Informe de investigación
El marco de transformación de la IA
Una guía basada en datos para escalar la adopción de IA empresarial
El liderazgo que no logre establecer una cultura de IA probablemente emitirá mandatos que nadie cumple. La cultura sin herramientas produce entusiasmo sin ejecución. Las herramientas sin gobernanza generan IA en la sombra y posibles pesadillas de cumplimiento. La gobernanza sin liderazgo se convierte en una burocracia que mata el impulso.
La transformación ocurre en bucles
Los equipos más exitosos avanzan juntos los cuatro pilares, avanzando a través de etapas de madurez:
Movilizar
Activar
Amplificar
Sustain
Las organizaciones comienzan movilizándose, construyendo la base a través de la visión, la seguridad psicológica, eliminando barreras y estableciendo directrices claras.
Se activan escalando intencionadamente: nombrando líderes responsables, defendiendo la fluidez en IA, monitorizando el uso de herramientas y formalizando políticas de gobernanza.
Amplifican optimizando y expandiendo, responsabilizando a los líderes, dotando de arquitectos de IA, consolidando herramientas e integrando la infraestructura de gobernanza.
Finalmente, estos componentes sostienen la transformación haciéndola permanente. Con este marco, integrarás la IA en las operaciones principales, actualizarás los modelos de compensación, crearás infraestructura compartida e integrarás la gobernanza en el informe del consejo.
Así que, tanto si acabas de empezar como si ya estás muy avanzado en tu camino con la IA, la ecuación sigue siendo la misma. Si aciertas las cuatro, la IA se convierte en tu ventaja competitiva.
03
1del capítulo
Liderazgo: Establecer visión, urgencia y alineación
Por qué esto importa
26%
de líderes dijeron que más de la mitad de sus pilotos de IA escalaron a producción
83%
describen sus objetivos de ejecución en IA como "realistas" o "ambiciosos pero alcanzables"
Sin un liderazgo dedicado que lidere la carga, los esfuerzos de IA suelen estar dispersos entre experimentos desconectados y nunca llegan a producción. Teams lanzan pilotos que muestran potencial y luego los ven morir en el limbo de la adquisición o en el purgatorio de la integración. Los desarrolladores construyen prototipos brillantes que nunca salen del mundo abierto. Los responsables de producto identifican casos de uso transformadores que languidecen en la acumulación. No porque las ideas fueran malas, sino porque nadie con autoridad y presupuesto se propuña impulsarlas.
Los datos de Nuestra investigación reciente El informe revela una brecha de confianza notable: solo el 26% de los líderes dijo que más de la mitad de sus pilotos de IA escalaron hasta producción, pero el 83% describe sus objetivos de ejecución en IA como "realistas" o "ambiciosos pero alcanzables".
En otras palabras, los líderes creen que la escalabilidad es posible: ven a sus compañeros haciéndolo, entienden el potencial y han aprobado los casos de negocio. Simplemente no han construido la infraestructura para convertir la posibilidad en realidad.
Esta brecha existe porque los proyectos de IA en fase piloto requieren un liderazgo diferente al de la IA en fase de producción. Los pilotos necesitan permiso y un presupuesto. La producción necesita responsabilidad y responsabilidad.
Liderar a través de la IA
Altos ejecutivos de Zapier, NerdWallet, Webflow y DoorDash comparten cómo están convirtiendo los mandatos de la IA en una verdadera transformación empresarial. Descubre cómo los líderes aprovechan el Marco de Transformación de IA de Zapier para crear urgencia, construir hojas de ruta de IA, mejorar las habilidades de los equipos y escala esfuerzos en toda su empresa en nuestro próximo seminario web.
Cómo es un gran liderazgo en IA
Movilizar
Activar
Nombra a un líder responsable y prioriza las apuestas estratégicas
Amplificar
Exigir responsabilidades a los líderes por los aprendizajes y resultados
Sustain
Integrar la IA en las operaciones principales
Movilizar: Establecer una CTA a nivel de CEO
Antes de que un líder apruebe un presupuesto, debe explicar por qué la IA importa. Cuando un CEO se levanta y explica claramente qué está construyendo la organización, por qué es importante para la empresa y por qué el momento es urgente, algo cambia.
El liderazgo no consiste solo en dar permiso a los equipos para experimentar; se trata de crear urgencia sin pánico. Todo empleado debería ser capaz de explicar por qué la IA no es opcional para tu organización—no porque haya memorizado los puntos clave, sino porque realmente entiende lo que está en juego.
Cuando GPT-4 se lanzó en marzo de 2023, la dirección de Zapier se dio cuenta de que el ritmo de mejora de la IA inevitablemente conduciría a una interrupción. Podía escribir documentos de API, generar código funcional, resumir tickets y hacer trabajo real de conocimiento—fue una llamada de atención.
