Análisis · IA y trabajo en la empresa
¿Cómo elegir la primera tarea de tu empresa para trabajar con IA?
Una respuesta comercial, una comparación de cotizaciones y una decisión de precio exigen comprobaciones distintas. Elegir bien el primer ensayo ayuda a descubrir si la herramienta aporta algo al trabajo completo.
En este artículo
- Empieza por un resultado que puedas comprobar
- Tres tareas comerciales que requieren pruebas diferentes
- Una mejora observada necesita una medida concreta
- Mide hasta que el trabajo quede listo para usar
- La formación necesita tiempo reservado y una tarea real
- ¿Qué decidir después del primer ensayo?
- Conclusiones
- Fuentes y método
Antes de comprar licencias para todo el equipo, conviene escoger una tarea concreta. ¿Preparar respuestas a clientes? ¿Comparar propuestas de proveedores? ¿Recomendar un precio? Las tres pueden hacerse en una misma oficina, pero requieren información y revisiones diferentes.
Tres tareas, distintas comprobaciones

Correo: cotejar las condiciones autorizadas
Seguimiento de una cotización
- Fuentes necesarias
- Cotización vigente y condiciones autorizadas: producto, precio, moneda, plazo, destinatario y compromisos.
- Resultado verificable
- Un borrador que se pueda contrastar con el documento, antes de enviarlo.
- Límite del uso
- Detener el envío si falta información o aparece una condición no aprobada.
Comparación de proveedores
- Fuentes necesarias
- Ofertas originales con precio, moneda, impuestos declarados, flete, plazo y exclusiones.
- Resultado verificable
- Una extracción con referencia al documento; campos ausentes pendientes e importes comparables recalculados.
- Límite del uso
- La tabla no decide por sí sola: faltan por valorar calidad, capacidad y otras condiciones.
Decisión de precio
- Fuentes necesarias
- Costos, margen, demanda, condiciones comerciales y objetivo de la empresa.
- Resultado verificable
- Reunir los insumos o revisar una hoja de costos con reglas definidas antes de pedir un precio final.
- Límite del uso
- Si falta información no hay prueba defendible del precio; la aprobación corresponde al responsable.
Las fuentes, el resultado y los límites están a la vista.
En la encuesta de la OCDE publicada en 2025, el 65.1% de las pymes que usaban IA generativa declaró mejoras en el desempeño. El 25.9% declaró mayores ingresos. Son beneficios percibidos: no se preguntó cuánto mejoraron. Las respuestas pueden coincidir en una misma empresa.Fuente: OCDE (2025) · Generative AI and the SME Workforce
Encuesta · respuestas declaradas
¿Qué beneficios reportan las pymes que usan IA generativa?
Escala común: 0% a 100%. Las respuestas no se suman como grupos excluyentes.
Base: pymes usuarias de IA generativa. Los porcentajes corresponden a cada beneficio declarado.
Encuesta de 2024, publicada en 2025 · siete países · respuestas compatibles · no indica cuánto mejoraron.
Visualización original adaptada de OCDE (2025) · Generative AI and the SME Workforce · CC BY 4.0.
Nota de adaptación y traducción
Esta es una adaptación de una obra original de la OCDE. Las opiniones y los argumentos expresados en esta adaptación no deben presentarse como representativos de las opiniones oficiales de la OCDE ni de sus países miembros.
Traducción y presentación propias. En caso de discrepancia, prevalece la obra original.

Para una empresa que empieza, esa diferencia ayuda a ordenar las expectativas. Producir un borrador más rápido puede ser útil; comprobar si facilita una venta exige observar también qué ocurre después. El primer ensayo debería permitir reconocer una mejora y detectar sus errores antes de ampliar el uso.
Empieza por un resultado que puedas comprobar
Una tarea queda mejor definida cuando tiene una entrada, un resultado esperado y alguien que puede revisarlo. «Usar IA en ventas» deja demasiadas decisiones abiertas. «Preparar un borrador de seguimiento a una cotización, usando las condiciones aprobadas y sin enviarlo» permite comprobar algo concreto.
Mi propuesta es elegir una tarea cuyo resultado puedas contrastar con información conocida y corregir antes de utilizarlo. Tener acceso a los datos, conocer el criterio de calidad y contar con un responsable de revisión son requisitos previos al ensayo. La frecuencia ayuda a que la mejora sea aprovechable, pero repetir una tarea no la vuelve apropiada por sí sola.
Compara también la asistencia de IA con una plantilla, una regla o una fórmula. Para un correo uniforme, una plantilla con campos puede ser suficiente. Para recalcular un total, una hoja con fórmulas comprobadas ofrece otra alternativa. El ensayo debe permitir elegir la opción más útil para esa tarea.
La decisión inicial también puede ser ordenar los insumos. Si el catálogo tiene precios contradictorios o nadie sabe qué condiciones siguen vigentes, resolver esa discrepancia es parte del trabajo. Un asistente puede redactar con cualquiera de las versiones; la empresa debe determinar cuál corresponde usar.
Tres tareas comerciales que requieren pruebas diferentes
Estas situaciones ilustrativas permiten precisar qué trabajo puede preparar el asistente, qué información necesita y quién revisa el resultado.
Seguimiento de una cotización:
El asistente prepara un correo a partir del documento vigente y de las condiciones autorizadas. La revisión contrasta producto, precio, moneda, plazo, destinatario y compromisos. Conviene detener el envío si falta alguno de esos datos o si aparece una condición que la empresa no aprobó. El objeto del ensayo es la preparación del borrador.
Comparación de proveedores:

