Tendencias e información exclusivas de líderes empresariales
están seguros de que demostrarán el ROI de la IA este año
Digamos que la IA es el último presupuesto que recortarían
están invirtiendo5dólares M+ para llegar allí
La IA ya no es experimental: está integrada en los sistemas empresariales, flujos de trabajo y toma de decisiones. Ahora, ha surgido un nuevo desafío: las empresas pueden integrar la IA, pero escalarla de forma responsable, medible y a buen ritmo sigue siendo difícil.
Este informe examina el siguiente capítulo de la IA empresarial: la transformación de la adopción a la orquestación. Explora cómo los líderes evalúan su madurez, integran la gobernanza en cada capa de automatización, desarrollan la fluidez en IA en toda la plantilla y establecen estándares más altos de retorno de la inversión.
Nuestros hallazgos provienen de 200 líderes empresariales (CIOs, CTOs, vicepresidentes y directores de TI, Ingeniería, Operaciones y Datos) de EE. UU., Canadá y Europa. Estos líderes están moldeando la estrategia, gobernanza y rendimiento de la IA dentro de sus organizaciones empresariales. Sus perspectivas colectivas ofrecen una visión dual: la intención estratégica de la sala de juntas para la IA contrastaba con la realidad operativa para los equipos que aprovechan la IA a gran escala.
El futuro de la IA no se trata solo de una adopción más rápida: se trata de sistemas más inteligentes, mayor rendición de cuentas y pruebas más claras de su valor. Este informe revela cómo será realmente la madurez de la IA empresarial en 2026 y cómo los líderes planean llegar a esa situación.
1del capítulo
Cómo planean las empresas escalar la madurez de la IA en 2026
La madurez de la IA se está acelerando, pero solo una cuarta parte de las empresas está cerca de la orquestación completa
25%
de los líderes esperan una orquestación completa de la IA por parte de 2026
43%
de líderes esperan alcanzar la IA agente
30%
de líderes se centrarán en la automatización a nivel de tarea
Los líderes confían en la IA con procesos internos mucho antes de aprovecharla para flujos de trabajo orientados al cliente
Los líderes de empresa confían en la IA para gestionar estos flujos de trabajo críticos para el negocio
Preguntamos a los líderes qué flujos de trabajo críticos para el negocio permitirán que la IA gestionara sin intervención humana, y las tres respuestas principales abarcaron seguridad y gestión de identidades, finanzas y adquisiciones, y comunicaciones con los clientes.
40% — Gestión de seguridad e identidad
31% — Finanzas y adquisiciones
25% — Comunicación con el cliente
La precisión y la rendición de cuentas siguen definiendo los límites exteriores de la confianza
98%
de líderes creen que algunos flujos de trabajo críticos para el negocio nunca deberían automatizarse completamente
83%
por ejemplo, las tasas de error de la IA deben mantenerse en el 5% o por debajo para operaciones de alto riesgo
Cuando se les preguntó qué flujos de trabajo esperan que los sistemas de IA nunca gestionen, los líderes respondieron con mayor frecuencia:
29% — Aprobaciones legales y de cumplimiento
30% — Acciones sensibles de la plantilla
26% — Decisiones financieras o presupuestarias
La visibilidad, no el volumen, determina quién escala de forma responsable
40%
Decir que la visibilidad es la capacidad más crítica
33%
Citar errores en el flujo de trabajo como la primera señal de advertencia
30%
señalan las lagunas de gobernanza cuando la IA falla
ESTUDIO DE CASO
Cómo Grammarly recortó errores de sincronización de clientes potenciales 87% con Zapier
El desafío
Con 1,500+ empleados y millones de usuarios en todo el mundo, los equipos de Marketing y Operaciones de Soporte de Grammarly tuvieron dificultades con numerosos procesos manuales entre sistemas que no se comunicaban entre sí. La sincronización de datos de clientes potenciales era propensa a errores y consumía mucho tiempo, mientras que los agentes de soporte pasaban horas transfiriendo datos manualmente entre herramientas, lo que les restaba tiempo para ayudar realmente a los clientes.
