WEBVTT 00:00:00.000 --> 00:00:04.120 Las empresas compran licencias de IA, lanzan capacitaciones, celebran las tasas de finalización 00:00:04.120 --> 00:00:07.660 y luego observan cómo los mismos equipos copian datos a mano, persiguen actualizaciones de estado 00:00:07.660 --> 00:00:10.780 por correo electrónico y reacciones informes cada mes. Ese es el patrón de desperdicio. 00:00:11.060 --> 00:00:14.320 La herramienta está ahí, el gasto es real, pero el trabajo apenas avanza porque el modelo antiguo 00:00:14.320 --> 00:00:18.820 rastrea la exposición, no el cambio. Un insignia no te dice si un analista financiero cerró más rápido. 00:00:19.400 --> 00:00:23.320 La asistencia no te dice si un gerente de proyecto logró destrabar una decisión en la mitad del tiempo. 00:00:24.260 --> 00:00:27.400 Si no puedes demostrar minutos recuperados, menos errores o una acción más rápida, 00:00:27.400 --> 00:00:32.000 la IA sigue siendo un gasto. Así que en este video quiero simplificar el modelo de medición. 00:00:32.460 --> 00:00:35.940 Tiempo ahorrado, velocidad ganada, errores reducidos, no en teoría sino dentro de tareas reales. 00:00:36.540 --> 00:00:37.920 Ahí es donde empieza a aparecer el retorno de inversión. 00:00:38.960 --> 00:00:42.920 El modelo antiguo falla. ¿Por qué las métricas de certificación no muestran el ROI? 00:00:43.380 --> 00:00:46.400 La mayoría de los programas de capacitación en IA todavía siguen el modelo de cumplimiento. 00:00:46.920 --> 00:00:49.880 Las personas asisten a una sesión, terminan un módulo, tal vez pasan un examen, 00:00:50.020 --> 00:00:52.000 y luego el liderazgo recibe un tablero lleno de números prolijos. 00:00:52.220 --> 00:00:54.660 Tasa de finalización, participación, confianza autodeclarada. 00:00:54.660 --> 00:00:58.180 Se ve ordenado, y ese es precisamente el problema, porque las métricas ordenadas 00:00:58.180 --> 00:01:01.320 pueden ocultar una realidad caótica, especialmente cuando el trabajo en sí 00:01:01.320 --> 00:01:03.120 no ha cambiado en absoluto tras la capacitación. 00:01:04.280 --> 00:01:05.640 Lo que suele ocurrir es simple. 00:01:06.080 --> 00:01:08.820 Un equipo aprende que es un prompt, ve algunas demostraciones genéricas, 00:01:09.120 --> 00:01:11.660 y luego regresa a Outlook, Excel, Teams y flujos de trabajo de informes 00:01:11.660 --> 00:01:12.800 que siguen funcionando a la antigua. 00:01:13.460 --> 00:01:17.160 La persona puede saber más sobre IA que antes, pero el informe mensual sigue tomando demasiado tiempo. 00:01:17.660 --> 00:01:18.320 La entrega fallando. 00:01:18.800 --> 00:01:20.880 El seguimiento sigue dependiendo de que alguien se acuerde de enviarlo. 00:01:20.880 --> 00:01:23.580 Entonces, la brecha no es solo de conocimiento, es de comportamiento lastre. 00:01:24.120 --> 00:01:26.760 Y un nivel más profundo, aquí es donde la mayoría de las empresas pierden el rumbo. 00:01:27.340 --> 00:01:29.340 Miren el ruido del uso en lugar de la compresión del trabajo. 00:01:29.800 --> 00:01:32.240 La investigación en su conjunto de fuentes señala una gran diferencia 00:01:32.240 --> 00:01:34.220 entre los usuarios típicos y los usuarios avanzados, 00:01:34.300 --> 00:01:36.000 de alrededor de 4 o 5 veces en productividad. 00:01:36.360 --> 00:01:38.400 Eso significa que los números promedio de adopción no te dicen casi nada. 00:01:38.920 --> 00:01:40.580 Una empresa puede decir, la gente está usando IA, 00:01:41.060 --> 00:01:44.560 y aún así perder de vista que solo un pequeño grupo está convirtiendo ese uso en resultados más rápidos. 00:01:45.040 --> 00:01:47.780 Es por eso que las tasas de finalización se sienten seguras, pero no demuestran mal. 00:01:47.780 --> 00:01:49.700 Te dicen que alguien terminó la capacitación. 00:01:50.160 --> 00:01:54.160 No te dicen si un paquete de informes pasó de 20 minutos a 45 segundos en una parte del proceso, 00:01:54.300 --> 00:01:56.480 que es uno de los puntos de referencia financieros en la investigación. 00:01:57.500 --> 00:02:01.140 No te dicen si los empleados se están recuperando alrededor de 9 horas al mes en promedio, 00:02:01.220 --> 00:02:03.620 lo cual aparece en múltiples estudios sobre Copilot. 00:02:04.260 --> 00:02:07.020 Y definitivamente no te dicen si una decisión ahora se tomó 8 veces más rápido, 00:02:07.160 --> 00:02:10.980 o si el tiempo para obtener información se redujo en un 88% en una implementación medida. 00:02:11.420 --> 00:02:12.340 Esos son señales de resultados. 00:02:12.640 --> 00:02:13.620 Todo lo más es solo preparación. 00:02:14.100 --> 00:02:14.960 Hay otra falla en el modelo. 00:02:14.960 --> 00:02:19.000 Muchos proyectos piloto nunca establecen una base real, por lo que no pueden demostrar cambios más adelante. 00:02:19.200 --> 00:02:22.620 La investigación en su material muestra que el 95% de los pilotos de empresarial 00:02:22.620 --> 00:02:24.740 no generaron impacto medible en los resultados financieros. 