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Notas sobre poner la IA a trabajar.
Análisis basados en estudios publicados, escritos para quien dirige operaciones.
Adopción: la IA solo cuenta cuando el equipo la usa
Un estudio con 25.000 trabajadores en Dinamarca muestra que el impulso de la empresa casi duplica el uso de la IA. Lo que dice la investigación sobre la adopción, y por qué hay que tratarla como una fase más del proyecto.
LeerCómo medir el retorno de un proyecto de IA antes de empezar
La economía explica por qué los beneficios de la IA llegan tarde. Un método para fijar el punto de partida, las métricas y el momento de decisión, y para no confundir la curva J con un fracaso.
LeerConstruir, comprar o contratar: cómo decidir el camino de la IA
Los datos de 2024 y 2025 muestran a las empresas cambiando el desarrollo interno por soluciones compradas o desarrolladas con socios. Qué explica el cambio, y cuándo tiene sentido cada camino.
LeerDocumentos: donde la IA ahorra más horas sin que nadie lo note
Facturas, albaranes, contratos, partes de siniestro. Los estudios sobre extracción de datos con IA muestran que la fiabilidad depende menos del modelo y más de un paso que muchos proyectos olvidan, la verificación.
LeerPor qué la mayoría de los proyectos de IA nunca llega a producción
Un estudio del MIT de 2025 concluyó que el 95 % de las organizaciones no había obtenido un retorno medible de la IA generativa. El patrón detrás de los fracasos es consistente, y evitable.
LeerPrevisión de demanda: cuando la hoja de cálculo ya no basta
La mayor competición de previsión jamás celebrada, con datos reales de Walmart, mostró por primera vez al aprendizaje automático superando con claridad a los métodos estadísticos. Lo que eso significa, y dónde están los límites.
LeerAI Act: lo que debe saber quien dirige operaciones
El reglamento europeo de IA no es solo un asunto del departamento jurídico. Si pones la IA a trabajar en la operación, hay tres preguntas prácticas que hacerse desde el primer día.
LeerHumano en el circuito: aprobaciones que protegen sin frenar la operación
Un metaanálisis publicado en Nature Human Behaviour concluyó que combinar personas e IA no siempre da mejor resultado. Lo que eso enseña sobre dónde poner la aprobación humana, y cómo diseñarla.
LeerTus datos no necesitan estar perfectos para empezar
Gartner prevé que la mayoría de los proyectos de IA sin datos preparados se abandonen. Lo que respalda la investigación es preparar los datos para un uso concreto y empezar por ahí.
LeerCómo elegir el primer proceso para poner la IA a trabajar
Dos de los estudios de campo más citados sobre la IA en el trabajo muestran grandes ganancias en ciertas tareas y pérdidas en otras. La lección para elegir el primer proyecto está en la frontera entre unas y otras.
LeerAgentes de IA: qué cambia cuando la IA deja de responder y empieza a actuar
Los agentes ya completan tareas de varias etapas, pero todavía fallan en muchas. Lo que dicen los estudios sobre su fiabilidad, y lo que implica para quien quiera ponerlos a trabajar.
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