Guillem Alsina Gonzàlez
Automatizar tareas repetitivas es la gran promesa de la inteligencia artificial pero, pese a lo rápido que esta ha evolucionado a lo largo de los últimos meses, todavía queda mucho trabajo por hacer para aplicarla y hacerlo correctamente en las empresas. No en vano, la tarea no es fácil, y cambiar lo que se ha venido haciendo durante años de una manera determinada, es como intentar cambiarle la rueda a un coche sin pararlo, mientras este está circulando por una autopista…
Es por ello que una de las grandes corporaciones del sector, la estadounidense OpenAI, ha publicado una guía gratuita, dirigida a los responsables de TI de las empresas, que explica como implementar y escalar casos de uso de IA, con la cual pretende superar desde un posible escepticismo inicial, hasta la ignorancia de qué puede hacer y como integrar esta tecnología en la empresa, ya que la IA es tan nueva que la mayoría de los profesionales desconoce su verdadero potencial y cómo desplegarla.
Cómo reza en el mismo documento publicado por OpenAI, apenas el 1% de las empresas considera que sus proyectos de IA han llegado a plena madurez, lo que demuestra la distancia entre la ambición inversora y los resultados reales.
Metodología en tres pasos
La guía se estructura en tres pasos, partiendo de la identificación de áreas con impacto inmediato, continuando con la formación de los equipos y culminando con la priorización de las iniciativas.
La propuesta insiste en que la dirección de la organización debe liderar la estrategia, que los casos demasiado complejos pueden ralentizar el avance de la introducción de soluciones de IA, y que los programas de adopción –desde hackathones hasta talleres internos– actúan como catalizadores.
Para ilustrar el potencial, el documento presenta la idea del super-asistente: un modelo capaz de asumir tareas constantes, sin fatiga y adaptable a múltiples funciones dentro de la organización.
Detectar oportunidades con impacto inmediato
Desde OpenAI sugieren empezar por tres frentes muy concretos: las tareas repetitivas de bajo valor, los cuellos de botella de habilidades y las situaciones en las que la ambigüedad frena la ejecución. En el primer caso, la IA libera tiempo al personal de finanzas al resumir informes o generar borradores de memorias técnicas, mientras que en el segundo, expande competencias –por ejemplo, permitiendo a un gestor de producto construir prototipos sin depender de desarrollo– y, en el tercero, actúa como disparador creativo cuando un proyecto se estanca.
Para sistematizar la búsqueda de oportunidades, se propone que cada equipo refleje en una lista interna las tareas que resultan tediosas, los bloqueos frecuentes y las necesidades de experiencia externa. Esta dinámica, recomendada para el arranque de talleres o competiciones internas, acelera la detección de espacios donde la automatización aporta un retorno visible.
Seis primitivas que estructuran los casos de uso
La guía clasifica más de 600 implementaciones reales en seis primitivas: creación de contenidos, investigación, programación, análisis de datos, idea-estrategia y automatización. Este marco facilita que los equipos ubiquen rápidamente las aplicaciones con mayor potencial transversal.
Marketing, por ejemplo, combina generación de borradores con traducciones y adaptaciones multicanal; finanzas automatiza memorias y conciliaciones; y los departamentos de TI utilizan la IA para comparar proveedores y evaluar riesgos de arquitectura.
Entre las novedades, destaca la función deep research, capaz de orquestar investigaciones en varios pasos y sintetizar centenares de fuentes abiertas con un formato predeterminado por el usuario. En paralelo, la mejora sostenida en capacidades de codificación ha impulsado que perfiles no técnicos creen scripts en Python o consultas SQL mediante instrucciones en lenguaje natural, reduciendo dependencias y tiempos de espera.
La automatización gana relevancia cuando se combinan instrucciones personalizadas y repositorios de documentos recurrentes. Las empresas comienzan por tareas independientes –por ejemplo, informes de competencia semanales– y evolucionan hacia flujos más complejos donde la IA prepara resúmenes para la dirección financiera o genera contenidos localizados según canal y audiencia.
De la idea a la escala: un marco de priorización
A medida que proliferan los casos de uso, el reto pasa de descubrir a priorizar. El esquema Impact/Effort que propone OpenAI sitúa cada iniciativa en un eje de valor para la compañía y esfuerzo requerido: los proyectos con alto retorno y baja complejidad se convierten en “quick wins” que cimentan la confianza interna, mientras que los de alto impacto y alta complejidad exigen planificación y recursos adicionales, pero pueden transformarse en nuevos productos o fuentes de ingresos. Por su parte, las ideas de bajo valor se relegan hasta que avancen las capacidades tecnológicas.
El documento recuerda que el 62% del valor asociado a la IA reside en procesos «core», por lo que identificar “quick wins” en funciones esenciales –finanzas, operaciones, producto– desbloquea inversiones más ambiciosas. Además, aconseja revisar la matriz cada trimestre: lo que hoy demanda mucho esfuerzo puede convertirse en rutinario con la evolución de los modelos.
Integrar la IA en flujos de trabajo completos
Los equipos que pasan de tareas aisladas a circuitos integrales descubren una ganancia compuesta. Así, un departamento de marketing puede arrancar con investigación de mercado, estimar la oportunidad con análisis de datos, diseñar la estrategia mediante sesiones de lluvia de ideas, generar materiales y, finalmente, automatizar la localización y la optimización por canal.
Este enfoque anticipa un futuro en el que agentes capaces de ejecutar proyectos end-to-end operen conforme a objetivos, datos propios y restricciones de la empresa.
OpenAI concluye que la adopción efectiva requiere, sobre todo, un cambio de mentalidad: comprender dónde la IA aporta valor inmediato, capacitar a los empleados en los casos de uso fundamentales y enfocar los recursos en las iniciativas de mayor impacto y menor esfuerzo. Cuanto más se integra la IA en la redefinición de tareas y procesos, mayor es el caudal de oportunidades que aparece.
