La experiencia de las organizaciones que están llevando la IA generativa más allá de los experimentos muestra que el reto no es solo tecnológico: exige rediseñar procesos, organización, gobernanza y aprendizaje.
Cómo pasar de pilotos de IA generativa a una capacidad empresarial escalable: procesos, casos de uso, conocimiento, gobernanza, ROI y aprendizaje.
El verdadero reto ya no es experimentar con inteligencia artificial generativa, sino convertirla en una capacidad empresarial capaz de transformar procesos y generar resultados medibles.
Cómo escalar la IA generativa en la empresa: del piloto al valor real
Durante los últimos años, miles de empresas han comenzado a experimentar con inteligencia artificial generativa. Han proporcionado acceso a asistentes basados en grandes modelos de lenguaje, desarrollado pruebas de concepto, automatizado algunas tareas y explorado decenas de posibles casos de uso.
Pero experimentar con IA generativa y crear valor empresarial a escala son dos cosas muy diferentes.
La cuestión estratégica empieza a desplazarse, por tanto, desde «¿cómo podemos utilizar la IA generativa?» hacia una pregunta considerablemente más exigente:
¿Cómo conseguimos que la IA generativa deje de ser una colección de herramientas y experimentos aislados y se convierta en una verdadera capacidad de la organización?
Una investigación publicada en 2026 por MIT Sloan Management Review aporta algunas respuestas especialmente interesantes. El trabajo muestra que escalar la IA generativa no depende únicamente de disponer de mejores modelos. Requiere repensar procesos, responsabilidades, conocimiento, gobernanza, métricas y estructuras organizativas.
Para las empresas que ya han superado la primera etapa de experimentación, este puede ser uno de los grandes desafíos de los próximos años.
De utilizar IA generativa a transformar procesos
Uno de los errores más frecuentes consiste en confundir adopción con transformación.
Una organización puede tener cientos de empleados utilizando herramientas de inteligencia artificial y, sin embargo, haber cambiado muy poco.
Un profesional puede utilizar un LLM para redactar un correo electrónico más rápidamente. Otro puede resumir documentos. Un tercero puede preparar una presentación o analizar una hoja de cálculo.
Todos ellos pueden obtener mejoras de productividad.
Pero la organización continúa funcionando esencialmente de la misma manera.
El salto cualitativo aparece cuando dejamos de preguntarnos:
¿qué tareas podemos hacer más rápidamente con IA?
y empezamos a preguntarnos:
¿qué procesos empresariales podemos rediseñar gracias a la IA?
Esta diferencia resulta fundamental para comprender la siguiente fase de adopción empresarial de la inteligencia artificial generativa.
Qué están haciendo de manera diferente las empresas que consiguen escalar GenAI
Kevin Schmitt, Gregory Vial e Ivo Blohm analizaron durante tres años la utilización de IA generativa en 23 organizaciones suizas de sectores muy diversos. La investigación incluyó más de diez talleres y 87 entrevistas en profundidad con empleados, responsables de negocio, responsables tecnológicos, especialistas en datos y directivos.
Los investigadores identificaron tres prácticas características entre las organizaciones capaces de escalar la creación de valor con IA generativa:
- Amplían progresivamente los casos de uso desde tareas concretas hacia procesos completos.
- Consideran cada caso de uso como algo que debe evolucionar y mejorar continuamente.
- Identifican y abandonan rápidamente aquellos casos que no producen valor medible.
La tercera práctica merece especial atención.
Durante la primera etapa de adopción de la IA generativa, muchas organizaciones han valorado positivamente prácticamente cualquier experimento capaz de demostrar que la tecnología funciona.
Pero demostrar que una aplicación funciona técnicamente no significa demostrar que crea valor.
La siguiente etapa requiere criterios más exigentes.
Experimentar mucho, medir pronto, mejorar lo que funciona y abandonar lo que no funciona.
El problema de los pilotos que nunca escalan
Las pruebas de concepto son útiles porque permiten experimentar reduciendo riesgos y costes. El problema aparece cuando se convierten en un destino permanente.