Así que lanzamos el primer "Código Rojo" de Zapier. No porque tuviéramos todas las respuestas, sino porque sabíamos que quedarse quietos no era una opción. Dijimos la verdad: la IA estaba aquí y iba a cambiarlo todo. Ese mensaje no fue universalmente popular. Pero era necesario para estar a la altura del momento—y queríamos que toda la organización se centrara en eso.
Cuando los equipos entienden el propósito, saben por qué deben superar obstáculos. Sin un claro "por qué ahora", la IA se convierte en otra iniciativa que compite por atención—algo en lo que encajar si hay tiempo.
GPT-4 puede leer y escribir código, y específicamente documentación de API. Esto tiene enormes implicaciones para Zapier y para todo el mundo del software. La IA revolucionará todas las industrias. Zapier está ahora en una carrera por encontrar nuestro lugar en un mundo centrado en la IA.
Activar: Nombra a un líder responsable y prioriza las apuestas estratégicas
Creo que va a ser muy difícil para una empresa hacer una transformación en IA si el CEO y el CFO, el fundador o el equipo ejecutivo, si no la usan todo el tiempo.
Amplificar: Exigir responsabilidades a los líderes por los aprendizajes y resultados
A medida que la transformación madura, la responsabilidad pasa de "¿lo intentaste?" a "¿qué aprendiste?" y a "¿qué impacto tuviste?" En esta etapa, los líderes gestionan las expectativas de la curva J, reconociendo que la productividad puede caer antes de mejorar. Incorporan retrospectivas de dos semanas en cada fase, tratando cada hito como una oportunidad para corregir el rumbo en lugar de una fecha límite que cumplir. Celebran los "fracasos rápidos" que generan aprendizaje y hacen un seguimiento del progreso según métricas claras de éxito.
Los datos cuentan una historia interesante: 78% de los profesionales Considera realistas los plazos de liderazgo, pero el 75% cree que los líderes subestiman la dificultad de la ejecución. Teams no dicen que el calendario sea incorrecto, sino que el camino es más difícil de lo que el liderazgo espera. Por eso importan las retrospectivas. Por eso es importante celebrar los fracasos rápidos. Aprender se acumula más rápido que la perfección.
Estamos en medio de este cambio absolutamente transformador de plataforma. La mejor analogía que se me ocurre es cuando el móvil despegó. Y había empresas que se metían un poco en el móvil, y otras que apostaban por ello. Y las empresas que realmente apostaron por el móvil acaban de ver cómo se abría un nuevo mercado decisivo para ellas... Los que se metieron un poco no llegaron tan lejos.
Sostenimiento: Integrar la IA en las operaciones principales
Puedes considerar que tu transformación en IA es autosuficiente cuando la integras en el funcionamiento real del negocio: sesiones estratégicas donde las capacidades de IA moldean lo que es posible, presupuestos y planificación donde la inversión en IA es estándar en lugar de excepcional, revisiones de gobernanza donde el riesgo de IA se supervisa junto con otros riesgos empresariales, y planificación del talento donde la fluidez en IA es una competencia clave.
En esta etapa, cada jefe de departamento es responsable del impacto de la IA en su ámbito. La revisión de IA se convierte en un punto permanente en la agenda en las reuniones de liderazgo—no como una actualización especial del proyecto, sino como un asunto rutinario. Los líderes de la transformación pasan de ejecutar directamente iniciativas de IA a proporcionar la infraestructura que permite a otros ejecutar. Cuando la IA deja de ser un "programa" y evoluciona hacia la forma en que se realiza el trabajo, se ha alcanzado la sostenibilidad.
Autoevaluación del liderazgo
¿Tenemos un patrocinador ejecutivo que pueda dedicar 10%+ al progreso de la IA?
¿Puede cada empleado articular por qué la IA es importante para nuestro negocio y por qué ahora?
¿Hemos nombrado a un líder responsable con autoridad para priorizar y asignar recursos?
¿Nuestro presupuesto está destinado a escalar infraestructuras, no solo a pilotos?
Siguiente paso: Si respondes que no a dos o más, reserva tiempo con uno de nuestros expertos en transformación de IA para construir alineación con el liderazgo.
2del capítulo
Talento y cultura: Fomentar la fluidez y la experimentación en IA
Por qué esto importa
Sin talento que sepa usar la IA de forma eficaz —y una cultura que deje espacio para la experimentación práctica— la adopción de la IA permanece superficial. Muchas licencias, poca transformación. Las herramientas permanecen inactivas mientras los empleados se ahogan en trabajo pesado que podrían automatizar.
