Hay una conversación que se repite en casi todas las organizaciones con las que trabajamos. Alguien del equipo directivo dice: “Ya tenemos las herramientas de IA. ¿Por qué no estamos viendo resultados?”
La respuesta, casi siempre, es la misma: porque tener acceso a una herramienta no es lo mismo que saber usarla. Y en el caso de la inteligencia artificial, esa diferencia se puede medir en horas, en dinero y en ventaja competitiva.
Llevaba tiempo con esta intuición. Hace unos meses decidimos investigarla a fondo, con fuentes verificables y metodología rigurosa. Lo que encontramos confirmó —y en algunos casos superó— lo que esperábamos.
El problema que nadie quiere ver en el estado de resultados
Antes de hablar de IA, hay que hablar de tiempo. Específicamente, del tiempo que los colaboradores de empresas de servicios dedican a tareas que no generan valor para el cliente.
McKinsey Global Institute documentó que los empleados gastan en promedio 1.8 horas diarias —casi 9.3 horas a la semana— solo buscando y recopilando información para hacer su trabajo. Una jornada completa, cada semana, invertida en una sola categoría de tarea repetitiva.
A eso súmale los reportes que se arman copiando y pegando de cinco fuentes distintas. Los correos estándar que se redactan desde cero cada vez. Los datos que se transfieren manualmente entre sistemas. El trabajo sobre el trabajo, que en muchas organizaciones consume hasta el 60% de la jornada operativa.
Este tiempo no aparece en ninguna métrica de productividad. Pero está ahí, silencioso, erosionando la capacidad real de tu equipo.
Lo que dice la evidencia: números concretos de estudios reales
Revisamos investigaciones producidas entre 2023 y 2025 por instituciones como el National Bureau of Economic Research, el Federal Reserve Bank of St. Louis, MIT, PwC, McKinsey y BCG. Lo que encontramos no es especulación —son datos de experimentos con grupos de control y encuestas con decenas de miles de participantes.
Sobre el impacto en atención al cliente y tareas operativas:
Brynjolfsson, Li y Raymond estudiaron a 5,179 agentes de servicio al cliente en un experimento real, con grupo de control. Sus resultados, publicados en el Quarterly Journal of Economics, son claros: el acceso a herramientas de IA aumentó la productividad promedio en un 14%, medido en problemas resueltos por hora. Pero el dato que más me llama la atención es este: para los colaboradores de menor habilidad o experiencia —exactamente el perfil que ejecuta las tareas más repetitivas— el incremento fue del 34%.
La IA no solo mejora el rendimiento. Lo democratiza.
Sobre la generación de documentos y reportes:
Noy y Zhang, en un experimento publicado en la revista Science, midieron el efecto de ChatGPT en tareas de escritura profesional de nivel medio —el equivalente funcional de generar reportes operativos. El resultado: 40% menos de tiempo para completar la misma tarea, con una mejora del 18% en la calidad del output, evaluada por jueces externos.
Y hay algo más que encontraron: la brecha de desempeño entre colaboradores de alta y baja habilidad se redujo significativamente. La IA funciona como un igualador.
Sobre el ahorro de tiempo real:
El Federal Reserve Bank de St. Louis, con una encuesta nacional representativa, encontró que los usuarios de IA generativa ahorran en promedio 2.2 horas por semana (5.4% de la jornada), y que en cada hora de uso son 33% más productivos. Los usuarios que la usan todos los días ahorran cuatro horas o más a la semana. Los que la usan solo un día a la semana: la mitad de eso.
Ahí está el punto clave.
La variable que lo cambia todo: la capacitación
Podría resumir todo lo que aprendimos en esta investigación en una sola frase:
La brecha entre organizaciones que ya están aprovechando la IA y las que no, no es tecnológica. Es de competencias.
PwC encuestó a 49,843 colaboradores en 48 países. Los usuarios que utilizan IA a diario —quienes la han internalizado, que es exactamente lo que produce una capacitación bien diseñada— reportan mejoras tangibles en productividad en el 92% de los casos. Los usuarios ocasionales: 58%. Una brecha de 34 puntos porcentuales que se explica no por las herramientas, sino por quién sabe usarlas.