Una empresa puede acumular numerosos pilotos de IA sin conseguir transformar significativamente sus operaciones.
El informe de MIT Sloan Management Review resulta especialmente revelador en este punto: entre las 23 organizaciones estudiadas, solo dos habían conseguido escalar significativamente la IA generativa hasta convertirla en una capacidad estratégica.
La muestra es demasiado pequeña para establecer una relación causal generalizable, algo que los propios investigadores reconocen. Sin embargo, existe una característica compartida especialmente interesante: ambas organizaciones habían desarrollado una estructura que los autores denominan AI Spine.
Qué es una AI Spine
Podríamos traducir AI Spine como columna vertebral de inteligencia artificial.
No se trata simplemente de crear otro departamento tecnológico.
Es una estructura transversal destinada a conectar capacidades que tradicionalmente permanecen separadas:
tecnología + negocio + conocimiento + usuarios + riesgo y cumplimiento.
En el modelo descrito por los investigadores, responsables tecnológicos, desarrolladores, ingenieros de IA y especialistas en riesgo y compliance forman un núcleo conectado permanentemente con responsables de negocio, propietarios del conocimiento y usuarios finales de las diferentes unidades de la organización.
La diferencia respecto a algunos modelos tradicionales de Centro de Excelencia en IA es importante.
La AI Spine no pretende simplemente concentrar conocimiento tecnológico y posteriormente distribuir soluciones hacia las diferentes áreas.
Incorpora conocimiento del negocio al núcleo desde el que se diseñan, evalúan y evolucionan las aplicaciones de IA.
Eso permite abordar algo mucho más interesante que automatizar tareas aisladas: rediseñar procesos completos que atraviesan diferentes funciones empresariales.
Del asistente de correo al rediseño de la relación con los clientes
Uno de los casos analizados por los investigadores corresponde a un banco que comenzó desarrollando un asistente basado en IA generativa para los empleados de atención al cliente.
En una primera implantación limitada, los usuarios ahorraron colectivamente alrededor de 700 horas.
Cuando la solución se desplegó de manera más amplia, el tiempo dedicado a gestionar correos electrónicos disminuyó aproximadamente un 15%, permitiendo que los empleados dedicaran más tiempo a casos complejos.
Una organización podría haberse detenido ahí.
Habría sido un caso de uso exitoso de productividad.
Pero ocurrió algo más interesante.
La infraestructura comenzó posteriormente a incorporar resúmenes de conversaciones, transcripciones de llamadas y análisis mediante LLM. Esos nuevos datos empezaron a proporcionar información adicional a los empleados y terminaron contribuyendo a reconsiderar la manera en que el banco gestionaba la relación con sus clientes.
El recorrido resulta revelador:
asistente → productividad → datos → conocimiento → proceso → transformación.
Esta secuencia muestra por qué el potencial empresarial de la IA generativa va mucho más allá de ahorrar algunos minutos de trabajo.
Cuando la eficiencia termina creando un nuevo negocio
Otro caso estudiado resulta todavía más significativo.
Una empresa especializada en codificación médica desarrolló una aplicación basada en LLM para automatizar parte del proceso de asignación de códigos estandarizados a documentación relacionada con diagnósticos, tratamientos y procedimientos.
Según el estudio, el tiempo de codificación pasó aproximadamente de 25 minutos por caso a 2 segundos, mientras que el coste se redujo alrededor de un 60% respecto al proceso realizado por personas.
Pero nuevamente la historia no terminó en la eficiencia.
La empresa desarrolló posteriormente esa capacidad hasta convertirla en un producto destinado a aseguradoras que necesitaban comprobar si determinadas facturas habían sido correctamente codificadas.
Una innovación inicialmente concebida para mejorar un proceso interno terminó generando una nueva fuente de ingresos.
Esta distinción debería formar parte de cualquier estrategia empresarial de IA:
IA para hacer mejor lo que ya hacemos.
frente a
IA para hacer cosas que antes no hacíamos.
La segunda categoría es donde pueden empezar a aparecer ventajas competitivas más relevantes.