La tarea consiste en extraer de cada oferta el precio, la moneda, los impuestos declarados, el flete, el plazo y las exclusiones, con una referencia al documento. Los campos ausentes se marcan como pendientes. Un responsable comprueba las extracciones y recalcula los importes que sí pueden compararse. Elegir al proveedor requiere valorar además calidad, capacidad y condiciones que quizá no figuren en esas ofertas.
Decisión de precio:

Una recomendación requiere conocer costos, margen, demanda, condiciones comerciales y objetivo de la empresa. Si falta esa información, pedir un precio final no ofrece una prueba defendible. Un primer uso más acotado sería reunir los datos necesarios o revisar una hoja de costos con reglas ya definidas. La aprobación del precio corresponde a quien tiene esa responsabilidad.
La comparación cambia el punto de partida: el correo puede ensayarse si las condiciones están claras; la tabla depende de documentos comparables; la decisión de precio necesita un análisis más amplio. No hay una clasificación universal por departamento. La misma tarea puede estar preparada en una empresa y requerir trabajo previo en otra.
Una mejora observada necesita una medida concreta
Un estudio publicado en The Quarterly Journal of Economics en 2025 examinó a 5,172 agentes de soporte, parte de los cuales recibió acceso gradual a un asistente. Los investigadores estimaron un aumento medio del 15% en consultas resueltas por hora. Los agentes podían editar o ignorar sus sugerencias. El análisis principal estudia un despliegue escalonado, realizado sobre todo en 2020–2021.Fuente: Brynjolfsson, Li y Raymond (2025) · Generative AI at Work
El indicador y las condiciones importan: se midieron consultas resueltas por hora en esa operación. El resultado no equivale a una mejora del 15% en ventas ni permite asignar ese beneficio a un asistente actual utilizado de otra manera. El estudio ofrece una referencia sobre cómo observar una tarea, sin fijar el resultado de nuestro ensayo.Fuente: Brynjolfsson, Li y Raymond (2025) · Generative AI at Work
Para el seguimiento comercial, podrías observar cuánto trabajo requiere obtener un mensaje correcto y listo para aprobación. Para las cotizaciones, cuántos campos se extraen correctamente y qué aclaraciones quedan pendientes. El indicador debe describir lo que queremos mejorar y conservar una condición de calidad que impida dar por bueno un resultado equivocado.
Mide hasta que el trabajo quede listo para usar

El tiempo de generación sólo cubre una parte del proceso. Registra también preparar los insumos, revisar el resultado, pedir aclaraciones y corregir. Define el mismo punto de inicio y final para el trabajo habitual y el asistido. Si intervienen varias personas, distingue el tiempo de trabajo de cada una del tiempo de espera entre pasos.
Separa la práctica de la evaluación y reserva casos para comprobar el procedimiento aprendido. Define previamente qué hace comparables a esos casos. Evita que la misma persona resuelva inmediatamente dos veces el mismo documento: puede aprender del primer intento. Alternar el orden ayuda a equilibrarlo, pero no elimina ese aprendizaje. Cuando sea posible, distribuye al azar casos comparables entre las dos condiciones y revisa las salidas sin conocer su origen.
Antes de empezar, acuerda qué cuenta como fallo: inventar una condición, omitir un impuesto, confundir una moneda o atribuir una afirmación a una fuente que no la contiene. Separa los errores menores de los que impiden usar el resultado. Registra también cuándo el asistente no pudo resolver la tarea y alguien tuvo que terminarla. Conserva todos los intentos en el balance, incluidos los fallidos: medir sólo los resultados aceptados ocultaría el esfuerzo destinado a corregir o rehacer los demás.
No hace falta convertir el primer ensayo en un estudio académico. Sí hace falta reconocer sus límites: pocos casos sirven para descubrir problemas y ajustar el procedimiento, pero no acreditan una mejora estable en toda la empresa. Guarda la herramienta y su versión cuando estén disponibles, la fecha, las instrucciones y las correcciones.
Registra por separado el esfuerzo inicial de formación y preparación del procedimiento. Los minutos disponibles después de una tarea no se convierten automáticamente en ahorro de caja: la empresa debe decidir si los aprovecha para atender otros casos, mejorar la calidad o reducir otra carga de trabajo.
Si se obtiene un buen borrador pero la revisión consume el ahorro, cambia el alcance o las instrucciones y vuelve a comprobar. Si la información de origen sigue siendo ambigua, trabaja sobre ella. Si aparecen errores que el revisor no puede detectar con suficiente fiabilidad, esa tarea requiere otra forma de control antes de ampliar su uso.
Secuencia de trabajo
Preparar, generar, revisar y corregir
Preparar
Acordar el encargo y reunir insumos vigentes y autorizados.
Generar
Obtener un borrador; todavía debe comprobarse antes de utilizarlo.
Revisar
Contrastar datos, condiciones y cálculos con las fuentes y el criterio de calidad.
Corregir
Resolver los errores y volver a comprobar lo que impedía usar el resultado.
El recorrido completo permanece visible.
La espera y la formación inicial se registran aparte.