La solución
Con un poco de ayuda de Zapier, Marketing Ops automatizó el enrutamiento de clientes potenciales desde los anuncios de LinkedIn directamente a su CRM, mientras que Support Ops eliminó la entrada manual de datos etiquetando automáticamente las conversaciones en Intercom y agilizando las escalaciones de desarrollo. Y ellos mismos construyeron estos sistemas—sin esperar a que Ingeniería se ponga a hacerlo.
Los resultados
87% de reducción en los errores de sincronización de clientes potenciales en campañas de pago
31% de mejora en la eficiencia de los planes para las operaciones de marketing
6 horas por día se ahorran al equipo de Operaciones de Soporte eliminando la introducción manual de datos
Las escaladas de desarrollo se gestionan al instante mediante comunicación automatizada
Más del 90% de CSAT debido a flujos de trabajo de soporte más rápidos y fiables
2del capítulo
Cómo la IA está redefiniendo la fuerza laboral empresarial
La transformación de la IA está impulsando la expansión de la fuerza laboral, no la contracción
71%
por ejemplo, la IA remodelará sus equipos
61%
están contratando especialistas en automatización por IA
51%
Planea reasignar empleados a nuevos puestos (frente a 21% reducción del personal)
La fluidez en IA es el nuevo referente para empleados
Los líderes están divididos sobre cómo la fluidez en IA afectará a las promociones y salarios de los empleados en 2026, con un 46% diciendo que sí y un 54% que no. La fluidez en IA es ahora una señal definitoria de preparación: la capacidad de operar con confianza y responsabilidad dentro de sistemas impulsados por IA. A medida que la automatización se convierte en una capa compartida entre funciones, la fluidez no se trata solo de productividad, sino de cumplimiento, responsabilidad y credibilidad.
Las prioridades de la plantilla subrayan ese cambio. Casi dos tercios (65%) de los líderes planean contratar a un Especialista en automatización por IA o equivalente para 2026, seguido de cerca por un Ingeniero de plataforma de IA (64%).
Normalmente, la contratación para puestos centrados en IA sigue un orden priorizado:
Especialista en automatización por IA o equivalente. Integrado en funciones para diseñar y mantener flujos de trabajo impulsados por IA
Ingeniero de Plataforma de IA o equivalente. Construye y mantiene infraestructuras para aplicaciones de IA y orquestación
Gestor de automatización por IA o equivalente. Supervisa las operaciones, la gobernanza y la alineación de la IA entre equipos
Director de IA o equivalente. Propiedad ejecutiva de la visión y estrategia de IA
Solo el 6% de los líderes no tiene planes de añadir puestos específicos de IA a su plantilla.
Cómo construir tu equipo de IA
Consulta ejemplos de descripciones de puestos y consejos para contratar en nuestra guía para construir un equipo de transformación de IA.
Los impactos positivos y negativos de la IA
69%
Prioriza la mejora de habilidades sobre las nuevas incorporaciones
14%
están contratando especialistas en IA en su lugar
61%
Espera una mejora del bienestar de los empleados gracias a la IA
Los líderes creen que la IA tendrá un impacto positivo en la fuerza laboral. 61% espera que eso se manifieste en un aumento del bienestar y la movilidad de los empleados.
Este optimismo refleja una gran reformulación del papel de la IA dentro de las organizaciones empresariales: los líderes ven la automatización no como una amenaza para el personal, sino como una válvula de escape para trabajos repetitivos que liberan a las personas para centrarse en el análisis, la creatividad y la toma de decisiones.
