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Epílogo de un cambio mayor:
Como la HBR Guide to Generative AI for Managers, traza la hoja de ruta que la alta dirección necesita
El Estado Real de la IA Generativa en las Empresas:
Avances, Desafíos y Oportunidades
Epílogo de un cambio mayor
Elisa Farri y Gabriele Rosani —consultores de Capgemini Invent y autoras del reciente HBR Guide to Generative AI for Managers (Harvard Business Review Press, mayo 2025) — ofrecen en el capítulo final de su libro un mensaje inequívoco para los equipos directivos: la IA generativa ya no es un experimento de nicho, sino un factor estructural que transformará la forma en que las organizaciones operan, aprenden y crean valor. Este epílogo sintetiza 35 casos y herramientas repartidos a lo largo del texto y los convierte en un programa de acción pensado para desplegar la tecnología a escala, con responsabilidad y sentido estratégico.(store.hbr.org).
A lo largo de una narrativa clara y rigurosa, Farri y Rosani insisten en que “no basta con decirle a la gente que empiece a usar IA generativa”; es preciso guiar el cambio, repensar procesos y cultivar nuevas capacidades humanas. El epílogo plantea cuatro pasos consecutivos —experimentar, desarrollar habilidades, rediseñar flujos de trabajo y establecer responsabilidad colectiva— que funcionan como un ciclo de mejora continua y, al mismo tiempo, como un marco de gobernanza para la alta dirección.
1.- Experimentar en ambos modos: Co-Pilot y Co-Thinker
El primer desafío consiste en identificar las tareas adecuadas y diseñar “experimentos disciplinados”. Las autoras distinguen dos modos de interacción con la IA generativa:
Co-Pilot: la IA simplifica y acelera tareas rutinarias de amplio alcance (análisis de datos, redacción de presentaciones, extracción de insights). Al probarse con centenares de usuarios, este modo permite medir ganancias de productividad y escalar rápidamente.
Co-Thinker: la IA colabora con expertos en retos menos codificados —diseño de estrategias, resolución de problemas complejos— mediante diálogos iterativos y secuencias de prompts. Aquí prima la profundidad sobre el volumen, y los aprendizajes suelen alimentar la innovación organizativa.
Para decidir qué tareas priorizar, el epílogo propone una matriz impacto/viabilidad que pondera beneficios empresariales, exposición al riesgo, cumplimiento normativo y accesibilidad tecnológica. Las iniciativas de “alto impacto + alta viabilidad” forman el portafolio inicial; las demás permanecen en observación hasta que cambien las condiciones. El control de resultados exige definir KPI (productividad, calidad, adopción, engagement), conservar un grupo de control sin IA y analizar outliers para extraer buenas prácticas y alertas tempranas.
2.- Desarrollar habilidades: del prompting a la conversación crítica
La fase de experimentación revela las principales brechas de competencias. Según Farri y Rosani, el prompting —tanto básico como avanzado— es el punto de partida obligado, pero no el destino final. Dominar la IA requiere también:
Formular buenas preguntas y contextualizar los objetivos del negocio.
Mantener un diálogo reflexivo que combine curiosidad, sentido crítico y supervisión de sesgos.
Confiar sin abdicar: verificar, contrastar y corregir el output de la IA.
Las empresas más avanzadas ya crean “academias de prompts” y “bibliotecas de prompts” para socializar ejemplos efectivos; sin embargo, las autoras subrayan que el desarrollo continuo de habilidades humanas —pensamiento sistémico, juicio ético, inteligencia emocional— es lo que permitirá escalar la tecnología de forma sostenible.
3.- Rediseñar los flujos de trabajo: de la automatización a la colaboración
La IA generativa no se limita a optimizar tareas aisladas; reconfigura la arquitectura misma de los procesos. El epílogo propone abandonar el paradigma “traspásalo a la máquina” y adoptar un enfoque de “diseño para el diálogo”, donde humanos y modelos colaboran de manera orquestada. Un ejemplo de desarrollo de producto ilustra la idea:
Co-Pilot inicial: la IA analiza grandes volúmenes de datos de clientes y detecta patrones; el equipo humano interpreta relevancia y oportunidad.
