1. IA en todas partes. Flujos de trabajo intactos.
En cuanto a la habilitación del flujo de trabajo de Agentic AI en equipos empresariales, seguí viendo el mismo problema. Los equipos me dijeron que estaban entusiasmados con la IA. Luego observé su día a día: un flujo de trabajo que extraía de diferentes fuentes de datos, múltiples rondas de copiar y pegar en Excel y transferencias manuales antes de que algo llegara a un punto de control. La inteligencia más importante rara vez llegaba a algún sistema. Permaneció en la cabeza de las personas, sin documentar, disperso en correos electrónicos, presentaciones de diapositivas e hilos de chat.
La gente usaba IA, pero el trabajo en sí seguía funcionando a la antigua usanza.
También seguí escuchando la misma solución propuesta. Cuando los equipos hablan de IA, alguien dice: pongamos un buen chatbot encima de nuestros archivos y datos, y todo saldrá bien. He pasado semanas sentándome con equipos para profundizar en sus procesos actuales. Es lento, a veces bastante doloroso, y es el paso necesario que desbloquea el valor de la IA. Y estoy seguro de que estos casos están lejos de ser únicos.
A la gente le encanta hablar sobre la adopción de la IA a un alto nivel. Pero lo que quiero compartir puede parecer difícil de escuchar para mucha gente. La IA se convierte en valor empresarial sólo cuando llega a sus productos y procesos empresariales. La verdad es que antes de introducir más herramientas y agentes de IA, es necesario rediseñar y mejorar el flujo de trabajo.
Investigaciones recientes apuntan a la misma conclusión. El trabajo “Talent to Value” de McKinsey muestra que el valor de la IA se crea cada vez más mediante sistemas coordinados de humanos y agentes, y cita los casi 900 casos de uso de GenAI de Johnson & Johnson, donde el 80% del valor provino de sólo el 10% al 15% de las iniciativas. El radar de IA 2026 de BCG añade la perspectiva de los directores ejecutivos: las empresas esperan que el gasto en IA se duplique aproximadamente en 2026, y casi todos los directores ejecutivos creen que los agentes de IA producirán retornos mensurables este año. El Índice de tendencias laborales 2026 de Microsoft lo reduce a cómo se realiza el trabajo: sus usuarios de IA más avanzados utilizan agentes para flujos de trabajo de varios pasos, repensan los flujos de trabajo y crean estándares de IA compartidos para sus equipos.
Su estrategia de IA ya no debería comenzar con una lista de casos de uso aislados. En lugar de ampliar el acceso a las herramientas de IA, se debe comenzar con un mapa de valores, luego identificar los flujos de trabajo clave, el juicio humano requerido, los agentes que pueden mejorar la ejecución y el sistema de desempeño que demuestra si toda la configuración está funcionando.
2. Comience con el valor de su negocio
El punto de partida correcto de una estrategia de habilitación de la IA es identificar dónde la IA puede crear una ventaja desproporcionada en costos, crecimiento, innovación o expansión del modelo de negocios.
El radar de IA 2026 de BCG muestra que las empresas esperan que el gasto en IA se duplique aproximadamente en 2026, y casi tres cuartas partes de los directores ejecutivos dicen que son los principales tomadores de decisiones en IA en su organización. La misma investigación dice que casi todos los directores ejecutivos creen que los agentes de IA producirán retornos mensurables en 2026.
La experiencia de Johnson & Johnson es el caso más sólido en este caso. Una amplia experimentación en casi 900 casos de uso ayudó a la empresa a aprender, pero el impacto provino de la reducción de recursos hacia el 10% al 15% de las iniciativas que producían la mayor parte del valor.
El punto de partida correcto de una estrategia de habilitación de la IA es identificar dónde la IA puede crear una ventaja desproporcionada en costos, crecimiento, innovación o expansión del modelo de negocio.
Donde la IA puede reducir el costo. Donde la IA puede mejorar los ingresos, las ganancias o la experiencia del cliente. Donde la IA puede respaldar un nuevo producto, servicio o modelo de negocio.
Luego, priorice haciéndole una pregunta al equipo: ¿qué 10 % de nuestro trabajo de IA podría crear el 80 % del valor comercial?
3. Rediseñar el trabajo: del rol individual al sistema humano-agente
La vieja pregunta era: ¿quién es la persona adecuada para este puesto? La mejor pregunta es: ¿qué partes de este flujo de trabajo deberían ser propiedad de las personas, qué partes deberían ser manejadas por agentes y dónde debe mantener el control el juicio humano?
El artículo de McKinsey sobre agentes para el crecimiento muestra que las organizaciones crean más valor cuando los agentes mejoran los procesos de un extremo a otro en lugar de tareas aisladas. El WTI 2026 de Microsoft llega a una conclusión similar: los usuarios avanzados de IA ya están utilizando agentes para flujos de trabajo de varios pasos y reconsiderando cómo se realiza el trabajo.