Andrew Bialecki
Cofundador y CEO
37%
Cita la adopción inconsistente de IA entre equipos como el principal impacto negativo
53%
por ejemplo, los gestores pueden supervisar 1025 los flujos de trabajo de IA
29%
Digamos que la complejidad de la gobernanza es el segundo mayor impacto negativo
Aun así, el progreso es desigual. Cuando se les pregunta qué impactos negativos esperan que la IA genere en su plantilla, los líderes señalan primero la adopción inconsistente entre equipos (37%), seguida de la complejidad de gobernanza (29%). La madurez desigual y el movimiento entre funciones se han convertido en la fricción oculta en la transformación de la IA, ralentizando la escala incluso cuando crece el entusiasmo. Los datos implican que la alineación y la gobernanza del liderazgo son los principales determinantes del éxito.
Esa fragilidad se refleja en cómo los directivos definen sus límites de gestión en IA. El 53% de los líderes cree que un gestor puede supervisar eficazmente 10–25 flujos de trabajo o agentes impulsados por IA, mientras que el 17% dice que es posible más de 25 y el 30% cree que menos de 10 es lo ideal.
Amanda Kahlow
CEO y fundador
Cómo preparar a tu plantilla para la orquestación con IA
A medida que la automatización absorbe la coordinación y los reportes, los responsables pasan de supervisar tareas a orquestar sistemas: gestionar la salud del sistema, gestionar excepciones y habilitar equipos en torno a la IA gobernada.
Según los líderes empresariales:
71% espera que la IA reorganice los equipos mediante la redistribución o la contratación de nuevos jugadores.
Los puestos de nivel inicial serán los más afectados por la IA.
53% dice que un gestor puede supervisar 10–25 flujos de trabajo o agentes de IA; los líderes con programas de IA críticos para la misión son 2.2X Es más probable que pronostiquen 25+.
46% planea vincular el salario y las promociones a la fluidez en IA.
69% de los líderes cita la mejora de habilidades de los empleados y la habilitación de la IA en los equipos como las principales estrategias para captar el valor de la IA.
Desarrolla fluidez en IA en todos los roles
Desarrollar un modelo de aprendizaje de IA que permita a los empleados disponer de las herramientas para mejorar sus competencias en IA.
Haz de la fluidez en IA una métrica clave de rendimiento para todos los puestos.
💡 La fluidez de la IA indica preparación. Cuando cada equipo entiende cómo gestionar y escalar los resultados de la IA, la orquestación se vuelve sostenible.
Capacitar a los gestores para supervisar sistemas de IA
Define la gestión de IA como una competencia clave.
Establece expectativas: supervisar 10–25 flujos de trabajo o agentes de IA como promedio.
Expande solo con visibilidad y madurez de gobernanza probadas.
💡 El alcance real de control de un gestor pronto se medirá en sistemas, no en el número de personal.
Reasignar talento hacia la ejecución en IA
Auditoría donde el esfuerzo humano sigue impulsando tareas repetitivas y coordinación.
Transformar esos roles en la habilitación y supervisión de la IA, dando a los empleados el poder de aprovechar la IA para ejecutar.
💡 El redespliegue no es reducción: es reposicionar el juicio humano donde más importa.
Prepararse para la orquestación de IA comienza con personas, no con plataformas.
Las empresas que mejoran sus habilidades laborales, equipan a los gestores para supervisar sistemas de IA y reasignan talento en roles de habilitación acaban orquestando sus organizaciones desde dentro.
Para diseñar los sistemas y estructuras que hacen esto posible, habla con un Experto en orquestación con IA hoy en día. Te ayudaremos a traducir la gobernanza, la visibilidad y la fluidez de la plantilla en un modelo de orquestación que escale de forma segura.
3del capítulo
¿Qué hay en el horizonte de gobernanza y cumplimiento de la IA
Las principales prioridades de gobernanza
Prioridad 1
Prioridad 2
Prioridad 3
Las aprobaciones con personas en el bucle emergieron como la prioridad líder en gobernanza para 2026, seleccionadas por el 71% de los líderes, muy por delante de la supervisión de errores en tiempo real, los registros de auditoría y el historial de versiones, y el seguimiento de la línea de datos en el proceso. Este hallazgo pone de manifiesto que la supervisión humana sigue siendo crucial para la adopción responsable de la IA y para lograr la diferenciación competitiva.
