{"id":20,"date":"2026-10-21T12:00:00","date_gmt":"2026-10-21T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cl-is.es\/?p=20"},"modified":"2026-10-22T15:45:36","modified_gmt":"2026-10-22T14:45:36","slug":"tu-empresa-no-necesita-mas-ia-necesita-dejar-de-trabajar-mal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cl-is.es\/en\/tu-empresa-no-necesita-mas-ia-necesita-dejar-de-trabajar-mal\/","title":{"rendered":"Tu empresa no necesita m\u00e1s IA. Necesita dejar de trabajar mal."},"content":{"rendered":"

Estamos entrando en una fase peligrosa de la Inteligencia Artificial: muchas empresas est\u00e1n adoptando IA, pero convertir esa adopci\u00f3n en resultados econ\u00f3micos sigue siendo otra historia.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

ChatGPT. Copilot. Agentes. Automatizaciones. Modelos propios.<\/p>\n\n\n\n

La IA est\u00e1 entrando cada vez m\u00e1s profundamente en las organizaciones. McKinsey se\u00f1ala que las empresas est\u00e1n escalando su uso de IA, despleg\u00e1ndola en m\u00e1s funciones y aumentando la utilizaci\u00f3n de herramientas que van desde chatbots hasta agentes capaces de actuar de forma aut\u00f3noma sobre workflows. McKinsey & Company<\/a><\/p>\n\n\n\n

Pero hay una pregunta mucho menos atractiva:<\/p>\n\n\n\n

\u00bfEst\u00e1 mejorando realmente el negocio?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los \u00faltimos datos de McKinsey son inc\u00f3modos.<\/p>\n\n\n\n

El 80% de los encuestados afirma que la IA ha mejorado su productividad individual.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, solo el 37% afirma que la IA ha contribuido positivamente al EBIT de su organizaci\u00f3n<\/strong>, pr\u00e1cticamente el mismo porcentaje que el a\u00f1o anterior. Y apenas un 6%<\/strong> pertenece al grupo que McKinsey denomina AI high performers<\/em>: organizaciones que atribuyen al menos un 5% de impacto en EBIT a la IA y consideran significativo el valor obtenido. McKinsey & Company<\/a><\/p>\n\n\n\n

Pi\u00e9nsalo.<\/p>\n\n\n\n

80% percibe m\u00e1s productividad individual.<\/strong>

37% observa impacto positivo en EBIT.<\/strong>

Solo 6% est\u00e1 entre los AI high performers.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Tenemos herramientas extraordinarias.<\/p>\n\n\n\n

Pero tener mejores herramientas no significa autom\u00e1ticamente tener mejores empresas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

El problema puede no ser la IA. Puede ser tu proceso.<\/h2>\n\n\n\n

Imagina este proceso:<\/p>\n\n\n\n

Un cliente env\u00eda un correo.<\/p>\n\n\n\n

Una persona descarga el adjunto.<\/p>\n\n\n\n

Copia informaci\u00f3n a Excel.<\/p>\n\n\n\n

Otra persona actualiza el ERP.<\/p>\n\n\n\n

Alguien env\u00eda otro correo para pedir una aprobaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Despu\u00e9s se prepara manualmente un informe.<\/p>\n\n\n\n

Y finalmente otra persona comprueba que todo est\u00e9 correcto.<\/p>\n\n\n\n

Ahora a\u00f1adimos Inteligencia Artificial.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfTenemos una empresa inteligente?<\/p>\n\n\n\n

No.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Tenemos el mismo proceso, ahora con IA encima.<\/p>\n\n\n\n

Y los datos publicados las \u00faltimas semanas apuntan precisamente hacia este problema.<\/p>\n\n\n\n

Un estudio de Camunda, realizado por Sapio Research entre 1.000 responsables de procesos y 5.000 empleados<\/strong> de organizaciones con al menos 1.000 trabajadores en Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Francia, concluye que el 72% de las organizaciones encuestadas afirma que problemas relacionados con sus procesos han provocado el fracaso de iniciativas de IA<\/strong>. Camunda<\/a><\/p>\n\n\n\n

Hay otro dato todav\u00eda m\u00e1s contundente:<\/p>\n\n\n\n

El 82% cree que sus inversiones en IA fracasar\u00e1n si no invierten m\u00e1s en redise\u00f1ar sus procesos.<\/strong> Camunda<\/a><\/p>\n\n\n\n

No estamos hablando \u00fanicamente de tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Estamos hablando de c\u00f3mo funciona la empresa<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Deja de empezar por ChatGPT<\/h2>\n\n\n\n

Cuando analizamos una empresa, la primera pregunta no deber\u00eda ser:<\/p>\n\n\n\n

\u00ab\u00bfD\u00f3nde podemos poner IA?\u00bb<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Deber\u00eda ser:<\/p>\n\n\n\n

\u00ab\u00bfD\u00f3nde estamos perdiendo tiempo, dinero o informaci\u00f3n?\u00bb<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Despu\u00e9s decidimos qu\u00e9 tecnolog\u00eda tiene sentido.<\/p>\n\n\n\n

A veces ser\u00e1 Inteligencia Artificial.<\/p>\n\n\n\n

Otras veces ser\u00e1 una automatizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Power BI.<\/p>\n\n\n\n

Un ERP.<\/p>\n\n\n\n

Una aplicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

O simplemente eliminar un proceso absurdo que lleva diez a\u00f1os haci\u00e9ndose porque:<\/p>\n\n\n\n

\u00abSiempre se ha hecho as\u00ed.\u00bb<\/em><\/p>\n\n\n\n

Y aqu\u00ed aparece otra conclusi\u00f3n interesante del estudio de McKinsey.<\/p>\n\n\n\n