00:02:25.240 --> 00:02:26.980 No porque las herramientas fallaran por sí solas, 00:02:27.100 --> 00:02:29.380 sino porque las organizaciones se saltaron las partes difíciles. 00:02:29.980 --> 00:02:32.580 Lo diseño el flujo de trabajo o responsabilidad de medición comparativa antes después. 00:02:33.300 --> 00:02:35.720 Si no sabes cuánto tiempo tomaba la tarea antes de la capacitación, 00:02:35.800 --> 00:02:37.800 no puedes defender ninguna afirmación tras el lanzamiento. 00:02:38.300 --> 00:02:40.900 Esto me quedó claro cuando observé cómo los líderes hablan sobre adopción. 00:02:40.900 --> 00:02:43.540 A menudo preguntan, ¿cuántas personas usaron Copilot este mes? 00:02:44.100 --> 00:02:46.240 Eso suena razonable, pero es la pregunta equivocada. 00:02:46.680 --> 00:02:50.060 La pregunta correcta es, ¿qué tarea se volvió más corta, más clara o más rápida a decidir? 00:02:50.560 --> 00:02:53.080 Porque usarla ya con más frecuencia no es lo mismo que comprimir el trabajo. 00:02:53.360 --> 00:02:55.000 Una persona puede generar prompts todo el día, 00:02:55.120 --> 00:02:58.200 y aún así garré procesos, retrasos y resultados deficientes que alguien más debe correctar. 00:02:58.520 --> 00:03:02.160 Por lo tanto, la capacitación debe pasar de la alfabetización genérica a la capacidad basada en roles. 00:03:02.560 --> 00:03:03.280 No aprendería. 00:03:04.120 --> 00:03:06.060 Aprender a elaborar una explicación de varianza más rápido. 00:03:06.520 --> 00:03:09.080 Aprender a convertir el ruido de las reuniones en seguimiento listo para ejecutar. 00:03:09.080 --> 00:03:11.640 Aprender a reducir el tiempo de gestión de tickets sin sacrificar la calidad. 00:03:12.160 --> 00:03:14.940 Una vez que dejas la lógica de insignias y pasas a la lógica de flujo de trabajo, 00:03:15.040 --> 00:03:16.180 el ROI es mucho más fácil de ver. 00:03:17.220 --> 00:03:19.340 El modelo de medición, el marco de minutos recuperados. 00:03:19.940 --> 00:03:21.960 Entonces, una vez que dejas de medir la capacitación como asistencia, 00:03:22.180 --> 00:03:23.840 necesitas un modelo que vincule el comportamiento con el dinero. 00:03:24.220 --> 00:03:24.520 Manténse. 00:03:25.080 --> 00:03:29.200 El ROI es igual al tiempo ahorrado multiplicado por el costo por hora y la tasa de adopción. 00:03:29.540 --> 00:03:32.020 Luego suma el valor de menos errores y decisiones más rápidas, 00:03:32.440 --> 00:03:33.760 y resta la inversión en capacitación. 00:03:34.300 --> 00:03:35.080 Esa es toda la estructura. 00:03:35.560 --> 00:03:36.780 No es perfecta, pero es utilizable. 00:03:36.780 --> 00:03:40.080 Y eso importa más porque la mayoría de las discusiones sobre el ROI colapsan 00:03:40.080 --> 00:03:42.680 cuando las matemáticas se vuelven demasiado abstractas para que los gerentes confíen. 00:03:43.000 --> 00:03:44.940 En términos más simples, no estás comprando ya, 00:03:45.060 --> 00:03:48.800 estás recuperando horas de trabajo e intentando mover esas horas a labores que realmente importan. 00:03:49.800 --> 00:03:52.600 Análisis, planificación, escalamiento, respuesta al cliente. 00:03:52.940 --> 00:03:53.540 Mejor criterio. 00:03:54.100 --> 00:03:56.680 Si las horas desaparecen en tiempo muerto, el valor se debilita. 00:03:57.380 --> 00:04:01.420 Si esas horas regresan al negocio como resultados más rápidos o mejores decisiones, el valor aparece. 00:04:02.060 --> 00:04:04.100 Comienza con el tiempo recuperado porque es la señal más clara. 00:04:04.100 --> 00:04:07.140 Mide las horas ahorradas por empleado a tiempo completo al mes, 00:04:07.280 --> 00:04:10.140 pero solo dentro de flujos de trabajo definidos, no solo si la IA ayuda un poco. 00:04:10.700 --> 00:04:11.260 Eso es inútil. 00:04:11.660 --> 00:04:15.500 Siga una tarea, como limpiar datos en Excel, redactar un informe de varianza mensual, 00:04:15.700 --> 00:04:17.480 o crear un resumen de reunión y lista de acciones. 00:04:17.860 --> 00:04:21.140 Y luego compara el tiempo manual frente al tiempo con asistencia de IA en las mismas condiciones. 00:04:21.580 --> 00:04:23.440 Mismo puesto, misma tarea, mismo nivel de complejidad. 00:04:23.900 --> 00:04:25.240 Así es como evita cálculos imaginarios. 00:04:25.660 --> 00:04:28.580 Lo que la mayoría pasa por alto es que los promedios pueden distorsionar la realidad rápida. 00:04:28.580 --> 00:04:31.820 Una persona podría ahorrar 15 minutos, otra podría ahorrar 2 horas. 00:04:32.500 --> 00:04:34.760 Por eso no empiece con suposiciones generales para toda la empresa. 00:04:35.440 --> 00:04:37.440 Comience a nivel de flujo de trabajo y luego escale hacia arriba. 00:04:38.000 --> 00:04:40.240 Si un analista financiero ahorra, aunque sea una pequeña cantidad, 00:04:40.360 --> 00:04:43.220 en una tarea repetida muchas veces al mes, las horas recuperadas se acumulan. 