Los datos son contundentes: nuestra investigación muestra que el 95% de los profesionales a menudo informa de problemas en la ejecución de bomberos en lugar de avanzar, y solo el 22% de las organizaciones son "consistentemente proactivas" en la ejecución de la IA. Esto no es un problema de herramientas—es un problema de cultura. Cuando la lucha contra incendios se convierte en el modo por defecto, la experimentación muere. No hay espacio para aprender nuevas herramientas cuando estás bajo el agua arreglando problemas cotidianos.
95%
informar sobre problemas de ejecución de bomberos en lugar de avanzar
22%
de las organizaciones son "consistentemente proactivas" en la ejecución de la IA
Romper este ciclo requiere más que buenas intenciones. Requiere cambios estructurales que protejan tiempo para experimentar, especialmente cuando los equipos se sienten ocupados.
Cómo se ven el gran talento y cultura de la IA primero
Movilizar
Construir una cultura de seguridad psicológica y experimentación
Activar
Mejora la fluidez en IA con aprendizaje práctico
Amplificar
Seleccionar expertos internos en IA y luego rediseñar roles y equipos
Sustain
Actualizar las ratios de personal, incentivos y compensación
Movilizar: Construir una cultura de seguridad psicológica y experimentación
La transformación comienza con la cultura; Específicamente, una cultura donde sea seguro probar cosas nuevas, dar y recibir comentarios, y experimentar sin miedo a las consecuencias profesionales. Las organizaciones en esta etapa identifican a los primeros adoptantes y fomentan activamente la experimentación.
Esto no es un trabajo blando—es fundamental. Sin seguridad psicológica, la gente no asumirá riesgos. Con ello, empujan límites. La diferencia se agrava rápidamente.
Diría que la diferencia número uno que veo es una cultura de experimentación y la disposición a trastear y trastear con las cosas. Las empresas que realmente ven el mayor valor agregado creado por la IA son aquellas que fomentan esta experimentación desde todas las partes del negocio.
Howie Liu
Cofundador y CEO
Activar: Mejora la fluidez en IA con aprendizaje práctico
Los seminarios web y los cursos de enfoque amplio no fomentan la fluidez. Teams aprenden a usar IA utilizando IA. Los datos lo confirman: el aprendizaje entre iguales y los hackathons son los métodos de mejora de habilidades más efectivos, citados por aproximadamente el 30% tanto de líderes como de profesionales. ¿Cursos y certificaciones? Apenas se registran.
Las organizaciones ganadoras crean "bloques de construcción" semanales de dos horas donde los equipos experimentan con IA para abordar trabajos reales—no casos de uso hipotéticos, sino tareas reales que combinan en su trabajo diario. Las organizaciones también pueden organizar sesiones de aprendizaje entre iguales donde los empleados compartan lo que han construido y mantienen canales de Slack "muestra tu flujo de trabajo" con 100+ ejemplos que cualquiera puede copiar y adaptar.
Lo más importante es que integran la fluidez en IA en los criterios de contratación y en las competencias de los puestos, señalando que esto no es opcional: las empresas esperan que los nuevos empleados tengan o desarrollen rápidamente fluidez en IA.
El cambio en la medición es revelador: el 50% de los líderes ahora mide la fluidez en IA a través de resultados empresariales —ROI, mejoras en eficiencia, mejoras en productividad— en lugar de por el uso y la confianza autoinformados. Han surgido tres modelos de fluidez en IA:
Las organizaciones orientadas al impacto miden la fluidez por ganancias de eficiencia, calidad de salida e impacto financiero.
Las organizaciones orientadas a competencias lo miden mediante evaluaciones de gestores y competencia verificada.
Las organizaciones impulsadas por el compromiso lo miden a través de niveles de confianza y tasas de participación.
Lo que importa no es lo que saben los empleados, sino lo que construyen. Haz un seguimiento de los flujos de trabajo creados por empleado en lugar de los cursos completados. Mide las horas ahorradas mediante IA y automatización en lugar de la utilización de licencias. Vincula los bonos a resultados impulsados por IA en lugar de acceso a herramientas de IA. Nuestra investigación demuestra que 46% de los líderes dice que el salario y los ascensos dependerán de la fluidez en IA en 2026.
En las empresas, han surgido tres modelos de medición
Fluidez en IA impulsada por el impacto
donde la fluidez se evalúa mediante resultados medibles. Fluidez equivale a rendimiento: mejoras demostradas en eficiencia, calidad de salida o impacto financiero directamente vinculadas al uso de la IA.
Fluidez en IA basada en competencias
donde la fluidez se mide mediante comportamientos observables y competencia verificada, normalmente mediante evaluaciones de gestores y certificaciones formales, o evaluaciones que confirman una aplicación técnica consistente.
Fluidez en IA impulsada por la participación
donde la fluidez refleja confianza y participación que se rastrea a través de la auto-presentación de los empleados para entender los niveles de comodidad, las tendencias de adopción y la tracción cultural.