Cuando se les preguntó qué capacidades de gobernanza serán más críticas como ventaja competitiva en 2026, los líderes las priorizaron en el siguiente orden:
Aprobaciones de personas en el bucle
Supervisión de errores en tiempo real
Registros de auditoría e historial de versiones
Seguimiento de procedencia y línea de datos
Controles de acceso basados en roles (RBAC)
Single Sign-On (SSO) y SCIM
Pocos esperan alcanzar una gobernanza plena para 2026
4%
se espera lograr una gobernanza completa de la IA para 2026
59%
Solo prever una supervisión parcial o irregular
71%
Digamos que la aprobación de las personas en el bucle es la máxima prioridad de gobernanza
Cuando se les pregunta qué tan cerca esperan sus organizaciones estar de la gobernanza completa de la IA para 2026—donde todo el uso de IA está cubierto y la IA en la sombra se elimina— los líderes pintan un panorama de progreso constante pero incompleto.
Solo el 4% de los líderes espera lograr una gobernanza completa de la IA en 2026. 26% de los líderes anticipa que la gobernanza será "fuerte" en 2026, con casi todo el uso de la IA gobernado y solo pequeñas lagunas restantes. El otro 59% prevé solo una cobertura parcial o una supervisión fragmentada, evidencia de que la mayoría de las organizaciones seguirán gestionando brechas aisladas de gobernanza a corto plazo. Aunque la mayoría anticipa que la gobernanza siga siendo un reto en 2026, los líderes de empresas donde la IA es crítica para la misión tienen casi 9X más probabilidades de esperar que sus organizaciones logren una gobernanza integral de la IA para 2026.
Milly Tamati
Fundador
La gobernanza pasa de ser una carga a una necesidad estratégica
70%
Considera la gobernanza como un diferenciador estratégico
52%
se espera que la gobernanza de la IA fracture los mercados en 2026
48%
Prevemos que la gobernanza de la IA unifice los mercados en 2026
Los líderes de empresa han alcanzado un punto de inflexión en su forma de pensar sobre la supervisión de la IA. La mayoría (70%) de los líderes ven la gobernanza de la IA como un diferenciador estratégico, en comparación con el30% que aún la ve principalmente como una carga de cumplimiento. Para la mayoría, el cumplimiento ya no es un requisito estático, sino una capacidad competitiva, que permite una innovación más rápida y segura.
A medida que la IA escala, la gobernanza se está replanteando como una ventaja empresarial: el marco que permite a las empresas avanzar con audacia manteniéndose dentro de los límites. La gobernanza eficaz se está convirtiendo en sinónimo de confianza a gran escala, proporcionando la visibilidad que permite la rapidez sin riesgos.
Charlie Hills
Cofundador
Cómo encaja la gobernanza de la IA en los presupuestos empresariales
El57% de los líderes empresariales espera dedicar 10–25% de su presupuesto total de IA a la gobernanza y el cumplimiento, lo que indica que la supervisión es ahora una parte consolidada de la planificación de inversiones en IA.
La mayoría de las organizaciones están planificando una financiación moderada y estructurada para la gobernanza, integrando la supervisión en la economía más amplia de la transformación de la IA. La gobernanza ya no es un centro de costes reactivo; Se está convirtiendo en un gasto operativo estándar para escalar de forma responsable.
El desafío
A medida que la IA se expande por la empresa, el riesgo no es la falta de ambición: es escalar sin visibilidad. La gobernanza, la fluidez y la observabilidad se han convertido en las nuevas capas de control que mantienen la IA medible, responsable y alineada con los resultados empresariales.
La madurez de la IA empresarial depende más de la escala: depende de sistemas auditables, observables y gobernados por diseño. Las organizaciones líderes tratan la confianza como infraestructura, por lo que integran controles de identidad, acceso y cumplimiento en cada flujo de trabajo.