00:04:43.740 --> 00:04:46.820 La investigación en su conjunto de fuentes muestra que ahorros mensuales modestos 00:04:46.820 --> 00:04:50.320 pueden justificar la licencia rápidamente cuando el valor por hora del empleado es lo suficientemente alto. 00:04:50.580 --> 00:04:51.780 Agregue la velocidad o tome decisión. 00:04:52.160 --> 00:04:55.760 Esto es importante porque gran parte del valor de la IA no se traduce en una simple reducción de mano de obra. 00:04:55.760 --> 00:04:58.240 Se traduce en menos tiempo de espera entre el problema y la acción. 00:04:58.720 --> 00:05:02.020 Mide el tiempo de ciclo desde que se identifica el problema hasta que se toma la siguiente decisión. 00:05:02.360 --> 00:05:04.480 En algunos equipos eso significa desde la reunión hasta el seguimiento. 00:05:04.840 --> 00:05:07.200 En otros de que se detecta una varianza hasta la respuesta de la género. 00:05:07.720 --> 00:05:09.740 Y como esto es fácil de falsear con historias vagas, 00:05:09.980 --> 00:05:12.020 usé tiempos previos y posteriores a la capacitación. 00:05:12.660 --> 00:05:15.060 Mismo equipo, mismo tipo de decisión y más ruta de aprobación. 00:05:15.540 --> 00:05:16.700 Tiene respaldo para esto en la investigación. 00:05:17.400 --> 00:05:19.980 Algunas organizaciones informaron decisiones 8 veces más rápidas 00:05:19.980 --> 00:05:23.020 y una reducción del 88% del tiempo para obtener información tras adoptar la IA. 00:05:23.020 --> 00:05:26.000 Ahora bien, no debería usar esas cifras como promesas universales 00:05:26.000 --> 00:05:28.040 porque dependen del flujo de trabajo y la configuración, 00:05:28.360 --> 00:05:30.480 pero demuestran lo que sucede cuando la IA reduce la fricción 00:05:30.480 --> 00:05:32.240 entre la recopilación de información y la acción. 00:05:33.020 --> 00:05:34.620 Y esa es la parte que les importa a los ejecutivos, 00:05:34.900 --> 00:05:37.800 porque las decisiones lentas suelen costar más que la creación lenta de documentos. 00:05:38.480 --> 00:05:40.660 Después de eso, elija una métrica más basada en el rol. 00:05:41.160 --> 00:05:44.200 La reducción de errores funciona bien en finanzas o en flujos con mucha carga de cumplimiento. 00:05:44.440 --> 00:05:46.100 El rendimiento funciona bien en operaciones cero. 00:05:46.680 --> 00:05:49.080 El costo por decisión puede funcionar para procesos de gestión 00:05:49.080 --> 00:05:51.320 donde el mismo problema sigue involucrando a varias personas. 00:05:51.320 --> 00:05:53.140 El punto no es crear un tablero gigante, 00:05:53.240 --> 00:05:55.560 sino ajustar una medida de calidad o resultado del flujo de trabajo 00:05:55.560 --> 00:05:57.160 para que la velocidad no oculte un mal trabajo. 00:05:57.780 --> 00:05:58.680 Ahora, disciplina y referencia. 00:05:59.040 --> 00:06:01.560 Esta es la parte que casi todos quieren saltarse porque parece aburrida 00:06:01.560 --> 00:06:04.940 y esa es precisamente la razón por la que tantas afirmaciones sobre el ROI se desmoron más tarde. 00:06:05.600 --> 00:06:07.300 Antes de la capacitación, cronometre la tarea. 00:06:07.480 --> 00:06:08.280 Cuente el trabajo repetido. 00:06:08.380 --> 00:06:09.640 Registre cuánto tiempo toma la atención. 00:06:09.800 --> 00:06:12.060 Luego realice la misma prueba después de una capacitación especialista. 00:06:12.280 --> 00:06:13.160 Si la tarea cambió, anótelo. 00:06:13.740 --> 00:06:14.660 Si el volumen cambió, anótelo. 00:06:15.060 --> 00:06:16.500 Si la calidad de los datos mejoró, anótelo. 00:06:16.860 --> 00:06:18.600 Las comparaciones limpias protegen todo el caso. 00:06:18.600 --> 00:06:21.600 La adopción sigue siendo importante, pero como un multiplicador, no como un trofeo. 00:06:22.060 --> 00:06:24.020 Una licencia que permanece inactiva perjudica al modelo. 00:06:24.520 --> 00:06:27.900 La investigación en su fuente muestra que la utilización activa de asientos en grandes empresas 00:06:27.900 --> 00:06:31.900 promedio del 55%, lo que significa que mucha capacidad pagada nunca entra al flujo de trabajo. 00:06:32.420 --> 00:06:34.660 Así que no pregunte solo si los usuarios iniciaron sesión. 00:06:34.820 --> 00:06:37.540 Pregunte si el comportamiento entrenado apareció repetidamente en la tarea objetivo. 00:06:38.080 --> 00:06:39.640 Esa es la señal de adopción que vale la pena rastrear. 00:06:40.120 --> 00:06:41.280 Y una distinción más importa. 00:06:41.560 --> 00:06:43.880 El tiempo bruto ahorrado no es lo mismo que el valor creado. 00:06:43.880 --> 00:06:48.700 Si un analista ahorra una hora, esa hora solo importa cuando se mueve a hacer un análisis más profundo, 00:06:48.780 --> 00:06:52.320 una escalada más rápida, una mejor planificación o más trabajo con clientes. 00:06:53.220 --> 00:06:54.780 Así que el modelo completo es realmente esto. 00:06:54.860 --> 00:06:56.520 Recupera el minuto y luego redepluéguelo. 00:06:57.160 --> 00:07:01.020 Así es como la IA deja de parecer un gasto de software y empieza a parecer un apalancamiento operativo. 