McKinsey documenta que las organizaciones que usan IA de manera efectiva recuperan entre el 20% y el 30% de las horas laborales de sus equipos para actividades de mayor valor. No por magia. Porque diseñaron deliberadamente cómo integrar las herramientas al flujo de trabajo real de sus colaboradores.
BCG agrega un hallazgo que me parece especialmente relevante para los procesos de cambio: cuando los colaboradores entienden profundamente las herramientas —lo que ocurre mediante capacitación estructurada, no mediante un tutorial de YouTube de 10 minutos— la aprehensión inicial se convierte en entusiasmo. El problema de adopción que tantas organizaciones enfrentan no es cultural. Es formativo.
El costo de no hacer nada
Hay otro dato que vale la pena poner sobre la mesa. El Federal Reserve Bank de St. Louis encontró que solo el 5.4% de las empresas habían adoptado IA de manera formal a principios de 2024. La gran mayoría de los colaboradores que usan IA lo hacen de manera informal, sin proceso, sin criterios, sin que la organización sepa que está ocurriendo ni capture el valor que genera.
Esto significa dos cosas. Primero, que los datos de productividad disponibles probablemente subestiman el potencial real bajo una capacitación estructurada. Segundo, que la ventana para diferenciarse sigue abierta —pero no indefinidamente.
Las empresas que están formando a sus equipos hoy están construyendo una ventaja que en 18 meses será muy difícil de alcanzar para quienes todavía están esperando a “ver cómo evoluciona la tecnología”.
Lo que esto significa para tu organización
Si diriges una empresa mediana o grande en el sector servicios, te propongo una reflexión concreta.
Calcula cuántas horas dedica tu equipo operativo a tareas repetitivas: armar reportes, buscar información, transferir datos, redactar comunicaciones estándar. Ahora multiplica por el costo promedio de esa hora. Ese número —el que probablemente nunca has calculado— es el costo de oportunidad que una capacitación bien ejecutada puede empezar a liberar.
No hablo de reemplazar a tu equipo. Hablo de que tu equipo pueda dedicar más tiempo a lo que realmente importa: el trabajo que requiere juicio, creatividad, relación con el cliente.
El estudio del NBER documentó, además, que los colaboradores con acceso a herramientas de IA tienen mayor retención y mejor sentimiento laboral. Cuando eliminas el trabajo mecánico, las personas hacen trabajo más significativo. Eso también es desarrollo organizacional.
Conclusión: la herramienta no es suficiente
La inteligencia artificial ya está disponible. La pregunta relevante no es si tu empresa va a adoptarla —eso ya está decidido por el mercado. La pregunta es si cuando llegue a manos de tus colaboradores operativos, van a saber qué hacer con ella.
Los datos son claros: con capacitación estructurada, el impacto es real, medible y significativo. Sin ella, las herramientas se quedan en el cajón o se usan a un 20% de su potencial.
En Reinventare acompañamos a las organizaciones en este proceso. No vendemos tecnología —eso lo dice nuestra propuesta desde el principio. Lo que hacemos es asegurarnos de que la tecnología aterrice en la cultura, en los procesos y en las personas de manera que genere resultados reales. Ese es exactamente el trabajo que la evidencia señala como el factor diferenciador.
Si quieres saber dónde está tu organización hoy y qué tan lejos —o cerca— estás de aprovechar este potencial, el primer paso es un diagnóstico.
Referencias de esta investigación:
- Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2025). Generative AI at Work. Quarterly Journal of Economics. nber.org/papers/w31161
- Noy, S. & Zhang, W. (2023). Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative AI. Science. science.org/doi/10.1126/science.adh2586
- Bick, A., Blandin, A. & Deming, D. (2025). The Impact of Generative AI on Work Productivity. Federal Reserve Bank of St. Louis. stlouisfed.org
- PwC (2025). Global Workforce Hopes & Fears Survey. pwc.com
- McKinsey & Company (2025). Superagency in the Workplace. mckinsey.com
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