Para ver cómo la orquestación puede unificar la gobernanza, la visibilidad y el retorno de inversión en toda tu arquitectura, habla hoy mismo con un experto en orquestación de IA,
Operacionalizar la gobernanza
Solo el 4% de los líderes empresariales espera que sus organizaciones logren una gobernanza completa de la IA en 2026, pero quienes describen la IA como crítica para la misión tienen 9X más probabilidades de predecir que alcanzarán una supervisión integral.
Qué hacer a continuación:
Establecer un programa de gobernanza de IA (o consejo) multifuncional con vías claras de escalada y excepciones de autoridad sobre riesgos.
Define qué significa "gobernanza sólida" en tu arquitectura: qué flujos de trabajo están gobernados, cuáles son auditables y dónde permanece la IA en la sombra.
Priorizar la observabilidad
40% de los líderes sitúa la observabilidad de extremo a extremo como la capacidad más crítica para escalar la IA de forma responsable en sus organizaciones, superando tanto el coste como la velocidad. 83% dice que las tasas de error de la IA deben mantenerse ≤5% en flujos de trabajo de alto riesgo.
Qué hacer a continuación:
Establece estándares claros de rendimiento para cada sistema de IA: cómo se ven la precisión, velocidad y transparencia cuando funciona como se espera.
Integra la supervisión y los controles de acceso en las herramientas que ya usan tus equipos (por ejemplo, identidad, registros, pilas de observabilidad) para que el rendimiento y los permisos permanezcan visibles en un solo lugar.
Cuando surjan problemas, asegúrate de que se señalen y se gestionen mediante los mismos procesos que utilizas para cualquier sistema crítico.
Ampliar la supervisión
Cuando se les pregunta qué capacidades de gobernanza serán más críticas para la ventaja competitiva en 2026, los líderes seleccionan con mayor frecuencia las aprobaciones de personas en el bucle.
Qué hacer a continuación:
Crea flujos de trabajo que permitan a las personas revisar, anular o escalar decisiones impulsadas por IA.
Define umbrales para la revisión humana. Utiliza la sensibilidad de los datos, la exposición regulatoria y el riesgo empresarial para determinar dónde debe ser obligatorio el control.
Implementa registros de auditoría, historial de versiones y paneles que hagan que las aprobaciones humanas sean rastreables y defendibles.
Inversión Align
57% de los líderes planea asignar 10–25% de los presupuestos de IA a la gobernanza y el cumplimiento por 2026. 70% de los líderes considera la gobernanza de la IA como un diferenciador estratégico, en lugar de una carga de cumplimiento.
Qué hacer a continuación:
Trata la gobernanza, la observabilidad y la medición como infraestructura. Estas son inversiones a largo plazo, no gastos generales.
Prioriza la financiación de iniciativas que puedan demostrar flujos de trabajo regulados, registros de auditoría claros y fiabilidad medible del sistema.
Reasignar presupuestos piloto hacia herramientas de supervisión listas para producción que hagan visible el impacto de la IA tanto para los líderes técnicos como empresariales.
4del capítulo
Cuánto gastan las empresas para ver que la IA se retorna
Los líderes apuestan mucho por la IA como una necesidad estratégica
AJ Eckstein
Fundador y CEO
Desbloquear la inversión en IA radica en puntos de prueba internos
88%
Digamos que la prueba interna desbloquea más inversión
54%
Prioriza las ganancias medibles de productividad
79%
Solo tolerarán una pérdida del 25% o menos en las apuestas de IA
El 88% de los líderes empresariales afirma que las señales internas de prueba —ahorro financiero, reducción de riesgos o aumento de productividad— son los desencadenantes más propensos a desbloquear más inversión en IA.