Acabamos de pilotar un taller de habilitación de IA en Nueva York, y los ingenieros regresaron transformados en su forma de operar. Un ingeniero senior de mi equipo, al volver del taller, está probando un hito entero sin escribir código, solo mediante indicaciones. Ese es el cambio de la asistencia por IA a la IA primero. El verdadero valor está en tener dos semanas fuera del trabajo, donde tengas tiempo y espacio para profundizar y explorar.
Amplificar: Seleccionar expertos internos en IA y luego rediseñar roles y equipos
A medida que la transformación madura, las organizaciones designan arquitectos o constructores de IA: expertos internos que ayudan a los equipos a implementar soluciones de IA. Estos no son consultores externos que se lanzan en paracaídas durante tres meses. Son empleados que entienden tanto la tecnología como el contexto empresarial, y son contratados o ascendidos a puestos formales con mandatos claros.
Los roles y equipos se rediseñan en torno a nuevas formas de trabajar. Los equipos de marketing incluyen especialistas en automatización. Los equipos financieros tienen roles de análisis con tecnología de IA. Los equipos de operaciones cuentan con responsables de orquestación de IA. Las organizaciones dedican el 10% de la capacidad de sprint a experimentos de IA, instauran "viernes sin reuniones" para la exploración y aplican una regla de tres sprints: si haces algo manualmente tres veces, lo automatizas con cuatro sprints.
Los datos apoyan este enfoque. Según nuestros datos, durante el próximo año, los líderes planean invertir fuertemente en personas y procesos para mejorar la ejecución de la IA: El 45% reentrenará y mejorará las habilidades del personal existente, y el 24% está construyendo campeones internos de IA. Los practicantes repiten este cambio, con 48% dice que quiere invertir en mejorar las habilidades de los equipos existentes, mientras que el 33% quiere campeones internos más fuertes. La gente no quiere ser reemplazada: quiere estar equipada con las herramientas para tener un mayor impacto.
[Liderazgo apoyado en IA] parece proteger el espacio para la experimentación mientras exige rigor en la medición. Mi liderazgo me dio margen para construir infraestructuras de geo-experimentación que finalmente expusieron35 millones de dólares en gasto publicitario desperdiciado, un hallazgo que requirió reconstruir toda nuestra estrategia de crecimiento. Eso es incómodo. El liderazgo hacia la IA significa estar dispuesto a actuar según lo que la IA revela, no solo celebrar la tecnología. También implica invertir en las partes aburridas: observabilidad, gobernanza y formación.
Sostenimiento: Actualizar las ratios de personal, incentivos y compensación
Las organizaciones ganadoras actualizan la compensación para reflejar el impacto impulsado por la IA, no solo las horas acumuladas. Las proporciones de personal cambian para reflejar la productividad aumentada por IA; es decir, si la automatización permite que tres personas hagan lo que hacían cinco, la organización no necesariamente reduce el plantilla. Después, pueden reasignar a esas dos personas a trabajos de mayor valor. Los incentivos recompensan el impacto del trabajo aumentado con IA, y los modelos de compensación evolucionan más allá de las métricas basadas en el tiempo.
La señal cultural aquí es poderosa. Cuando la gente ve a sus compañeros triunfar con la IA, siendo reconocidos y compensados por el impacto impulsado por la IA, la adopción se vuelve orgánica. Dejas de necesitar empujar—la gente empieza a tirar.
Autoevaluación de Talento y Cultura
¿Disponen los empleados de tiempo dedicado y protegido para la experimentación con IA?
¿Estamos midiendo la fluidez a través de los resultados (lo que la gente construye) frente a los inputs (lo que aprenden)?
¿Está la fluidez en IA integrada en nuestros criterios de contratación y competencias en el puesto?
¿Hemos rediseñado los roles y la compensación para reflejar el impacto impulsado por la IA?
Siguiente paso: Si respondes que no a dos o más, reserva un tiempo con uno de nuestros expertos en transformación de IA Para integrar el aprendizaje práctico en tu cultura.
3del capítulo
Herramientas: Equipar a los equipos con la pila tecnológica adecuada para una orquestación completa
Por qué esto importa
Sin las herramientas adecuadas y la capa de orquestación, incluso los equipos más cualificados se quedan estancados en la integración. Construyen flujos de trabajo brillantes de forma aislada, y luego descubren que esos flujos de trabajo no pueden comunicarse entre sí. Automatizan un proceso de forma maravillosa y luego pierden horas conectándolo manualmente al siguiente paso de la cadena. Sin integración, la IA y la automatización permanecen atrapadas en bolsillos aislados en lugar de fluir por toda la empresa.
