Todos usaban IA. Nadie de la misma forma.
Más de setenta personas y un método común de trabajo con inteligencia artificial, construido sobre las herramientas que la compañía ya tenía y sobre los casos que trajo cada equipo.
El reto
La inteligencia artificial ya estaba dentro de la compañía. Había herramientas corporativas y, además, la gente usaba modelos comerciales por su cuenta. El acceso no era el problema.
El problema era la dispersión: cada persona se había construido su propio método. Los resultados eran desiguales entre equipos, el buen hallazgo de alguien no llegaba a nadie más, y no había ningún criterio compartido sobre qué se podía delegar a una máquina, qué había que revisar siempre y qué no debía salir nunca de las herramientas de la casa.
Y había un vacío previo. Nadie tenía medido en qué se iba realmente el tiempo. Sin ese dato, cualquier formación acaba siendo un catálogo de herramientas que se olvida en dos semanas.
Enfoque de proyecto
El encargo no era enseñar a usar una herramienta, sino dejar un método compartido: una forma de trabajar con inteligencia artificial que fuera la misma para todos, apoyada en las herramientas corporativas ya contratadas y no en lo que cada uno hubiera encontrado por su cuenta.
Antes de diseñar nada, entrevistamos a los jefes de departamento y de equipo para construir sobre casos reales y no sobre ejemplos genéricos. A partir de ahí se impartieron varias sesiones de trabajo, centradas en dos cosas: la adopción de ese método común con las herramientas de la compañía, y la identificación y el trabajo sobre los casos prácticos que traía cada grupo de participantes.
- Entrevistas previas con los jefes de departamento y de equipo, para diseñar sobre casos reales
- Un método común de trabajo con IA, apoyado en las herramientas corporativas ya contratadas
- Criterios compartidos sobre qué delegar, qué revisar siempre y qué no sacar fuera de las herramientas de la casa
- Sesiones de trabajo centradas en la adopción de ese método
- Identificación y trabajo sobre los casos prácticos que traía cada grupo de participantes
- Recogida sistemática de las tareas que ocupan el día, durante las propias sesiones
- Análisis agregado posterior para ordenarlas por frecuencia real de mención
- Retrospectiva posterior y material de apoyo con guías paso a paso
Resultados clave
70+
personas participantes, de áreas muy distintas de la compañía.
1
método común de trabajo con inteligencia artificial, documentado y apoyado en las herramientas corporativas ya contratadas.
1
inventario de tareas ordenado por frecuencia real de mención, no por intuición.
3
bolsas de eficiencia priorizadas sobre las que decidir dónde automatizar primero.
El inventario dejó claro dónde está el tiempo, y no era donde se suponía. Lo que más pesa no son las tareas transaccionales, sino el trabajo de conocimiento repetitivo. Conviene decir que se trata de una lectura agregada de recurrencia, no de un conteo estadístico; sirve para priorizar, no para presumir de precisión.
Formar y diagnosticar a la vez
La parte más útil del programa no estaba en el guion. Al pedir a cada grupo que trajera sus propios casos, las sesiones se convirtieron también en una recogida de datos sobre el trabajo real de la compañía. Al terminar, la organización no solo tenía gente formada: tenía un método común y un mapa de en qué se le va el tiempo, que es exactamente lo que hace falta para decidir dónde automatizar después.
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