Cuando se les preguntó qué probablemente llevaría a su organización a aumentar el gasto en IA, los líderes priorizaron:
Mejoras medibles en la productividad (54%)
Ahorro financiero verificado y auditable (22%)
Reducción demostrada del riesgo operativo (12%)
Presión competitiva (10%)
Requisitos del cliente o socio (2%)
Las mejoras en productividad encabezan esta lista, con la mayoría (54%) de los directivos buscando validación de que sus iniciativas de IA están mejorando la eficiencia de su producción.
Charlie Hills
Cofundador
El ROI se medirá por los resultados y se financiará a escala empresarial
Cuando se les preguntó cómo planean medir el ROI de la IA en 2026, los líderes empresariales se centraron claramente en el rendimiento empresarial, siendo el 45% la métrica más importante que los resultados tangibles del negocio son la métrica más importante. El énfasis ha pasado de seguir métricas de productividad a demostrar un impacto financiero y operativo que pueda cuantificarse a nivel de consejo.
Los líderes clasificaron sus principales indicadores de ROI en IA como:
Resultados tangibles de negocio (aceleración de la canalización, mejora de conversiones, reducción de abandonos)
Ahorro equivalente a FTE (reducción de la plantilla)
Ganancias en la eficiencia de la fuerza laboral (tiempo ahorrado, menos tareas manuales)
Tasas de adopción en la fuerza laboral (uso más amplio de herramientas de IA por parte de los empleados)
Ahorro en consolidación de herramientas o SaaS
Mejoras en la gobernanza o riesgos (menos incidentes de cumplimiento, postura de seguridad más fuerte)
Ese enfoque en los resultados está respaldado por una inversión real.
En conjunto, el69% de las empresas planea invertir1 millones o más en IA durante el próximo año, la mayoría de las cuales planea gastar más de5 millones, una señal definitiva de que la IA ha pasado de la experimentación piloto a la infraestructura a nivel de programa.
Los presupuestos ahora reflejan la ambición. Las empresas financian la IA a la escala necesaria para demostrar un ROI medible. La era del gasto en pruebas de concepto está llegando a su fin; la siguiente fase de madurez de la IA se definirá por resultados que puedan ser auditados, comparados y sostenidos.
¿Cuál es un experimento o proyecto de IA tuyo que fracasó, y qué aprendizajes de eso llevarás a 2026?
"He construido un sistema complicado que conectaba ChatGPT, Zapier, Slack, Google Docs y un montón de otros webhooks personalizados. En el papel parecía increíble, pero se rompía constantemente por sistemas que no estaban listos. La lección que estoy llevando en 2026 es empezar con las victorias más pequeñas posibles. Automatiza el menor porcentaje de tareas que elimina el mayor cuello de botella. Construye el siguiente paso solo cuando se demuestre el anterior."
Adam Stewart
Consultor de Marketing Digital, Marketing de Bonos Digitales
"Todos los proyectos que he visto fracasar han tenido un problema común: datos desordenados o incompletos. La IA solo puede trabajar con la información que recibe, así que los datos desorganizados ralentizan todo, generan trabajo extra y frenan el crecimiento de los proyectos. También es la parte de la que nadie quiere hablar, pero es lo primero que determina si un proyecto tiene éxito."
Kate Marshall
Fundador, The Gr.ai
"Un experimento de IA que no cumplió del todo con nosotros fue un sistema automatizado de revisión post-borrador para creadores. El objetivo era que la IA evaluara el contenido borrador de los creadores extrayendo el resumen de campaña, comprobando mensajes clave, cosas que se deben y no se deben hacer, y señalan los problemas de cumplimiento. La parte técnica funcionó. Pero donde falló fue en el juicio creativo, la parte que realmente determina si la publicación funcionará. La IA no podía evaluar el "gusto" ni la compatibilidad cultural. La lección que estamos tomando en 2026 es que la IA puede apoyar el proceso, pero no puede poseerlo."