El conocimiento tácito: una pieza que los modelos no pueden encontrar en una base de datos
El caso del banco revela además otro problema frecuentemente infravalorado.
Las primeras versiones del asistente funcionaban técnicamente, pero los empleados de atención al cliente no estaban completamente satisfechos. Las respuestas podían resultar plausibles y, sin embargo, estar incompletas, utilizar un tono inadecuado o no ajustarse exactamente a los estándares internos.
El problema no estaba necesariamente en el modelo.
Parte del conocimiento necesario para producir una buena respuesta no estaba documentado.
Estaba en las personas.
Los empleados conocían matices sobre cómo interpretar determinadas peticiones, qué tono utilizar, cuándo escalar un caso o qué expresiones eran culturalmente apropiadas.
La organización comenzó entonces a recoger valoraciones de los usuarios y a registrar las modificaciones realizadas sobre los textos generados por la IA.
De esta manera convirtió progresivamente conocimiento tácito humano en información capaz de mejorar el sistema.
Esta es una de las lecciones más importantes para cualquier organización que quiera escalar IA generativa:
el conocimiento empresarial no está únicamente en los datos y documentos corporativos; una parte fundamental reside en las personas que ejecutan diariamente los procesos.
Por eso los expertos de dominio no deberían aparecer únicamente al final para validar una solución construida por el departamento tecnológico.
Deben participar en su diseño y evolución.
De los casos de uso a una cartera de inversión en IA
Otra consecuencia importante de este enfoque consiste en dejar de considerar todos los casos de uso de IA como igualmente valiosos.
Una organización necesita gestionar sus iniciativas de inteligencia artificial como una cartera de inversiones.
Algunas merecerán escalar.
Otras necesitarán nuevas iteraciones.
Y otras deberán desaparecer.
En las organizaciones analizadas, la AI Spine podía financiar iniciativas mediante pequeñas asignaciones progresivas vinculadas al cumplimiento de objetivos técnicos y empresariales.
Esta filosofía resulta especialmente interesante porque permite experimentar sin exigir que cada idea demuestre desde el primer día un ROI perfectamente calculable, pero evita simultáneamente mantener indefinidamente proyectos que no producen resultados.
La pregunta deja de ser:
¿funciona la IA?
y pasa a ser:
¿produce suficiente valor como para justificar seguir invirtiendo?
El Modelo IAGenerativa.es de Escalabilidad GenAI
A partir de estas evidencias podemos plantear un modelo práctico para orientar la implantación empresarial de inteligencia artificial generativa.
El Modelo IAGenerativa.es de Escalabilidad GenAI parte de seis dimensiones conectadas.
1. Estrategia
Antes de seleccionar herramientas debemos determinar qué queremos conseguir.
Reducir costes, aumentar productividad, mejorar experiencia del cliente, reducir riesgos, acelerar decisiones, aumentar ingresos o desarrollar nuevos productos son objetivos diferentes.
La IA debe responder a prioridades empresariales y no al contrario.
2. Procesos
La unidad fundamental de transformación no debería ser la herramienta, sino el proceso.
Debemos identificar qué procesos contienen suficiente fricción, coste, volumen, conocimiento o potencial estratégico para justificar una intervención mediante IA.
3. Casos de uso
Dentro de esos procesos identificamos dónde puede intervenir concretamente la IA.
Cada caso debería tener usuarios definidos, una situación inicial conocida y alguna forma de medir su contribución.
4. Datos y conocimiento
Un sistema de IA necesita algo más que acceso a documentos.
Necesita comprender qué información, reglas, contexto y conocimiento tácito son necesarios para ejecutar correctamente el proceso.
Aquí adquieren especial importancia los knowledge owners y expertos de dominio.
5. Gobernanza
Cada aplicación necesita un nivel de control proporcional a su riesgo.
Privacidad, seguridad, fiabilidad, supervisión humana, cumplimiento normativo, trazabilidad y responsabilidad deben incorporarse desde el diseño y no añadirse únicamente antes del despliegue.
6. Medición y aprendizaje
Finalmente debemos comparar resultados con la situación inicial.