Un agente de servicio al cliente que solo ayuda a los empleados a escribir respuestas más rápidas mejora un paso. Un mejor flujo de trabajo predice problemas, activa la divulgación, dirige las excepciones a los humanos y cierra el círculo con una resolución personalizada. Esa es una decisión de diseño del sistema y ninguna implementación de herramientas de IA la toma por usted.
4. Redefinir el talento: los superusuarios de IA son diseñadores de flujos de trabajo
Los empleados más valiosos en el lugar de trabajo de la IA no siempre son las personas que escriben más indicaciones. Son las personas que pueden centrarse en el problema correcto, explicar el proceso actual, identificar transferencias débiles, implementar y probar soluciones de IA y hacer que el trabajo mejorado sea escalable para otros.
El Barómetro Global de Empleos de IA 2026 de PwC muestra por qué este estándar de talento está aumentando. Los empleos que requieren habilidades de IA están creciendo casi ocho veces más rápido que el mercado laboral en general, y la prima salarial promedio para las habilidades de IA ha alcanzado el 62%.
Así que encuentre a sus superusuarios de IA existentes. Deles un mandato de flujo de trabajo en lugar de un proyecto paralelo. Pídales que documenten cómo funcionan, dónde ayudó la IA, dónde falló y qué pueden reutilizar otros equipos.
La oportunidad es significativamente mayor que la productividad individual. Los mejores superusuarios de IA pueden ayudar a la empresa a rediseñar la forma en que se realiza el trabajo.
5. Educar al equipo ejecutivo antes de ampliar más agentes de IA
Si bien los altos directivos patrocinan a muchos pilotos de IA, es posible que no tengan un enfoque alineado para decidir qué trabajo merece agentes de IA, qué talentos deben reasignarse y qué métricas comerciales necesitan para medir el impacto.
Esta es ahora una cuestión operativa a nivel de director ejecutivo. El AI Radar de BCG muestra que el 72% de los directores ejecutivos dicen que son los principales tomadores de decisiones sobre IA, y la mitad cree que su trabajo depende de lograr que la IA sea correcta.
Es necesario evitar que la IA se convierta en una cartera de innovación dispersa y sin control.
¿Qué proyectos de IA están produciendo un valor empresarial mensurable? ¿Qué proyectos deberían detenerse? ¿Qué flujos de trabajo necesitan rediseñarse antes de agregar más herramientas? ¿Qué líderes son dueños del resultado empresarial? ¿Qué riesgos requieren gobernanza, auditoría o revisión humana?
6. Medir el impacto empresarial
El rendimiento de los agentes de IA debe evaluarse en función de la calidad, la confiabilidad, la velocidad y el costo de las decisiones. Se debe evaluar a los seres humanos en cuanto al impacto empresarial, la mejora del flujo de trabajo de la IA, el uso ético y la colaboración entre equipos.
La brecha de gobernanza es real. La investigación sobre el estado de la IA en la empresa 2026 de Deloitte encontró que solo el 21% de las organizaciones encuestadas tienen un modelo de gobernanza maduro para agentes autónomos de IA, mientras que alrededor del 80% carece de capacidades maduras como límites de decisión, monitoreo en tiempo real y pistas de auditoría.
Un agente de IA puede acelerar una tarea y al mismo tiempo ralentizar la revisión, la aprobación o la resolución del cliente. La métrica del éxito es el resultado completo del flujo de trabajo: decisiones más rápidas, menos errores, menor costo, mejor experiencia del cliente y mayor responsabilidad humana.
Utilice tres capas de medición:
Métricas de agentes de IA: precisión, confiabilidad, velocidad, costo, calidad de escalamiento. Métricas humanas: juicio empresarial, mejora del flujo de trabajo, uso ético, colaboración. Métricas comerciales: tiempo de ciclo, calidad de las decisiones, impacto en el cliente, costo de servicio, mejora continua.
7. Pensamientos finales
Antes de su próxima revisión de IA, haga una pregunta: ¿estamos comprando más IA o estamos rediseñando el trabajo que puede producir mejores resultados comerciales?
Primero, deje de pedir más casos de uso de IA y comience a identificar los pocos grupos de valor que merecen inversión. En segundo lugar, rediseñe un flujo de trabajo crítico decidiendo qué deben poseer los humanos, qué agentes deben manejar y dónde se requiere la revisión humana. En tercer lugar, actualizar el sistema de gestión para que el valor de la IA se mida a través de los resultados comerciales, la calidad del flujo de trabajo y la ejecución responsable.
Así es como protege el tiempo y el presupuesto mientras mantiene viva la adopción de la IA. También es la prueba de si su estrategia de IA está lista para la ejecución empresarial.