AJ Eckstein
Fundador y CEO, Coincidencia de creadores
"He querido crear un sistema para automatizar completamente mi boletín de noticias, donde haga la investigación, entreviste a las personas, cree imágenes, recopile capturas de pantalla y lo integre en mi software de marketing por correo electrónico. Fui demasiado ambicioso con este proyecto—debería haberlo dividido en varios pasos."
Kushank Aggarwal
Cofundador, Prompt Genie
"El único área en la que no logramos plenamente los avances esperados en 2025 es la automatización de la generación de contenidos impulsada por IA, especialmente los flujos de trabajo de vídeo/imagen. Avanzamos, pero la cadena de desarrollo integral no alcanzó la consistencia y calidad que queríamos. Aprendizaje clave para 2026: tratar la automatización creativa como un problema de flujo de trabajo + puertas de calidad, no como una elección de modelo puntual. Y seguir iterando hasta que sea fiable a gran escala."
"Lo más importante que he descubierto es que los asistentes de IA, como el Copilot de Zapier, o herramientas de codificación de vibración como Zite y Lovable, son súper potentes. El mayor error que he cometido es darles demasiado que hacer a la vez o ser demasiado general. Incluso cuando soy específico pero sigo pidiendo demasiado, los resultados están bien, pero no son excelentes. Así que ahora desgloso las cosas en piezas más pequeñas y construyo una pieza a la vez."
Philip Lakin
Director senior de marketing de IA, Zapier
Metodología de la encuesta
Fecha de publicación: 23de octubre de 2025 | Total de encuestados (N): 200
Realizamos esta investigación con encuestados B2B verificados seleccionados para puestos de liderazgo técnico senior con responsabilidad directa en IA, automatización, TI o estrategia de ingeniería. Todos los participantes ocuparon cargos de Director o superiores en organizaciones medianas y grandes de Estados Unidos, Canadá y Europa.
Audiencia
La encuesta se centró en Director+ líderes técnicos responsables de liderar iniciativas de IA y automatización:
Ejecutivos de nivel C (CIO, CTO, CDO, CISO, etc.): 24.5%
VP: 27%
Director: 48.5%
Tamaño de la empresa
500–999 empleados: 14 encuestados
1,000–4,999 empleados: 60 encuestados
5,000+ empleados: 126 encuestados
Funciones primarias representadas
Operaciones IT / Infraestructura: 38% Seguridad / Cumplimiento / Riesgo: 4% Datos / Análisis: 37% Ingeniería / Plataforma: 21%
Geografía
Estados Unidos: 69.5%
Europa: 27.5%
Canadá: 3%
¿Listo para unirte al IA Leaders Lab?
La transformación de la IA requiere mucho más que otorgar licencias de ChatGPT: requiere replantearse cómo las personas, los procesos y la tecnología trabajan juntos.
Por eso creamos un Laboratorio mensual de Líderes en IA: una sesión solo por invitación diseñada para líderes como tú que están moldeando el futuro del trabajo.
Esta conversación de 60minutos es pequeña por diseño. Seleccionamos a un grupo selecto de líderes en IA para que cada participante pueda contribuir, intercambiar ideas y llevarse nuevas perspectivas. Si no puedes venir, avísanos: abriremos tu escaño a otro líder.
Lo que experimentarás:
Una mesa redonda adaptada a las principales prioridades del grupo
Conexión peer-to-peer mediante breakouts interactivos
Nuevas informaciones, datos y patrones reales del equipo de IA de Zapier
Conclusiones prácticas que puedes aplicar inmediatamente para acelerar la adopción de la IA
Impulsa la adopción viral de la IA en tu organización, crea hábitos e infraestructuras que perduren más allá de las expectativas y transforma la IA de un proyecto a una cultura de toda la empresa. Las plazas son pocas: reserva el tuyo ahora para formar parte de esta conversación exclusiva.
Escala tu ROI de IA sin escalar tu riesgo
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Controla la IA a gran escala con una gobernanza de nivel TI. Prevenir la IA en la sombra, hacer cumplir permisos y mantener el uso de la IA auditable, visible y conforme a la normativa.