Los datos lo confirman: el 46% de los líderes dice La complejidad de integración y la expansión de sistemas son las barreras más difíciles de superar—casi igual a las siguientes tres barreras juntas. Por parte de los profesionales, señalan los atrasos en la integración y los retrasos en las políticas como sus mayores obstáculos. Pero aquí va la estadística reveladora: Habilidades de integración y flujo de trabajo Lista de brechas de la fuerza laboral de los principales líderes con un 32%, por delante de la experiencia técnica en IA con un 22%. El cuello de botella no es construir IA, sino conectar la IA con todo lo demás.
Por eso la selección de herramientas importa más de lo que la mayoría de las organizaciones se imaginan. La diferencia entre herramientas que se integran fácilmente y herramientas que requieren ingeniería personalizada determina si la IA escala o se estanca.
46%
de los líderes afirman que la complejidad de integración y la expansión del sistema son las barreras más difíciles de superar
Cómo se ve una gran herramienta de IA
Movilizar
Reducir las barreras para comprar herramientas de IA y luego evaluar la preparación de los datos
Activar
Herramientas y modelos de monitorización en uso
Amplificar
Establecer un cuadro de puntuación para herramientas de IA
Sustain
Crear infraestructura compartida, luego consolidar herramientas y conectar equipos
Movilizar: Reducir las barreras para comprar herramientas de IA y luego evaluar la preparación de los datos
En las primeras etapas de la madurez de la IA, el objetivo es eliminar fricciones y entender tu base. Teams experimentan con diferentes herramientas de IA de forma independiente: Zapier, ChatGPT, Claude, Cursor y varios copilotos.
Las organizaciones optimizan la gestión de presupuestos y compras para que los experimentos no mueran esperando la aprobación. Evalúan la preparación de los datos: dónde residen los datos, cuán limpios están y qué gobernanza existe actualmente. El aprendizaje tiene prioridad sobre la estandarización en esta etapa. Aún no hay inventario centralizado—el foco está en permitir la experimentación.
Esto importa porque incluso las mejores herramientas de IA fallan si tus datos están desordenados, aislados o inaccesibles. Es mejor descubrir problemas de datos durante la experimentación inicial que después de haber estandarizado en herramientas que no pueden acceder a lo que necesitan.
Activar: Herramientas y modelos de monitorización en uso
A medida que los equipos empiezan a usar IA, la visibilidad se vuelve fundamental. Las organizaciones crean un inventario central de herramientas de IA y patrones de uso, supervisando qué herramientas se están utilizando, qué modelos, por quién y con qué propósitos. Evalúan qué herramientas aportan valor frente a las que están inactivas, e identifican los cuellos de botella de integración desde el principio, antes de que se conviertan en problemas arquitectónicos.
25% de los líderes cita la estandarización de herramientas y plataformas como su estrategia de ejecución más eficaz. Esta es la etapa en la que comienza la estandarización, impulsada por datos sobre el uso real más que por las promesas de los proveedores.
Amplificar: Establecer un cuadro de puntuación para herramientas de IA
Las organizaciones crean tarjetas de puntuación formales que rastrean qué herramientas justifican la inversión continua. Hacen un seguimiento del uso, la fiabilidad y el retorno del retorno de inversión de cada herramienta. Luego identifican qué herramientas estandarizar como parte de su pila tecnológica y cuáles deshacer. A partir de ahí, los equipos consolidan herramientas superpuestas y eligen 12 plataformas de IA principales en lugar de acumular 10+. Seleccionan las capas de orquestación que conectan los sistemas, desestiman herramientas que no se integran y crean un "tablero de gobernanza de herramientas" para evitar la expansión urbana.
La correlación es llamativa: los autodenominados usuarios estratégicos de IA —aquellos que diseñan y optimizan flujos de trabajo impulsados por IA con un impacto empresarial medible— están 3.8X más propensos a describir sus organizaciones como consistentemente proactivas. La disciplina de las herramientas permite la disciplina en la ejecución.
Sostenimiento: Crear infraestructura compartida, luego consolidar herramientas y conectar equipos
La fase de sustain consiste en pasar de la fragmentación a la orquestación. Las organizaciones pueden consolidarse en plataformas 12 núcleo, y luego integrar la IA en flujos de trabajo existentes en lugar de crear portales separados—piensa en disparadores de IA dentro de Slack, automatización integrada en CRM y resúmenes de IA entregados por correo electrónico. Eligen una arquitectura componible en lugar de plataformas monolíticas, construyendo con herramientas modulares en lugar de suites todo en uno, y prefiriendo APIs e integraciones frente al bloqueo por parte del proveedor.
Plataformas de orquestación como Zapier son clave aquí porque conectan miles de aplicaciones sin código personalizado; automatizar flujos de trabajo complejos con enfoques no-code, low-code o full-code; desplegar sistemas inteligentes en todas las funciones; y integración escalable sin escalar el número de personal de ingeniería. Cuando la integración se convierte en infraestructura en lugar de trabajo de proyecto, la orquestación completa en toda tu organización se vuelve alcanzable.