00:07:01.400 --> 00:07:04.940 Pero donde Roy aparece primero, es en los tres roles con alta densidad de Roy. 00:07:06.060 --> 00:07:08.760 Una vez que el modelo está claro, la siguiente pregunta es por dónde empezar. 00:07:09.120 --> 00:07:11.040 No con todos, no con el departamento que más grita. 00:07:11.040 --> 00:07:15.920 Empieza donde el trabajo es repetitivo, cargado de documentos y lleno de pequeñas decisiones que ralentizan todo a su alrededor. 00:07:16.420 --> 00:07:17.920 Ahí es donde la capacitación en IA se multiplica. 00:07:18.220 --> 00:07:23.860 Usted entra en un comportamiento, aparece decenas de veces cada semana y la ganancia sigue acumulándose, sin añadir más personal. 00:07:24.640 --> 00:07:29.680 Los analistas financieros se situan cerca de la cima de esa lista porque gran parte de su semana transcurre entre datos estructurados, 00:07:30.000 --> 00:07:33.540 comentarios recurrentes, conciliaciones y ciclos de informes que castigan el esfuerzo manual. 00:07:34.280 --> 00:07:40.300 Viven en Excel, limpian entradas, comparan versiones, explican movimientos y convierten números brutos en algo sobre lo que el liderazgo puede actuar. 00:07:40.300 --> 00:07:47.040 Ese es exactamente el tipo de trabajo donde las habilidades de IA basadas en roles pueden reducir la resistencia rápidamente porque la aflicción usualmente no es un juicio profundo. 00:07:47.360 --> 00:07:50.420 Es el trabajo previo al juicio, recopilar, dar forma, redactar, verificar y reescribir. 00:07:50.840 --> 00:07:58.280 En la investigación, los equipos financieros reportan fuertes ahorros mensuales y algunos pilotos muestran que el trabajo de informes cae de largos ciclos manuales a borradores iniciales mucho más rápido. 00:07:58.280 --> 00:08:00.540 Ese patrón importa más que cualquier cifra principal. 00:08:00.980 --> 00:08:05.200 Los analistas no dejan de ser analistas, dejan de pasar tanto tiempo creando la primera versión del resultado. 00:08:05.880 --> 00:08:15.480 Cuando ese cambio aterriza bien, usted ve una recuperación real de capacidad, a menudo el rango del 30% al 50% para tareas específicas y los ciclos de cierre empiezan a moverse con menos prisa al final. 00:08:16.140 --> 00:08:19.460 Los gerentes de proyectos son otra zona de alta densidad de ROI, pero por una razón diferente. 00:08:19.460 --> 00:08:27.320 Su trabajo queda enterrado bajo la carga de coordinación, recopilación de estados, notas de reuniones, seguimiento de acciones, registros de riesgos, seguimientos, actualizaciones e interesados. 00:08:27.900 --> 00:08:33.960 Nada de eso es trivial, y todo ello crea retraso cuando la información se queda en chats, presentaciones o notas a medio terminar en lugar de convertirse en decisiones. 00:08:34.660 --> 00:08:40.200 Entonces, cuando los gerentes de proyectos se capacitan para usar IA dentro del flujo de trabajo y no como un experimento aislado, la mejora se nota en el ritmo. 00:08:40.640 --> 00:08:48.320 Un ciclo de preparación semanal que solía tomar 6 horas puede reducirse a 2 cuando los resúmenes, la extracción de acciones y los borradores se hacen dentro de las herramientas que ya usan. 00:08:48.320 --> 00:08:51.640 Más importante aún, el resultado llega en mejores condiciones para actuar. 00:08:52.000 --> 00:08:54.060 Las personas no necesitan reconstruir lo que sucede en la reunión. 00:08:54.420 --> 00:08:57.080 Pueden ver el riesgo, el responsable, la fecha límite y el siguiente paso. 00:08:57.640 --> 00:09:01.720 Es por eso que los ciclos de decisión pueden avanzar entre un 25% y un 40% más rápido en estos entornos. 00:09:01.900 --> 00:09:05.980 La velocidad no proviene de escribir más rápido, sino de reducir el desfase entre la discusión y la ejecución. 00:09:06.540 --> 00:09:10.180 Luego tienes las operaciones de primera línea de soporte, donde el volumen es lo que genera el mayor impacto económico. 00:09:10.740 --> 00:09:16.920 Estos equipos manejan preguntas frecuentes, comunicaciones repetitivas, recuperación de información, resúmenes de casos y cambios constantes entre sistemas. 00:09:16.920 --> 00:09:19.400 Aquí los pequeños ahorros importan porque ocurren. 00:09:19.900 --> 00:09:27.760 Si un flujo de soporte baja de 12 minutos a 7, esa diferencia se repite en cientos o miles de interacciones y de repente, el rendimiento aumenta sin recurrir a la solución habitual. 00:09:28.320 --> 00:09:29.200 Contratar a más personal. 00:09:30.060 --> 00:09:31.800 Aquí es también donde la presión por la calidad se vuelve. 00:09:31.800 --> 00:09:37.260 El equipo no solo debe moverse más rápido, debe cumplir sus metas, ser preciso y mantener la calidad de respuesta estable. 00:09:37.820 --> 00:09:41.760 Por eso estos roles se benefician desde el principio de patrones de prompts más estrictos y casos de uso más externo. 00:09:42.340 --> 00:09:43.140 Redactar la respuesta. 00:09:43.500 --> 00:09:44.580 Extraer el conocimiento correcto. 00:09:44.760 --> 00:09:45.260 Resumir el caso. 00:09:45.820 --> 00:09:47.780 Y dejar que el humano confirme los casos complejos. 