciclos de aprobación o los costos operativos no necesariamente disminuyen al mismo ritmo.

Ambas cosas pueden ser ciertas.

En su encuesta global de 2026, McKinsey señala que 80% de los encuestados afirma que la IA ha mejorado su productividad individual, mientras que solo 37% atribuye algún impacto en el EBIT de su organización al uso de IA.

Por eso, la pregunta quizá ya no sea solamente cómo hacer que cada persona trabaje más rápido. El verdadero reto es lograr que el trabajo avance con mayor velocidad de principio a fin dentro de la empresa.

> Lo esencial en 30 segundos
> La IA puede acelerar una tarea sin acelerar la empresa. Muchas veces, el verdadero valor está entre las etapas: traspasos, aprobaciones, recaptura de información y tiempos de espera. Para un directivo, la pregunta ya no debería ser solamente “¿dónde podemos agregar IA?”, sino “¿en qué punto deja de avanzar nuestro trabajo?”

El problema empieza después de la tarea

Pensemos en una solicitud de un cliente que llega por correo electrónico.

La IA puede leerla, identificar al cliente, resumir la situación y preparar una respuesta en cuestión de segundos.

Excelente.

Después, el caso debe llegar al equipo correcto. Alguien revisa el CRM. Falta información en el ERP. Se requiere una aprobación. Hay que crear una tarea de servicio. El cliente necesita una actualización. Finalmente, varios sistemas deben actualizarse.

La primera tarea se volvió casi instantánea.

El caso sigue esperando.

McKinsey describe esta fricción como un “coordination interface tax”: el costo generado por verificaciones, conciliaciones, esperas y traspasos entre las diferentes etapas del trabajo. Con base en una convergencia de diversos estudios, McKinsey estima que la coordinación puede consumir entre 35% y 60% del tiempo total de trabajo en organizaciones intensivas en conocimiento.

| Optimizar la tarea | Optimizar el proceso |
|---|---|
| Redactar más rápido | Hacer avanzar el caso |
| Resumir más rápido | Reducir los traspasos |
| Analizar más rápido | Eliminar la recaptura |
| Generar una recomendación | Activar el siguiente paso |
| Medir minutos ahorrados | Medir el tiempo de ciclo |

Durante años hemos optimizado las cajas.

Tal vez sea momento de mirar las flechas.

Doce horas de trabajo. Dieciocho días de recorrido.

Un ejemplo industrial presentado por McKinsey hace evidente el problema.

En un proceso que iba desde la demanda hasta la producción, el trabajo realizado dentro de las diferentes etapas sumaba aproximadamente 12 a 24 horas.

Sin embargo, la latencia entre esas etapas acumulaba 9 a 18 días: entre nueve y 36 veces más que el tiempo real de procesamiento.

Es como una carrera de relevos donde cada corredor se vuelve dos veces más rápido, pero el testigo se queda tranquilamente sobre una mesa entre un relevo y otro.

Llega un momento en que comprar mejores tenis para los corredores ya no resuelve gran cosa.

!Comparación entre optimizar tareas con IA y optimizar el proceso de negocio de principio a fin.

La primera ola de IA acelera las tareas. La siguiente reduce la fricción entre equipos, sistemas y decisiones.

Los agentes de IA cambian la unidad de automatización

Un copiloto ayuda a una persona a redactar, buscar o analizar con mayor rapidez.

Un agente de IA puede ir más allá: verificar información, utilizar una herramienta, actualizar un sistema, continuar con la siguiente etapa o enviar una excepción a la persona adecuada.

El copiloto acelera la tarea. El agente puede hacer avanzar el proceso.

Un experimento de campo realizado con 515 startups de alto crecimiento ayuda a ilustrar la diferencia. Las empresas incentivadas a buscar de forma más amplia dónde utilizar IA descubrieron 44% más casos de uso, completaron 12% más tareas y generaron 1.9 veces más ingresos que el grupo de control. El estudio se realizó con startups y no debe extrapolarse directamente a grandes corporaciones, pero refuerza una idea importante: dónde se aplica la IA importa tanto como la IA misma.

> El punto de gestión
> Un buen caso de uso de IA no debería limitarse a reducir trabajo humano. Debería eliminar una fricción medible del proceso: una espera, una verificación, una recaptura, un traspaso o una decisión que llega demasiado tarde.

Busque los traspasos, no los gadgets

Antes de comprar otra herramienta de IA, elija un solo proceso importante.

Después, haga cinco preguntas:

1 — ¿Dónde espera el trabajo?
¿Una aprobación, un dato faltante o una persona retrasa el caso de manera recurrente?

2 — ¿Dónde recapturamos información?
¿El mismo dato pasa manualmente del correo al CRM y después del CRM al ERP?

3 — ¿Dónde verificamos sistemáticamente el paso anterior?
¿Algunas de esas revisiones podrían convertirse en reglas automáticas?

4 — ¿Qué situaciones realmente son excepciones?
La atención humana tiene mayor valor cuando el criterio de una persona cambia el resultado.

5 — ¿Qué acción podría ejecutar la IA con un nivel de riesgo aceptable?
Empiece con una acción limitada, medible y reversible.

Empiece con una interfaz, no con diez agentes.

Implementar diez agentes antes de decidir qué problema deben resolver no necesariamente es una estrategia de IA. A veces simplemente es una forma muy moderna de tener diez nuevos compañeros de trabajo que supervisar.

La autonomía debe seguir al riesgo

En cuanto la IA puede actuar dentro de los sistemas de la empresa, aparece otra pregunta:

¿Qué debería estar autorizada a hacer?

Una progresión práctica tiene cuatro niveles:

  1. Observar — la IA analiza e informa.
  2. Recomendar — propone; una persona decide.
  3. Actuar con aprobación — prepara la acción y la ejecuta después de una validación.
  4. Actuar automáticamente — ejecuta dentro de límites claramente definidos.

Un agente puede saber perfectamente cómo modificar el expediente de un cliente sin estar autorizado para cambiar su límite de crédito.

Capacidad y autoridad no son lo mismo.

El objetivo no es alcanzar la máxima autonomía.

Es lograr la autonomía adecuada.

Lo que puede hacer el lunes por la mañana

En el segundo trimestre de 2026, 19.2% de las empresas canadienses reportaron utilizar IA para producir bienes o prestar servicios, frente a 12.2% en 2025 y 6.1% en 2024. Es decir, la adopción se multiplicó por más de tres en dos años.

La pregunta está cambiando rápidamente de:

“¿Vamos a utilizar IA?”

a:

“¿Cómo vamos a integrarla al trabajo real?”

> Ejercicio de 30 minutos
> Elija un proceso importante. Dibuje sus etapas en una hoja. Marque todas las esperas, recapturas, aprobaciones y traspasos. Después pregunte a su equipo: “Si la IA pudiera hacer avanzar automáticamente una sola de estas interfaces, ¿cuál tendría el mayor impacto en nuestro resultado de negocio?”

Es una mejor pregunta que:

“¿Dónde podríamos agregar IA?”

Empiece por el proceso.

Dibuje las cajas.

Después mire las flechas.

Con frecuencia, ahí es donde está esperando la empresa.

Fuentes