Estandarizamos en la capa de 'interfaz y primitivas' en lugar de apostar la granja por un solo vendedor. El objetivo es la flexibilidad del proveedor y un impuesto de integración que se pague una vez a través de la infraestructura compartida, no que se pague repetidamente en todos los productos. Si una nueva herramienta no puede integrarse limpiamente en nuestros primitivos centrales, soportar la suscripción voluntaria y cumplir con las expectativas sobre transparencia y responsabilidad de los datos, no merece la pena introducirla en millones de sitios.
Autoevaluación de herramientas de IA
¿Hemos eliminado las barreras de compra para que los equipos puedan experimentar?
¿Tenemos visibilidad sobre qué herramientas y modelos de IA utilizan los equipos?
¿Hemos establecido cuadros de puntuación que rastreen el uso, la fiabilidad y el retorno del retorno de la inversión?
¿Estamos consolidando en una infraestructura compartida que permite la conexión sin cuellos de botella?
Siguiente paso: Si respondes que no a dos o más, reserva un tiempo con uno de nuestros expertos en transformación de IA Auditar tu pila y construir una estrategia de orquestación.
4del capítulo
Gobernanza: Proporcionar barreras de seguridad para una adopción segura y escalable
Por qué esto importa
63%
de los profesionales admiten usar herramientas de IA sin aprobación formal
58%
Por ejemplo, la gobernanza ralentiza la ejecución más de lo que la permite
85%
de los líderes no están completamente seguros de poder monitorizar el uso de la IA en tiempo real
Sin la gobernanza integrada en los flujos de trabajo, la adopción de la IA genera riesgos más rápido que el ROI. Pero una gobernanza demasiado restrictiva mata la innovación antes de que empiece. Esta tensión es tangible y medible: el 58% de los profesionales dice que la gobernanza ralentiza la ejecución más de lo que la permite, pero el 73% de los líderes cree que las políticas de gobernanza demasiado restrictivas causan más daño que las políticas demasiado flexibles. Ambos grupos coinciden en que la gobernanza importa—simplemente no se ponen de acuerdo sobre cómo es una buena gobernanza.
Mientras tanto, el 63% de los profesionales admite usar herramientas de IA sin aprobación formal, y el 85% de los líderes no está completamente seguro de poder monitorizar el uso de la IA en tiempo real. La IA en la sombra prospera precisamente porque los canales oficiales se sienten demasiado lentos, y los líderes ni siquiera saben cuánta IA en la sombra existe porque no tienen visibilidad sobre ella.
La respuesta no es menos gobernanza, sino una gobernanza más rápida. Es la gobernanza la que dice "sí, y aquí tienes cómo hacerlo de forma segura" en lugar de decir "quizá, déjame escalar esto y te aviso en tres semanas."
La IA en la sombra suele ser un síntoma de fricción: la gente intenta hacer su trabajo y el camino aprobado es demasiado lento o poco claro. Me inclino hacia la habilitación con límites claros. Publica o da directamente orientación que la gente pueda seguir, haz que las herramientas seguras sean fáciles de acceder y sé directo sobre qué datos nunca deben ir a herramientas externas. No se elimina el comportamiento de sombra con regañas; Lo eliminas haciendo que lo correcto sea lo más fácil.
Cómo es una gran gobernanza de la IA
Movilizar
Establecer directrices para el uso de la IA
Activar
Crear un grupo de trabajo de IA y formalizar políticas fundamentales
Amplificar
Establecer un centro de excelencia en la gobernanza
Sustain
Integrar la gobernanza de la IA en los informes a nivel de ejecutivos y consejos de administración
Movilizar: Establecer directrices para el uso de la IA
El primer paso es la claridad: ¿qué es seguro de usar, qué está restringido y qué requiere revisión? En esta etapa, los equipos experimentan de forma independiente con diversas herramientas de IA, y la IA en la sombra está surgiendo—no porque la gente sea imprudente, sino porque intenta hacer el trabajo. Las organizaciones definen directrices que aclaran qué es seguro en lugar de restringir lo que es posible. Definen los niveles de riesgo y fomentan la experimentación dentro de la tolerancia al riesgo. Facilitan las revisiones de InfoSec, para que los equipos no se vean presionados hacia IA en la sombra.
Directrices claras Da confianza a los equipos para avanzar, no obstáculos que obliguen a solucionarlos. Cuando las personas conocen los límites, pueden operar libremente dentro de ellos.