Co-Thinker creativo: IA y humanos generan y depuran propuestas, alineándolas con limitaciones de mercado y estrategia corporativa.
Evaluación conjunta: ambos agentes sopesan trade-offs, afinan supuestos y construyen un caso de negocio robusto.
El rediseño exige definir puntos de “handoff” entre IA y personas, protocolos de revisión y criterios para escalar o frenar la automatización. Al mismo tiempo, la dirección debe vigilar la salud de la colaboración humana: ¿disminuye el intercambio entre colegas?, ¿la velocidad sacrifica la profundidad?, ¿surge ansiedad por el reemplazo? La gestión activa de estas tensiones se convierte en una nueva función de liderazgo.
4. Establecer responsabilidad colectiva: gobernanza y ética en la práctica
La cuarta etapa reconoce la llamada “trampa de la confianza”: a mayor sofisticación de la IA, mayor tentación de asumir sus resultados como verdades absolutas. Farri y Rosani recomiendan un doble nivel de contención:
Marco corporativo: políticas claras sobre privacidad, sesgos, transparencia y uso aceptable; comités de ética y mecanismos de auditoría alineados con regulaciones emergentes.
Juicio individual y colectivo: cada usuario debe intervenir antes (definir objetivos), durante (dialogar con la IA) y después (validar resultados). Los equipos fortalecen ese juicio mediante revisiones de pares y consulta a expertos.
Prohibir la tecnología es, a juicio de las autoras, una estrategia cortoplacista ; el reto consiste en generar confianza informada y responsabilidad distribuida, transformando la IA en un acelerador —no en un riesgo existencial— para la organización.
Hacia organizaciones “humanAIzadas”
El epílogo culmina con una visión de futuro: empresas “humanAIzadas” donde la colaboración entre personas y máquinas está integrada en los flujos de valor, la cultura y la estructura organizativa. La velocidad de esa evolución dependerá de la madurez tecnológica y del liderazgo directivo; lo cierto es que permanecer inmóvil ya no es viable. Farri y Rosani invitan a los ejecutivos a “experimentar y mostrar cómo podría ser ese futuro”, convirtiéndose ellos mismos en arquitectos de la transformación.
Claves para la alta dirección
Vincule la IA a resultados de negocio: antes de escalar, mida impacto real en productividad, calidad e innovación.
Invierte en talento híbrido: combine academias de prompting con programas de pensamiento crítico y ética de datos.
Rediseñe procesos, no solo tareas: coloque la colaboración humano-máquina en el centro del flujo de trabajo.
Construya gobernanza viva: políticas, métricas y foros que evolucionen al ritmo de la tecnología.
Lidere con ejemplo: participe en los experimentos, demuestre curiosidad y mantenga la guardia ética alta.
Con este itinerario —experimentar, aprender, rediseñar y responsabilizar— la HBR Guide to Generative AI for Managers se convierte en lectura imprescindible para comités ejecutivos y consejos de administración que desean extraer valor de la IA sin perder de vista su compromiso con las personas, la sociedad y la sostenibilidad del negocio. La oportunidad es inmensa; el método, ahora, está al alcance de quienes se atrevan a aplicar
El Estado Real de la IA Generativa en las Empresas: Avances, Desafíos y Oportunidades
En los últimos dos años, la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) ha irrumpido con fuerza en el mundo empresarial. Desde la creación de contenido hasta la automatización de procesos complejos, las promesas de esta tecnología son transformadoras.
Pero, ¿qué tan real es su adopción? ¿Está generando los resultados esperados? Y sobre todo, ¿cuáles son las claves para su éxito sostenible?6
Para responder estas preguntas, analizamos datos de estudios recientes de Snowflake, The Hackett Group, Microsoft/IDC, Deloitte y otras fuentes confiables. A continuación, compartimos una visión clara y basada en evidencia del estado actual y futuro de la IA Generativa en el entorno corporativo.
