Cómo lograr que la IA realmente eleve la productividad laboral

Publicado en el Diario Gestión el 02/06/26

Para responder esta pregunta, conviene empezar por el caso más común: cuando no se logra.

Con bastante frecuencia recibo llamadas de empresas que compraron licencias de IA para sus líderes y buscan una charla para mostrarles cómo usarlas. La cosa ya empieza mal. ¿Por qué esas personas? La respuesta suele ser la misma: empezamos por el liderazgo. Entiendo la presión de partir por el personal de mayor nivel, pero no son necesariamente quienes más provecho le van a sacar. De hecho, cuando comento que una charla no hará gran diferencia, la respuesta típica es: “es que los ejecutivos no tienen más tiempo.” La cosa se pone peor.

En Kaudal tenemos un principio claro: necesidades primero, herramientas después. Y nadie mejor que las mismas personas para reflexionar sobre sus necesidades. El punto de partida ideal en la adopción tecnológica es preguntar a las personas qué tareas sienten que realizan de forma ineficiente y quisieran aprender a automatizar. Muchos líderes creen que no querrán decirlo, pero la data demuestra lo contrario. Hemos encuestado a más de 7.000 personas de casi 400 empresas y casi todas detallan tareas que quisieran automatizar. Quien tiene un dolor y quiere quitárselo, tiene más chances de adoptar la herramienta que le va a servir para lograrlo.

Pero la herramienta tampoco es el segundo paso.

Antes de liberar herramientas hay que construir una estructura mínima de gobernanza, sin caer en el error opuesto: empresas que pasan meses diseñando una gobernanza compleja antes de tener claridad sobre los casos que van a gestionar. La gobernanza debe armarse con al menos una muestra de las necesidades reales del negocio, y debe ser la mínima necesaria para arrancar. En nuestra experiencia, con tres roles es suficiente: un gestor técnico que supervise qué se automatiza, cómo avanza y revise los casos que requieren más atención; un gestor del cambio que coordine con las áreas, reconozca a quienes van mejor y genere la sana competencia interna que impulsa la transformación; y un líder que dirija a ambos y reporte avances al liderazgo.

Con claridad de las necesidades y una estructura base de gobernanza, llega el momento de priorizar las herramientas y el asesoramiento experto sobre ellas. Esto me lleva a un tercer error común que evitar: las capacitaciones genéricas donde los colaboradores escuchan a un especialista, que cuando se va, todos regresan a su forma habitual de trabajar. Eso no funciona. Lo que sí funciona es hacer responsable a cada colaborador de transformar su proceso manual en uno automatizado, con la herramienta adecuada y con un experto disponible para responder las dudas que tenga en el camino. Es verdad que es más difícil, pero es el camino correcto. Cada persona debe adueñarse de la automatización y la transformación de su trabajo.

Algo interesante en este camino es que muchas veces no hace falta una herramienta de IA para empezar a elevar la productividad. Muchas veces hay oportunidades significativas de liberar tiempo en cosas más básicas, como crear flujos simples para dejar de copiar y pegar datos entre hojas de cálculo, una tarea que el 85% de la gente hace de forma manual, perdiendo 18 días/año en hacerla.

Dicho esto, la IA sí marca la diferencia, sobre todo cuando se usa para sacarle más provecho a otra herramienta y así poder hacer automatizaciones más potentes, sin requerir de conocimientos técnicos avanzados. Nuestra data demuestra que las personas que combinan el uso de herramientas de automatización con IA, liberan 70% más de tiempo (172 horas en promedio por cada automatización completada vs. 104 hrs en promedio de quienes automatizan sin IA). Tres casos reales lo ilustran:

• Ana, analista de un laboratorio químico, pasó de documentar muestras en Excel a crear una app con Power Apps para registrarlas. Además, usó AI para escanear las etiquetas de las muestras y llenar campos en el app automáticamente. Liberó 594 horas, 74 días de trabajo.

  
  

• José, de una empresa de seguros, invertía varias horas al día revisando correos de reclamos para detectar los más urgentes. Creó un flujo en Power Automate con AI para detectarlos y enviar notificaciones automáticas a su equipo. Liberó 300 horas, 38 días.

  
  

• Valeria, de una empresa de infraestructura, llenaba a mano cartas para entidades públicas y privadas. Con Gemini como apoyo, corrió un código en Apps Script que toma datos de su Excel para completar automáticamente un documento plantilla y luego almacenarlo en su Drive en carpetas designadas. Liberó 180 horas, 23 días.

La IA generativa por sí sola no hace a los colaboradores o a los líderes más productivos. Funciona cuando las necesidades están claras, las reglas y los incentivos definidos y las personas son proactivas en usarla junto a otras herramientas para automatizar tareas y liberar tiempo para algo mejor. El futuro pertenece a quienes logren hacerlo.