Activar: Crear un grupo de trabajo de IA y formalizar políticas fundamentales
A medida que la adopción y el uso de la IA crecen, la gobernanza necesita una estructura. Las organizaciones pueden formar un consejo o grupo de trabajo de gobernanza transversal que incluya al líder de transformación de la IA, a los interesados legales, de seguridad, de cumplimiento y empresariales. El ayuntamiento puede acelerar las herramientas de bajo riesgo para que los equipos no esperen semanas para la aprobación, y luego evaluar rigurosamente herramientas de alto riesgo que afectan a los datos de los clientes o automatizan decisiones cruciales. Escalan las capacidades de autoservicio, permitiendo a los equipos construir de forma segura dentro de un marco gobernado.
Lo más importante es que los grupos de gobernanza formalizan las políticas fundamentales. Definen qué es aceptable, qué está restringido y cómo fluyen los datos. Documentan las expectativas de manejo de datos y crean documentación de políticas accesible que no está enterrada en hilos de Slack donde nadie puede encontrarla.
45%
de las organizaciones afirman haber documentado completamente sus políticas de IA
Solo el 45% de las organizaciones dice haber documentado completamente sus políticas de IA; El 50% describe la alineación como "algo informal". Esta informalidad genera confusión y ralentiza la ejecución. La documentación no es burocracia, es claridad.
La gobernanza debe permitir la observabilidad, no crear burocracia innecesaria. Mi enfoque: estandarizar lo suficiente para ver lo que ocurre entre equipos, pero no prescribir cómo la gente usa las herramientas. Necesitamos gobernanza para la formación en seguridad, para prevenir trabajos duplicados, para asegurar que lo que construyamos pueda escalar realmente. Pero el objetivo es la visibilidad compartida, no el control. Cuando veo qué experimentos se están realizando en los equipos de crecimiento, aprendemos unos de otros. Cuando todos operan en compartimentos aislados, solo estamos gastando dinero en descubrimientos paralelos. Gobierno ligero, gran observabilidad.
Amplificar: Establecer un centro de excelencia en la gobernanza
En esta etapa, la gobernanza se convierte en una infraestructura integrada con experiencia dedicada. A partir de aquí, las organizaciones establecen un centro de excelencia en la gobernanza: un equipo dedicado centrado en las mejores prácticas de gobernanza de la IA. Automatizan la gobernanza siempre que es posible: modelos de IA preaprobados integrados directamente en los flujos de trabajo, comprobaciones automatizadas de políticas antes del despliegue en lugar de revisiones manuales, paneles de uso en tiempo real visibles para TI y directivos, y permisos aplicados a nivel de plataforma.
Es crucial tener una visibilidad completa de cada despliegue, por lo que las listas de verificación previas al lanzamiento deberían incluir la configuración de observabilidad. Cada flujo de trabajo de IA tiene un camino claro de propietario y escalamiento, y las alertas automáticas marcan las excepciones de la política inmediatamente.
99%
de los líderes solo se enteran de los fracasos de proyectos después de los hechos
Los datos aquí son preocupantes: el 99% de los líderes solo se enteran de los fallos de proyectos después, mediante escaladas de gestores o comentarios informal, no mediante paneles en vivo o alertas automáticas. Cuando la dirección se entera de un problema, el daño ya está hecho.
Sostenimiento: Integrar la gobernanza de la IA en los informes a nivel de ejecutivos y consejos de administración
Cuando la junta pregunta trimestralmente sobre la gobernanza de la IA, la dirección presta atención. La gobernanza deja de ser opcional: se vuelve estratégica. Ya no es el equipo el que dice que no; es el equipo que descubre cómo decir "sí" de forma segura.
Autoevaluación de la gobernanza
¿Tenemos directrices claras y documentadas sobre qué es seguro frente a qué requiere revisión?
¿Hemos creado un grupo de trabajo o consejo de gobernanza de la IA?
¿Pueden los equipos construir de forma segura dentro de marcos gobernados sin aprobaciones manuales para todo?
¿Está integrada la gobernanza de la IA en los informes a nivel ejecutivo y de consejos?
Siguiente paso: Si respondes que no a dos o más, reserva un tiempo con un experto en transformación de IA para construir una gobernanza que permita la rapidez.
5del capítulo
El resultado: Impacto
Cuando los cuatro componentes se alinean, la transformación se vuelve medible
Si eliminas cualquiera de estas cuatro variables, el retorno de inversión de la IA se vuelve insignificante. Si aciertas las cuatro, los resultados positivos se multiplican.
El impacto varía según la madurez organizativa. Algunas empresas siguen demostrando su adopción—¿podremos conseguir que la gente use la IA en absoluto? Otros están demostrando ganancias en productividad: ¿está ahorrando la IA tiempo y dinero? Las organizaciones más maduras muestran resultados empresariales medibles directamente ligados a la IA: ¿aceleramos los ingresos, reducimos la rotación, mejoramos márgenes o permitimos un crecimiento que de otro modo no habría sido posible?