00:09:48.620 --> 00:09:54.680 Cuando esa disciplina está establecida, las ganancias de rendimiento, en el rango de 20% al 40%, empiezan a verse creíbles, no infladas. 00:09:55.300 --> 00:09:56.420 Así que la regla de selección es simple. 00:09:56.420 --> 00:10:00.080 No repartes la capacitación equitativamente por toda la organización solo porque parece justo. 00:10:00.380 --> 00:10:04.600 Ponla donde la IA potencia el resultado mediante la repetición, la documentación y la carga de decisiones. 00:10:04.900 --> 00:10:07.400 Finanzas te brinda una reducción medible en la preparación de análisis. 00:10:07.860 --> 00:10:10.520 La gestión de proyectos te permite avanzar más rápido mediante la coordinación. 00:10:11.140 --> 00:10:14.220 Las operaciones del soporte te dan aumentos de volumen con métricas de servicio clave. 00:10:14.460 --> 00:10:15.700 Diferentes roles, el mismo patrón. 00:10:16.160 --> 00:10:19.520 Trabajo fluye con menos fricción porque la información llega casi lista para decidir. 00:10:20.060 --> 00:10:22.540 Esa es la perspectiva que debemos mantener al entrar en los ejemplos, 00:10:22.540 --> 00:10:25.200 porque la señal es más clara cuando dejas de preguntar quién usó la herramienta 00:10:25.200 --> 00:10:27.280 y empiezas a preguntar qué flujo de trabajo se acortó. 00:10:28.200 --> 00:10:30.580 Probebas en el flujo de trabajo tres casos concretos de anticidismo. 00:10:31.160 --> 00:10:34.440 Entonces, seamos específicos porque este es el punto donde el retorno de inversión de la IA se vuelve defendible 00:10:34.440 --> 00:10:35.640 o se convierte en confusión corporativa. 00:10:36.280 --> 00:10:37.080 Empecemos por finanzas. 00:10:38.320 --> 00:10:42.380 Antes de una capacitación específica, un ciclo de informes mensual puede extenderse hasta cinco días. 00:10:42.660 --> 00:10:44.280 No porque el análisis en sí tome cinco días, 00:10:44.640 --> 00:10:47.520 sino porque los analistas pasan demasiado tiempo recopilando números, 00:10:47.780 --> 00:10:52.960 revisando formatos, redactando comentarios y escribiendo el mismo estilo de explicación de variaciones una y otra vez. 00:10:52.960 --> 00:10:55.260 El comportamiento capacitado cambia esa secuencia. 00:10:55.740 --> 00:11:00.420 En lugar de empezar desde una página en blanco, el analista usa IA para redactar un primer borrador de los comentarios, 00:11:00.640 --> 00:11:03.860 resumir los movimientos entre categorías y estructurar la explicación para su revisión. 00:11:04.440 --> 00:11:05.340 El cierre no desaparece. 00:11:05.760 --> 00:11:10.480 El analista aún valida los números, pero la carga manual disminuye y el ciclo puede pasar de cinco días a dos. 00:11:11.020 --> 00:11:12.580 La verdadera ganancia es lo que sucede después. 00:11:12.960 --> 00:11:15.180 Esas horas recuperadas no se destinan a ser informes más bonitos. 00:11:15.600 --> 00:11:19.820 Se destinan a la planificación de escenarios, revisión de excepciones y un seguimiento más rápido con los tomadores de decisiones. 00:11:20.060 --> 00:11:21.100 Ahora veamos la gestión de proyectos. 00:11:21.100 --> 00:11:24.220 El problema base normalmente no es la falta de esfuerzo, es la fragmentación. 00:11:24.760 --> 00:11:28.680 Notas en un lugar, acciones en otro, riesgos enterrados en una reunión que nadie tiene tiempo de volver a ver. 00:11:29.120 --> 00:11:32.780 Un gerente de proyecto puede pasar fácilmente seis horas a la semana solo para poner el estado en una forma utilizable. 00:11:33.200 --> 00:11:35.480 Después de una capacitación basada en roles, el flujo de trabajo o cambio. 00:11:35.780 --> 00:11:37.820 Las notas de las reuniones se resumen con un patrón consistente. 00:11:38.220 --> 00:11:40.100 Las acciones se extraen con responsables y fechas líneas. 00:11:40.480 --> 00:11:44.920 Los riesgos y obstáculos aparecen antes porque el gerente de proyecto no tiene que reconstruirlos manualmente después de los hechos. 00:11:45.180 --> 00:11:48.980 Ese tiempo de preparación puede reducirse de seis horas a dos y la mayor victoria llega después. 00:11:48.980 --> 00:11:52.300 Las escalaciones ocurren. Las partes interesadas reciben actualizaciones. 00:11:53.020 --> 00:11:57.000 Menos decisiones se estancan porque el seguimiento llega tarde, incompleto o poco claro. 00:11:57.520 --> 00:12:01.060 Lo que cambió no fue el puesto de gerente de proyecto, fue la velocidad con la que la información se volvió a utilizar. 00:12:01.700 --> 00:12:05.300 Luego está el soporte y las operaciones, donde los números se vuelven muy visibles muy rápido. 00:12:05.720 --> 00:12:06.620 Comencemos con un caso común. 00:12:06.620 --> 00:12:10.960 El tiempo promedio de manejo es de 12 minutos porque las personas buscan la respuesta correcta, 00:12:11.040 --> 00:12:15.440 escriben la respuesta desde cero, resumen el caso y luego pasan al siguiente ya con retraso. 