La IA llegó a las oficinas: por qué muchas empresas aún no logran ahorrar horas de trabajo

La inteligencia artificial ya está en las oficinas. Se usa para corregir correos, traducir textos y encontrar información con rapidez. Pero muchas empresas aún no logran ahorrar horas de trabajo: las personas hacen las mismas tareas, con una herramienta nueva abierta en otra ventana.

Ahí está, según Sebastián Coler, cofundador de Aprendes.ai y consultor de negocios y estrategia en IA, el principal obstáculo para aprovechar la tecnología. Su planteo es que las compañías se apresuraron a comprar licencias, pero dedicaron menos esfuerzo a identificar qué procesos consumen horas y podrían hacerse de otra manera.

La diferencia parece pequeña, pero cambia la pregunta. En lugar de pedirle a la IA que redacte una diapositiva, un equipo podría darle los datos, el objetivo de la presentación y las pautas de marca para que prepare un primer borrador completo.

El profesional revisa las cifras, corrige el enfoque y decide qué mostrar. La herramienta asume parte de la ejecución; la responsabilidad por el resultado sigue siendo humana.

De usar una herramienta a revisar el trabajo

Coler describe esta capacidad como conocer el «catálogo de lo posible»: entender qué tareas se pueden encargar a la IA y cómo integrarlas a la rutina. No se trata de escribir instrucciones cada vez más elaboradas, sino de detectar el trabajo repetitivo que hay detrás de un entregable.

El consultor cita el caso de un profesional del área comercial de un banco argentino que dedicaba parte de su semana a preparar presentaciones ejecutivas.

Según su relato, tras diseñar un flujo de trabajo adaptado a los formatos y lineamientos de la entidad, el empleado pudo generar las presentaciones mediante instrucciones dictadas a la herramienta.

Coler estima que el cambio le ahorró dos horas semanales en esa tarea: aproximadamente una jornada de ocho horas cada cuatro semanas.

Es un caso puntual, no una medida del ahorro que cualquier empresa puede esperar. Sí muestra dónde buscarlo. El tiempo recuperado no provino de redactar una frase más rápido, sino de reunir varias etapas de una tarea recurrente, ordenar información, estructurarla y darle formato, en un flujo que el empleado pudiera supervisar.

Ese cambio exige conocer bien el proceso antes de delegarlo. Hay que definir qué información entra, qué resultado se espera, qué criterios debe respetar y quién comprueba que el trabajo esté bien hecho.

En una presentación comercial, por ejemplo, ganar velocidad serviría de poco si los números o las conclusiones llegaran equivocados a una reunión.

El temor a perder el control

Una de las barreras que Coler observa en las organizaciones es el miedo a que delegar reduzca el rigor. Su respuesta distingue entre proceso y responsabilidad: se puede delegar la preparación de un trabajo sin delegar la decisión de aprobarlo.

La distinción importa especialmente en áreas como finanzas, legales o contabilidad. Antes de incorporar una tarea a un flujo con IA, la empresa debe establecer qué información puede utilizarse y qué revisiones requiere el resultado. El ahorro de tiempo solo es útil si el equipo puede confiar en el trabajo que entrega.

También cambia la tarea de los líderes. Si parte de la ejecución rutinaria se acelera, cobra más peso la capacidad de definir prioridades, explicar criterios y evaluar resultados.

Para Coler, formar equipos que sepan plantear problemas y revisar soluciones será más valioso que medir únicamente cuánto trabajo manual completan.

La capacitación, sostiene, debería partir de tareas reales. Un equipo que dedica horas cada semana a un informe o una presentación puede probar un flujo acotado, comparar el tiempo empleado antes y después, y revisar la calidad del entregable.

Esa experiencia permite decidir si conviene ampliar el uso de la herramienta o ajustar el proceso.

La IA ya llegó a las oficinas. La pregunta para las empresas es más concreta que cuántos empleados tienen acceso: qué tarea les sigue llevando horas, qué parte de ella podrían delegar y cómo comprobarían que el resultado sirve. Ahí empieza a verse si la inversión libera tiempo de trabajo o apenas suma otra licencia al presupuesto.