Hoy en día, en el mundo empresarial, lo único que parece rivalizar con la propia IA es la avalancha de encuestas sobre cómo las empresas la utilizan. ChatGPT, Claude o tu buscador favorito pueden resumir esos datos perfectamente. Sin embargo, mi equipo y yo queríamos ir más allá de los números: escuchar de primera mano y comprender los retos para poder ofrecer orientación hacia el futuro.

Por eso organizamos más de 200 talleres con empresas de toda Europa y Oriente Medio. Estas sesiones nos dieron una perspectiva única sobre cómo funcionan por dentro las organizaciones que están afrontando el reto de la IA, y los distintos enfoques que emplean para integrarla. Como era de esperar, los resultados mostraron un contraste claro entre las empresas que todavía no han dado el paso y las que ya han comenzado el proceso. Sin embargo, nos llamó especialmente la atención que incluso las empresas más avanzadas todavía no estaban sacando todo el provecho posible a la IA, y el impacto seguía siendo desigual incluso entre los adoptantes más maduros.

A partir de estas conversaciones, identificamos dos factores clave que marcan en qué fase del proceso está cada organización: el nivel de ambición que muestran y la adecuación de su forma de ejecutar los proyectos al objetivo que persiguen. Midiendo estos dos ejes, vemos que la mayoría de organizaciones encajan en una de estas cuatro grandes categorías o arquetipos.

Los cuatro arquetipos de IA

En primer lugar, están los rezagados. Se caracterizan por su falta de ambición y una ejecución limitada; suelen quedarse atrás porque tienden a buscar la perfección o no tienen claros los beneficios de la IA. Sin embargo, tienen mucho margen de mejora en productividad, aunque a veces ni sepan que cuentan con capacidades de IA ya integradas en sus sistemas.

Por otro lado, los paralizados, que sienten verdadera ilusión por la IA, pero no saben cómo ponerla en marcha. Suelen crear demasiada documentación, alargan indefinidamente las pruebas de concepto y les cuesta conectar la IA con resultados de negocio tangibles. En contraposición, los impulsores sí que ponen en marcha proyectos de IA, pero de forma aislada. Dependen mucho de herramientas listas para usar y les suele faltar una visión integradora o una estrategia clara para avanzar más rápido.

En cabeza están los maximizadores, que destacan tanto en ambición como en ejecución. Son organizaciones que ya cuentan con estrategias de IA consolidadas y obtienen valor medible. Sin embargo, seguir progresando exigirá todavía un esfuerzo colectivo, ya que partir de una buena base no les libra del riesgo de conformarse con lo ya conseguido.

El camino a la activación

Identificar el arquetipo que mejor describe la situación actual de tu organización es un primer paso importante para avanzar. Pero evolucionar requiere más que autodiagnóstico: también hace falta una hoja de ruta clara.

Para los rezagados y los paralizados, obtener valor de la IA exige más trabajo, pero pueden lograr avances notables con cambios relativamente pequeños. Lo fundamental es empezar poco a poco y medir los resultados. No hace falta abarcarlo todo de golpe, sino centrarse en aquellas iniciativas que demuestren ser eficaces.

Empieza con implantaciones graduales y muy enfocadas, haciendo seguimiento de los resultados. Elige áreas como finanzas o recursos humanos, donde ya existen soluciones de IA probadas y el impacto es rápido y evidente. Aprende, ajusta y después amplía el uso de la IA al resto de tu organización.

Un buen ejemplo es Wood Group, una multinacional británica de ingeniería y consultoría. Esta empresa tenía problemas para cubrir vacantes, tardando una media de 45 días desde que se publicaba una oferta hasta la incorporación. Activando funciones de IA que ya estaban integradas en su sistema de recursos humanos, ahora pueden contratar en unos 21 días. Se trató de una cambio en l manera de operar sin coste adicional y con un esfuerzo mínimo, que redujo el tiempo de contratación en un 53%.

Por su parte, muchos de los impulsores y maximizadores ya han puesto en marcha esa “micro-IA” fundamental. Para alcanzar el siguiente nivel de productividad, probablemente tengan que apostar por proyectos de mayor calado y más transfomadores. Eso sí, es fundamental evitar lo que llamamos el “purgatorio piloto”.

Por eso, es clave contar desde el principio con una hoja de ruta clara al poner en marcha pilotos de IA. Un plan de ejecución pragmático es esencial para avanzar, al mismo tiempo que se fomenta una cultura de experimentación y se busca crear valor en toda la organización. El éxito dependerá de una buena planificación, plazos realistas, formación y una gestión eficaz del cambio. Según los datos recogidos en nuestros workshops, al integrar la IA en las tareas diarias, una empresa tipo de 10.000 empleados podría reducir sus costes totales en un 4%.

Por supuesto, estos modelos son marcos de referencia, no recetas cerradas, para ayudar a las empresas a encontrar el valor de la IA. El factor común en aquellas que obtienen mejores resultados es que tienen claro el valor de negocio que quieren crear y trabajan de forma colaborativa para conseguirlo.