00:12:16.420 --> 00:12:19.600 Después de una capacitación enfocada, el agente usa IA para borradores de respuestas, 00:12:19.720 --> 00:12:24.000 una búsqueda más rápida en el conocimiento aprobado y resumen estructurados de casos que reducen las búsquedas repetidas. 00:12:25.200 --> 00:12:27.320 El tiempo de manejo puede reducirse de 12 minutos a 100. 00:12:27.940 --> 00:12:30.460 Eso importa por sí solo, pero la señal más fuerte es la otra estabilidad. 00:12:31.120 --> 00:12:32.740 Más casos se resuelven dentro del objetivo. 00:12:33.280 --> 00:12:37.920 La calidad de la primera respuesta mejora porque la respuesta parte de un borrador fundamentado en lugar de una redacción manual apresurada. 00:12:38.300 --> 00:12:40.320 Y el equipo obtiene un respiro sin aumentar el personal. 00:12:40.920 --> 00:12:43.020 En los tres casos, la estructura sigue siendo la misma. 00:12:43.640 --> 00:12:44.540 Comence con una tarea básica. 00:12:45.100 --> 00:12:46.660 Entrénase el comportamiento dentro de esa tarea. 00:12:46.960 --> 00:12:47.980 El flujo de trabajo se vuelve a escolar. 00:12:48.260 --> 00:12:49.820 La capacidad liberada es en un lugar útil. 00:12:50.260 --> 00:12:53.200 Si la estructura es repetible, importa porque mantiene honesto el caso de negocio. 00:12:53.200 --> 00:12:54.400 No estás presumiendo de mal. 00:12:54.800 --> 00:12:58.060 Estás mostrando dónde fue el tiempo, qué cambió y qué hizo el equipo con el beneficio. 00:12:58.060 --> 00:13:02.400 Los puntos de referencia externos en tu investigación respaldan ese patrón sin reemplazar la prueba interna. 00:13:02.800 --> 00:13:06.680 En todos los estudios de Microsoft Copilot, los usuarios reportan ahorros de tiempo mensuales promedio. 00:13:06.800 --> 00:13:09.140 Y una gran parte reporta llegar a un buen primer borrador más rápido. 00:13:09.840 --> 00:13:18.000 En implementaciones medidas, los equipos también informan una mayor rapidez en la obtención de información y mejores decisiones cuando la AI ya está vinculada a un flujo de trabajo real, en lugar de flotar como un asistente de uso general. 00:13:18.500 --> 00:13:24.280 Estas señales de referencia son útiles porque demuestran que tu resultado interno no es un caso aislado, pero deben respaldar el argumento, no sostenerlo por sí solas. 00:13:24.360 --> 00:13:25.640 Y sé la disciplina que los líderes necesitan. 00:13:26.180 --> 00:13:27.600 No preguntes si la AI intervino en el proceso. 00:13:28.060 --> 00:13:33.520 Pregunta si el proceso ahora avanza con menos retrasos, menos correcciones y un mejor uso del personal capacitado. 00:13:34.740 --> 00:13:36.740 Cada uno de estos casos la AI no eliminó el puesto. 00:13:37.200 --> 00:13:39.820 Eliminó el retraso entre la llegada de la información y inicio de la acción. 00:13:40.200 --> 00:13:40.760 Esa es la ventaja. 00:13:41.140 --> 00:13:49.760 Pero solo se mantiene si el sistema a su alrededor está controlado, porque una vez que los resultados se desvían, las fuentes se vuelven caóticas o las personas comienzan a improvisar en flujos de trabajo de alto riesgo, 00:13:49.840 --> 00:13:52.540 la ganancia aparente puede desaparecer bajo un trabajo de corrección oculta. 00:13:52.540 --> 00:13:56.260 La línea dura, una gobernanza que protege el retorno de inversión. 00:13:56.760 --> 00:14:00.960 Ahora, la parte que hay mucho contenido sobre ella omite porque suena menos emocionante que los ganancias de productividad la gobernanza. 00:14:00.960 --> 00:14:08.960 Pero si dejas esto fuera, tu modelo de retorno de inversión se debilita rápidamente, ya que los malos resultados generan trabajo de revisión oculta, decisiones débiles y riesgos que nadie consideró al principio. 00:14:10.020 --> 00:14:11.200 Comienza con el límite de los datos. 00:14:11.600 --> 00:14:17.280 La AI debe trabajar solo con fuentes de datos aprobadas, bajo reglas de acceso claras y con entradas en las que la gente pueda confiar. 00:14:17.280 --> 00:14:24.160 Si la fuente está desactualizada, es confusa o se obtiene del lugar equivocado, el resultado puede parecer pulido mientras sigue empujando al equipo en la dirección incorrecta. 00:14:24.400 --> 00:14:24.940 Eso es costoso. 00:14:25.440 --> 00:14:29.920 No siempre de manera visible, sino en segundas revisiones, reprocesos, aprobaciones retrasadas y pérdida de confianza. 00:14:30.440 --> 00:14:32.080 Por lo tanto, la regla operativa debe ser sencilla. 00:14:32.500 --> 00:14:33.580 Datos controlados de entrada. 00:14:33.920 --> 00:14:34.920 Resultados revisables de ese tipo. 00:14:35.300 --> 00:14:38.040 Luego, mantén al humano en el proceso donde reside la responsabilidad real. 00:14:38.300 --> 00:14:45.260 La IA puede redactar, puede resumir, puede sugerir patrones, pero las aprobaciones, las excepciones y las decisiones finales, diciendo a las personas, siguen perteneciendo a las personas. 00:14:45.260 --> 00:14:49.760 Son más precaución por precauciones, como proteges la calidad de las decisiones mientras obtienes el beneficio de la velocidad. 