Y tomar una decisión:
escalar, mejorar o abandonar.
Pero el modelo no termina aquí.
Lo aprendido vuelve a alimentar estrategia, procesos, conocimiento y nuevos casos de uso.
Por eso la escalabilidad debe entenderse como un sistema continuo de aprendizaje organizativo, no como un proyecto tecnológico con principio y final.
De Centro de Excelencia a Centro de Competencia
El concepto de AI Spine plantea además una cuestión relevante sobre cómo deberían organizarse las capacidades de inteligencia artificial dentro de las empresas.
Durante años se ha hablado de AI Centers of Excellence.
Su función suele consistir en concentrar capacidades especializadas, establecer estándares, proporcionar herramientas y apoyar proyectos desarrollados por diferentes unidades.
La investigación de MIT SMR sugiere una evolución interesante.
Cuando la IA comienza a penetrar en procesos empresariales completos, centralizar únicamente conocimiento tecnológico puede resultar insuficiente.
Hay que conectar permanentemente:
- conocimiento tecnológico;
- conocimiento del negocio;
- conocimiento de los procesos;
- conocimiento tácito de los trabajadores;
- experiencia de los usuarios;
- gobierno y gestión del riesgo;
- medición económica.
Esta perspectiva encaja especialmente bien con la idea de Centro de Competencia en IA Generativa.
La competencia que necesita una organización no consiste simplemente en saber utilizar modelos.
Consiste en desarrollar la capacidad organizativa necesaria para identificar, diseñar, gobernar, medir y escalar aplicaciones de IA que produzcan resultados empresariales.
¿Está preparada su empresa para escalar la IA generativa?
Una primera evaluación puede comenzar con diez preguntas:
- ¿Tenemos objetivos empresariales explícitos para nuestra estrategia de IA generativa?
- ¿Seleccionamos casos de uso partiendo de procesos y problemas reales?
- ¿Disponemos de una situación inicial o baseline con la que comparar resultados?
- ¿Existe un responsable de negocio para cada iniciativa?
- ¿Participan expertos de dominio y usuarios finales en el diseño?
- ¿Estamos capturando el conocimiento tácito necesario para mejorar los sistemas?
- ¿Tenemos criterios para decidir cuándo escalar, iterar o abandonar un caso?
- ¿Incorporamos riesgo, compliance y gobernanza desde el comienzo?
- ¿Compartimos componentes, conocimiento y aprendizajes entre unidades?
- ¿Podemos demostrar qué valor económico u operativo están produciendo nuestras aplicaciones de IA?
Cuantas más respuestas sean negativas o ambiguas, mayor es la probabilidad de que la organización se encuentre todavía en una fase de experimentación, aunque utilice intensivamente herramientas de inteligencia artificial.
La próxima ventaja competitiva no será simplemente tener acceso a mejores modelos
Los modelos seguirán mejorando.
También serán más accesibles.
Las diferencias entre las empresas no dependerán únicamente de quién pueda utilizar un determinado LLM.
La ventaja puede desplazarse progresivamente hacia otra capacidad mucho más difícil de copiar:
saber integrar inteligencia artificial, conocimiento humano, datos, procesos, gobernanza y aprendizaje organizativo para producir resultados de manera sistemática.
Por eso la conversación empresarial sobre IA generativa necesita evolucionar.
Ya no basta con preguntar qué herramienta debemos adoptar.
Hay que empezar a preguntarse:
¿qué organización necesitamos construir para ser capaces de crear valor con IA de manera continua?
Esa puede ser una de las preguntas estratégicas fundamentales de la próxima etapa de la inteligencia artificial empresarial.
Referencia principal
Schmitt, K., Vial, G. y Blohm, I. (2026). Create Generative AI Value at Scale. MIT Sloan Management Review, Summer 2026. Incluido en el Special Report Scaling AI in the Enterprise.
El informe analiza cómo determinadas organizaciones están evolucionando sus estructuras, procesos y mecanismos de aprendizaje para convertir la inteligencia artificial generativa en una capacidad empresarial escalable.