Adopción Generalizada, Pero Aún Superficial
La adopción de GenAI crece aceleradamente. El 69% de las empresas la considera una iniciativa de máxima prioridad, según Snowflake (abril 2025). The Hackett Group (marzo 2025) va más allá: el 89% de las compañías ya avanza en iniciativas concretas de IA Generativa. En el caso de las PyMEs, la encuesta de Microsoft muestra que el 49% ya la aplica en sus operaciones (mayo 2025).
ROI: Alto Potencial, Pero con Obstáculos Reales
El potencial de retorno de inversión es impresionante:
No obstante, Deloitte (junio 2025) advierte que muchas organizaciones aún se limitan a proyectos piloto sin impacto real. Las dificultades para integrar IA con sistemas existentes y la falta de KPIs claros impiden alcanzar resultados sostenibles.
Una encuesta de Journal of Accountancy (marzo 2025) refuerza el optimismo: el 90% de los CFOs de grandes empresas calificó el ROI de la GenAI como "muy positivo", frente al 27% solo nueve meses antes.
La Paradoja de la Adopción: Optimismo vs. Realidad
A pesar del entusiasmo, persisten las brechas entre percepción y resultados concretos:
88% de los líderes ven la IA como un acelerador estratégico.
Pero el 42% admite fricciones internas por su adopción (Deloitte, 2025).
La productividad mejora entre un 15 y 30%, pero el 75% de los empleados teme ser reemplazado.
La mayoría de las empresas opera sin una gobernanza clara, y con IA en silos.
Factores Clave de Éxito: ¿Qué Hacen Distinto las Empresas Líderes?
Los informes revisados identifican patrones claros entre las organizaciones que logran resultados sostenibles con GenAI:
Gobernanza liderada desde la alta dirección
Empresas con liderazgo directo del CEO en IA reportan hasta 28% más impacto en EBIT (MIT Sloan, 2024).Rediseño de flujos de trabajo
Solo el 21% de las compañías ha rediseñado procesos completos con IA. Pero estas logran mejoras de hasta 30% en productividad.Plataformas de orquestación unificada
El 94% de las empresas exitosas usa herramientas de orquestación para escalar IA y evitar soluciones dispersas (Gartner, 2025).Red de usuarios promotores
Cuando se capacita a equipos como “power users”, el 77% se convierte en defensores activos de la IA.
Riesgos y Desafíos: Seguridad, Talento y Regulación
El avance rápido de GenAI también trae nuevos riesgos:
Fugas de datos aumentaron un 250% solo en los primeros meses de 2025 (Palo Alto Networks).
Solo el 17% de las empresas monitorea activamente sesgos o problemas de equidad en los modelos.
45% de las organizaciones declara no contar con el talento necesario para implementar GenAI, y el 46% de los líderes señala la brecha de habilidades como su principal barrera.
La presión regulatoria crece, con iniciativas como el EU AI Act y la orden ejecutiva 14110 en EE.UU. exigiendo estándares más estrictos de transparencia y control algorítmico.
Una Brecha Que Se Amplía: Líderes vs. Rezagados
Los próximos años marcarán una diferencia definitiva entre quienes lideran el cambio y quienes lo enfrentan desde atrás:
Se proyecta un impacto económico global de $19,9 billones hacia 2030, concentrado en empresas con madurez avanzada en IA (McKinsey).
Entre el 50% y 70% de las empresas Fortune 500 actuales podrían quedar fuera del mercado hacia 2035 si no escalan su estrategia de IA.
Conclusión: Una Oportunidad Histórica para Quienes Actúan con Estrategia
La IA Generativa ya no es una opción exploratoria. Es un factor competitivo decisivo.
El éxito no depende de implementar herramientas, sino de repensar modelos de negocio, rediseñar procesos, fortalecer competencias humanas y establecer gobernanza inteligente.
Las empresas que actúen con visión estratégica, foco en impacto real y responsabilidad organizacional serán las que marquen el paso en esta nueva era.
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