00:14:50.300 --> 00:14:54.460 Especialmente en finanzas, riesgos de proyectos, casos de clientes o cualquier cosa con consecuencias regulatorias. 00:14:54.840 --> 00:14:56.920 Alguien debe ser dueño del juicio, no solo del PROM. 00:14:57.280 --> 00:14:58.540 Aquí es donde la clasificación de caso. 00:14:59.120 --> 00:15:00.740 Trabajo de bajo riesgo se escala primero. 00:15:00.960 --> 00:15:04.080 Resúmenes, borradores de correos, acciones de reuniones, comentarios de primera pasada. 00:15:04.600 --> 00:15:08.480 Esos son buenos lugares para crear hábitos porque la ventaja es fácil de ver y la desventaja es fácil de detectar. 00:15:09.060 --> 00:15:14.100 Luego pasas al soporte de análisis monitoreado, donde la IA ayuda a estructurar el pensamiento pero no cierra el ciclo por sí sola. 00:15:14.100 --> 00:15:21.980 La automatización de alto riesgo se mantiene limitada y controlada, porque una vez que el flujo de trabajo conlleva un riesgo financiero, legal o de servicio, el costo o un resultado erróneo aumenta rápidamente. 00:15:22.780 --> 00:15:24.800 Sin esa distinción, las empresas confunden todo. 00:15:25.300 --> 00:15:28.600 Tratan un resumen de reunión y una ruta de decisión sensible como si tuvieran el mismo riesgo. 00:15:29.260 --> 00:15:29.660 No es así. 00:15:30.080 --> 00:15:34.000 Cuando las personas no pueden ver el límite, confían demasiado en la herramienta o la evitan por completo. 00:15:34.380 --> 00:15:35.340 Ambas actitudes de estas truye. 00:15:35.540 --> 00:15:36.500 Sus estándares también importan. 00:15:36.500 --> 00:15:38.320 Los comandos aleatorios producen trabajos aleatorios. 00:15:38.820 --> 00:15:47.560 Si cada empleado inventa su propia forma de pedir resúmenes, borradores y análisis, la calidad se vuelve inconsistente y los gerentes terminan revisando diferencias de estilo en lugar de valor comercial. 00:15:48.540 --> 00:15:52.160 Los patrones de comando compartidos, las guías de roles y los ejemplos simples reducen esa deviación. 00:15:52.380 --> 00:15:56.020 No porque los comandos sean la estrategia, sino porque un comportamiento repetible reduce el trabajo de reserva. 00:15:56.320 --> 00:15:58.100 La medición tampoco puede detenerse tras el lanzamiento. 00:15:58.100 --> 00:16:03.840 Necesitas una visión en tiempo real del tiempo ahorrado, la profundidad de adopción, las tasas de error, el trabajo adicional y cualquier caída en la calidad de los usuarios. 00:16:03.940 --> 00:16:06.020 De lo contrario, las ganancias iniciales pueden ocultar el deterioro. 00:16:06.160 --> 00:16:09.520 Un equipo puede aparecer más rápido en papel mientras el trabajo de corrección se acumula en otra parte. 00:16:09.800 --> 00:16:10.600 Eso no es retorno de inversión. 00:16:10.980 --> 00:16:12.900 Eso es trasladar el costo a otra parte del sistema. 00:16:13.440 --> 00:16:14.660 Y este es el punto clave para los ejecutivos. 00:16:15.060 --> 00:16:17.800 La gobernanza no ralentiza el valor, protege el valor para que no se sobreestime. 00:16:18.280 --> 00:16:20.020 Los líderes no financian lo que parece ingenioso. 00:16:20.160 --> 00:16:23.380 Financian lo que pueden auditar, comparar y defender cuando los resultados se cuestionan. 00:16:23.380 --> 00:16:32.000 Así que si tu programa de IA puede mostrar entradas claras, propiedad definida, niveles sensatos y resultados medidos, deja de parecer un experimento y empieza a parecer disciplina operativa. 00:16:32.920 --> 00:16:40.160 Una vez que esos controles se integran al modelo, expandir el uso de la IA deja de ser una apuesta por el entusiasmo y se convierte en una decisión empresarial gestionada. 00:16:41.080 --> 00:16:41.980 Escalar sin desperdicio. 00:16:42.360 --> 00:16:44.440 ¿Cómo pasar de una prueba piloto a un modelo operativo? 00:16:45.120 --> 00:16:47.320 Después de eso, el siguiente error es escalar demasiado pronto. 00:16:47.320 --> 00:16:54.840 Un piloto muestra resultados prometedores, liderazgo, entusiasmo y la licencia se reparten por toda la empresa antes de que alguien haya asegurado el patrón que realmente generó el resultado. 00:16:55.600 --> 00:16:56.400 Ahí es donde se pierde dinero. 00:16:56.960 --> 00:17:00.380 No porque la herramienta haya dejado de funcionar, sino porque nunca se formó un modelo operativo a su alrededor. 00:17:01.320 --> 00:17:03.440 Un mejor camino es empezar de forma pequeña y específica. 00:17:03.580 --> 00:17:05.540 Elige de 3 a 5 flujos de trabajo para cada reloj. 00:17:05.880 --> 00:17:06.480 No 10. 00:17:06.640 --> 00:17:07.880 No todos los casos de uso posibles. 00:17:08.120 --> 00:17:11.260 Solo los flujos con volumen repetitivo, fricción visible y clara relevancia empresarial. 00:17:12.260 --> 00:17:13.760 Registra a base de referencia ante Carugán. 00:17:14.220 --> 00:17:17.200 Luego capacita a las personas en la tarea en sí en un recorrido genérico de funciones. 