Liderazgo
Talento y cultura
Herramientas
Gobernanza
Impacto
Cómo se ve el impacto
Métricas de éxito preferidas por los líderes empresa en IA
30% — Ofrecer resultados empresariales medibles (ROI, eficiencia, ahorro de costes)
27% — Automatizar un mayor porcentaje de flujos de trabajo con IA
19% — Ampliar la adopción de la IA por parte de los empleados
19% — Aumentar el número de pilotos que alcancen una producción a gran escala
5% — Alcanzar hitos de gobernanza
Cuando los líderes describen cómo es el éxito a continuación, apuntan directamente a resultados medibles y a escala. La principal métrica de éxito que priorizaron los líderes fue el ROI medible (30%). No son métricas de vanidad: son cifras a nivel de consejo que pueden resistir un escrutinio. Algunas de las formas en que puedes medir el impacto incluyen:
Aceleración de ingresos porque los equipos de ventas cierran tratos más rápido
Reducción de costes porque los equipos de soporte resuelven tickets sin intervención humana
Ganancias de eficiencia que se traducen en ahorro de personal o expansión de capacidad
Las métricas de impacto efectivas pasan de los insumos —tasas de adopción, acceso a herramientas, finalización de formaciones— a resultados como ingresos, ahorro de costes, horas recuperadas y mejoras de calidad.
Como se muestra en el gráfico anterior, el 27% de los líderes prioriza la automatización de flujos de trabajo adicionales, lo que indica un cambio de pilotos aislados a una orquestación a nivel empresarial. Este es el cambio de "automatizamos este proceso" a "automatizamos el 40% de nuestros flujos de trabajo en ventas, soporte y operaciones, y todos se conectan entre sí." Es el punto en que la automatización deja de ser excepcional y empieza a ser normal.
Otro 19% de líderes prioriza la expansión de la adopción de la IA por parte de los empleados. Aunque esto pueda parecer una métrica de entrada, en realidad es una métrica de resultados para la cultura. Cuando la fluidez en IA se convierte en una competencia central en lugar de una habilidad especializada —por ejemplo, cuando marketing crea sus propios flujos de trabajo automatizados, o cuando finanzas despliegan sus propios análisis de datos— la organización se ha transformado fundamentalmente.
Señales de inversión de los empleados de alto rendimiento
Dónde invierten las organizaciones ganadoras revela qué genera impacto. 45% recapacitará y mejorará las habilidades del personal existente, reconociendo que la transformación requiere capacidad de la plantilla, no solo plantilla. 24% está construyendo campeones internos de IA, creando redes peer-to-peer que impulsan la adopción orgánica. 56% invierte al menos una cuarta parte de sus presupuestos tecnológicos en la ejecución de IA, no solo en la compra de herramientas, sino en la construcción de los sistemas que las rodean.
El patrón es claro: las organizaciones que invierten en su personal, no solo en sus herramientas, obtienen los mayores retornos.
Factores comunes en proyectos de IA exitosos
Cuando se pidió a los profesionales que describieran qué hacía que sus proyectos de IA tuvieran éxito, surgieron cuatro patrones de forma constante:
Claridad. Objetivos claros desde el primer día, casos de uso definidos en lugar de mandatos vagos de "usar más IA", y métricas de éxito transparentes que todos entiendan y estén de acuerdo antes de empezar.
colaboración. Equipos multifuncionales en lugar de esfuerzos aislados, donde ingeniería construye algo y operaciones descubren cómo usarlo después; apoyo al liderazgo durante todo el ciclo de vida y no solo en el inicio del partido; y el aprendizaje entre iguales integrado en el proceso.
Proceso. Empieza poco a poco e itera rápido, con ciclos de supervisión y comentarios desde el principio en lugar de añadidos tras el lanzamiento, y expectativas realistas establecidas desde temprano y ajustadas a medida que se aprende.
Fundamentos. Datos limpios y una buena calidad de datos, marcos de gobernanza adecuados que definan lo que se permite antes de construir, e integración planificada antes de construir—averiguando cómo se conectarán los sistemas antes de construir lo que necesita conectarse.
No son informaciones revolucionarias: son los fundamentos poco glamurosos que las organizaciones de alto impacto aplican de forma constante. La diferencia entre éxito y fracaso suele depender de la disciplina, no de la brillantez.
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El liderazgo es el primer pilar de nuestro marco por una razón: el impacto de la IA escala cuando los campeones internos dedicados marcan la dirección, crean urgencia y alinean la IA con objetivos empresariales reales. Pero tu organización necesita algo más que un mandato.
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Liderando a través de la IA: Cómo los altos ejecutivos están convirtiendo los mandatos de la IA en una verdadera transformación empresarial
Miércoles, marzo 4
10 AM PT
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Informes de investigación • 2026