Las organizaciones que mejores resultados obtienen con IA no se limitan a insertar nuevas herramientas dentro de la forma existente de trabajar. Los AI high performers<\/em> son mucho m\u00e1s proclives a redise\u00f1ar fundamentalmente sus workflows<\/strong>: casi tres cuartas partes dicen estar haci\u00e9ndolo, frente a aproximadamente una cuarta parte del resto de organizaciones. McKinsey & Company<\/a><\/p>\n\n\n\n

La IA deber\u00eda ser parte de la transformaci\u00f3n, no un parche<\/h2>\n\n\n\n

En CL Integrated Solutions<\/strong> planteamos una secuencia sencilla:<\/p>\n\n\n\n

ANALIZAR \u2192 SIMPLIFICAR \u2192 DIGITALIZAR \u2192 AUTOMATIZAR \u2192 IA<\/h3>\n\n\n\n

1. Analizar<\/strong>

Entender c\u00f3mo funciona realmente el proceso y d\u00f3nde se pierde tiempo, informaci\u00f3n o dinero.<\/p>\n\n\n\n

2. Simplificar<\/strong>

Eliminar pasos, duplicidades y tareas que no aportan valor.<\/p>\n\n\n\n

3. Digitalizar<\/strong>

Estructurar y centralizar la informaci\u00f3n necesaria para ejecutar el proceso.<\/p>\n\n\n\n

4. Automatizar<\/strong>

Eliminar tareas manuales y repetitivas cuando puedan resolverse mediante reglas claras.<\/p>\n\n\n\n

5. Incorporar IA<\/strong>

Utilizarla all\u00ed donde aporte capacidades que la automatizaci\u00f3n tradicional no puede proporcionar.<\/p>\n\n\n\n

Esta metodolog\u00eda es nuestro enfoque de implantaci\u00f3n; no es una conclusi\u00f3n estad\u00edstica de McKinsey o Camunda. Sin embargo, est\u00e1 alineada con una de las conclusiones m\u00e1s relevantes de McKinsey: los high performers<\/em> tienden a transformar y redise\u00f1ar los workflows habilitados por IA<\/strong>, en lugar de limitarse a introducir IA en los procesos existentes. McKinsey & Company<\/a><\/p>\n\n\n\n

Porque hay algo que muchas empresas deber\u00edan empezar a aceptar:<\/p>\n\n\n\n

No todo necesita Inteligencia Artificial.<\/h2>\n\n\n\n

Y reconocerlo puede ser una de las decisiones m\u00e1s inteligentes de toda la estrategia de IA.<\/p>\n\n\n\n

En 2026, comprar acceso a IA no es una estrategia<\/h2>\n\n\n\n

La verdadera ventaja competitiva no est\u00e1 simplemente en disponer de ChatGPT, Copilot o un agente.<\/p>\n\n\n\n

Est\u00e1 en convertir esas capacidades en resultados empresariales<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

McKinsey encuentra precisamente una brecha entre ambos niveles: mientras ocho de cada diez encuestados perciben mejoras en su productividad individual, solo el 37% declara una contribuci\u00f3n positiva al EBIT de su organizaci\u00f3n. McKinsey & Company<\/a><\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, los AI high performers<\/em> no persiguen \u00fanicamente eficiencia: con mayor frecuencia combinan objetivos de eficiencia con crecimiento e innovaci\u00f3n<\/strong>, muestran mayor compromiso de la direcci\u00f3n y disponen en mayor medida de procesos definidos para medir el impacto de sus iniciativas de IA. McKinsey & Company<\/a><\/p>\n\n\n\n

Por eso la carrera de la IA probablemente no la ganar\u00e1 la empresa que tenga m\u00e1s agentes, m\u00e1s copilots o m\u00e1s herramientas.<\/p>\n\n\n\n

La ganar\u00e1 la que consiga transformar esas capacidades en:<\/p>\n\n\n\n

menos costes,<\/strong>

mejores decisiones,<\/strong>

procesos m\u00e1s r\u00e1pidos,<\/strong>

m\u00e1s capacidad de innovaci\u00f3n<\/strong>

y mejores resultados.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Antes de preguntarte qu\u00e9 IA necesita tu empresa, hazte una pregunta mucho m\u00e1s inc\u00f3moda:<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 procesos de tu empresa no automatizar\u00edas jam\u00e1s porque sabes que funcionan mal?<\/h2>\n\n\n\n

Ah\u00ed probablemente deber\u00edas empezar.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Fuentes<\/h3>\n\n\n\n

McKinsey & Company \u2014 <\/strong>The state of AI in 2026: On the road to ROI<\/strong><\/em>, 25 de agosto de 2026. Encuesta online realizada entre mayo y junio de 2026 a 1.719 participantes de 97 pa\u00edses<\/strong>. McKinsey & Company<\/a>

Informe original de McKinsey<\/a><\/p>\n\n\n\n

Camunda \u2014 <\/strong>The AI Process Gap<\/strong><\/em>, 9 de septiembre de 2026. Investigaci\u00f3n encargada a Sapio Research con 1.000 responsables de procesos y 5.000 empleados<\/strong>, realizada en julio y agosto de 2026. Es importante se\u00f1alar que la muestra corresponde a organizaciones de al menos 1.000 empleados<\/strong>, por lo que no presentar\u00eda sus porcentajes como representativos espec\u00edficamente de las pymes espa\u00f1olas. Camunda<\/a>

Estudio y metodolog\u00eda de Camunda<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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