00:17:17.780 --> 00:17:21.100 Un analista financiero no necesita primero una lección general sobre las posibilidades de la IA. 00:17:21.260 --> 00:17:28.240 Necesita saber cómo redactar comentarios más rápido, cómo limpiar una hoja de cálculo recurrente con mayor agilidad y cómo estructurar una revisión de variaciones con menos vueltas. 00:17:28.740 --> 00:17:30.980 Luego ejecute ciclos piloto cortos con objetivos de éxitos. 00:17:31.280 --> 00:17:32.380 ¿Se reflejaron las horas recuperadas? 00:17:32.660 --> 00:17:33.620 Disminuyó el tiempo de ciclo. 00:17:33.700 --> 00:17:34.560 Se mantuvo la calidad de estado. 00:17:35.100 --> 00:17:37.700 Los usuarios capacitados siguieron usando el modelo después de la primera semana. 00:17:38.080 --> 00:17:39.080 Esas son las señales que importan. 00:17:39.300 --> 00:17:42.700 Si el uso activo disminuye o se aumenta el retrabajo o no se expanda todavía, 00:17:43.380 --> 00:17:45.740 corrija primero el flujo de trabajo, la guía o el soporte. 00:17:45.740 --> 00:17:48.300 El crecimiento sin esa disciplina solo escala la confusión. 00:17:48.960 --> 00:17:52.600 Lo que ayuda aquí es crear paquetes de prueba que hablen el idioma de cada parte interesada. 00:17:53.200 --> 00:17:55.980 Director financiero CFO quiere una visión cuantificada a la mano de obra recuperada. 00:17:56.320 --> 00:18:00.060 El director de operaciones CFO quiere ver mejoras en el tiempo de ciclo, el rendimiento y la fiabilidad del servicio. 00:18:00.700 --> 00:18:05.420 Los gerentes de línea quieren saber si el equipo puede absorber más trabajo, responder más rápido o reducir la carga administrativa manual. 00:18:05.420 --> 00:18:08.780 Por lo tanto, no presente afirmaciones generales de proveedores cuando solicite la siguiente. 00:18:09.100 --> 00:18:12.400 Muestre datos a nivel de función de su propio entorno vinculados a un flujo de trabajo a la vez. 00:18:12.640 --> 00:18:13.720 El presupuesto también debe cambiar. 00:18:14.200 --> 00:18:18.080 Demasiado gastro en IA todavía se destina a certificaciones genéricas y eventos de capacitación, 00:18:18.420 --> 00:18:19.980 únicos que parecen organizados pero no perduran. 00:18:20.080 --> 00:18:22.860 El modelo más sólido invierte en coaching integrado en el flujo de trabajo, 00:18:23.000 --> 00:18:25.500 bibliotecas de prompts compartidas y refuerzo dirigido por gerentes, 00:18:25.620 --> 00:18:28.440 porque esos son los mecanismos que convierten una demo útil en un hábito. 00:18:29.020 --> 00:18:31.480 La investigación en su conjunto de fuentes también apunta en esa dirección. 00:18:31.480 --> 00:18:35.700 Las organizaciones de alto rendimiento gastan más en diseño de programas internos de apoyo gerencial 00:18:35.700 --> 00:18:38.160 y menos en certificaciones externas como solución principal. 00:18:38.880 --> 00:18:41.280 La expansión debe seguir grupos de funciones y niveles de casos de. 00:18:41.660 --> 00:18:44.980 Si un equipo financiero demuestra valor en la generación de informes y conciliación, 00:18:45.400 --> 00:18:46.860 pase a flujos de trabajo financieros adyacentes. 00:18:47.400 --> 00:18:50.380 Si los gerentes de proyecto muestran herancias en informes de estado y seguimiento de acciones, 00:18:50.540 --> 00:18:51.780 pase a patrones de coordinación relacionados. 00:18:52.040 --> 00:18:53.420 Este tipo de escalamiento mantiene su forma. 00:18:53.840 --> 00:18:57.060 Las licencias generales rara vez lo hacen porque el uso se extiende más rápido que la capacidad. 00:18:57.680 --> 00:19:00.060 Mantenga la pregunta presente en cada decisión de despliegue. 00:19:00.060 --> 00:19:01.660 ¿Cambio esto de la forma en que se mueve el trabajo? 00:19:02.220 --> 00:19:03.780 Si la respuesta es no, haga una pausa. 00:19:04.220 --> 00:19:06.200 Porque la ganancia no proviene de añadir acceso a la IA, 00:19:06.420 --> 00:19:10.040 sino de cambiar el camino desde la entrada hasta la acción de una manera que la empresa pueda medir. 00:19:10.820 --> 00:19:11.520 Entonces, cambia sencilla. 00:19:11.920 --> 00:19:13.400 El retorno inversor hoy no proviene de capacitación. 00:19:13.840 --> 00:19:16.840 Proviene de tareas más cortas, decisiones más rápidas y una ejecución más limpia 00:19:16.840 --> 00:19:19.000 dentro del trabajo que la gente ya realiza. 00:19:19.840 --> 00:19:22.880 Elige un flujo de trabajo esta semana en finanzas, gestión de proyectos o soporte, 00:19:22.880 --> 00:19:25.880 mida la versión manual frente a la versión asistida por IA tras una capacitación específica 00:19:25.880 --> 00:19:28.820 y observe a dónde se dirige la capacidad recuperada. 00:19:30.040 --> 00:19:32.120 Si esto cambió tu forma de pensar sobre la IA de Microsoft, 00:19:32.300 --> 00:19:35.260 suscríbete al podcast M365FM, deja una reseña. 00:19:35.400 --> 00:19:37.200 Conecta conmigo, Mirko Peters, en LinkedIn 00:19:37.200 --> 00:19:40.720 y envíame el siguiente cuello de botella en tu flujo de trabajo que quieras que analice.