Si falta control, el ensayo puede cambiar de cuatro maneras:
- Completar documentos: resolver fuentes contradictorias.
- Preparar al revisor: nombrarlo y acordar qué verifica.
- Reducir el alcance: ensayar una parte comprobable.
- Conservar el procedimiento habitual mientras se resuelve.
Amplía si se cumple la calidad acordada, la revisión es fiable y la mejora compensa el esfuerzo y los costos.
La formación necesita tiempo reservado y una tarea real

La encuesta D4SME publicada por la OCDE en abril de 2026 aporta una advertencia práctica: el 39% señaló los costos de mantenimiento y el 38% la falta de tiempo para formación como dificultades de digitalización. Se trata de respuestas sobre herramientas digitales en general, no exclusivamente sobre IA.Fuente: OCDE (2026) · Empowering SMEs in the age of AI
Ese informe reunió 2,018 respuestas en doce países, entre el cuarto trimestre de 2025 y el primero de 2026. La muestra no representa al conjunto de pymes; las cifras se presentan como promedios entre países. Tampoco es una continuación comparable de la encuesta anterior.Fuente: OCDE (2026) · Empowering SMEs in the age of AI
Una formación aplicada debería trabajar la tarea escogida con materiales que el equipo pueda utilizar, criterios de revisión y un resultado evaluable. Para quien responde cotizaciones, aprendería a conservar condiciones autorizadas. Para quien compara ofertas, a identificar ausencias y verificar cálculos. Para quien aprueba precios, a distinguir información disponible, supuestos y decisiones pendientes.
El responsable de la empresa debe reservar tiempo para practicar y revisar, además de resolver los accesos y permisos de información. Al cierre, interesa saber si cada participante puede realizar y comprobar la tarea. Asistir a una sesión, recordar instrucciones y aplicar el procedimiento en el puesto son resultados distintos.
Encuesta · respuestas declaradas
Dificultades declaradas para la digitalización
Porcentaje medio entre países que señala cada dificultad de digitalización
Escala común: 0% a 100%. Las respuestas no se suman como grupos excluyentes.
Encuesta D4SME 2026 · pregunta con 1,651 respuestas · muestra no representativa · herramientas digitales en general.
Visualización original adaptada de OCDE (2026) · Empowering SMEs in the age of AI · CC BY 4.0.
Nota de adaptación y traducción
Esta es una adaptación de una obra original de la OCDE. Las opiniones y los argumentos expresados en esta adaptación no deben presentarse como representativos de las opiniones oficiales de la OCDE ni de sus países miembros.
Traducción y presentación propias. En caso de discrepancia, prevalece la obra original.
¿Qué decidir después del primer ensayo?
Amplía el uso de forma acotada cuando los casos revisados cumplan el criterio de calidad, la revisión sea viable y exista una mejora que compense el esfuerzo y los costos de adopción. Mantén el registro de fallos: una herramienta que funciona con ofertas uniformes puede comportarse de otra manera con documentos incompletos o formatos nuevos.
Si los resultados varían mucho, identifica con qué tipos de casos ocurre y conserva el procedimiento habitual para ellos. Si no aparece una mejora útil, puedes abandonar ese uso o reformular la tarea. Haberlo descubierto antes de extender las licencias también informa una decisión de gestión.
La ficha que acompaña este artículo permite definir la tarea, anotar sus fuentes, acordar la revisión y registrar lo ocurrido. Es una herramienta de preparación; no produce un diagnóstico automático ni certifica que un proceso esté preparado para automatizarse.
Conclusiones
Empieza con una tarea que puedas comprobar antes de usar su resultado. Por ejemplo, preparar un correo de seguimiento a un cliente que ya recibió una cotización exige contar con las condiciones autorizadas y una persona que las contraste. Si falta una fuente clara o un responsable de revisión, primero resuelve esa carencia o elige una tarea más acotada.
Evalúa cuánto trabajo requiere obtener un resultado correcto y listo para utilizar. Incluye preparar los documentos, generar, revisar y corregir; conserva también los intentos fallidos. Compara ese esfuerzo y la calidad obtenida con el procedimiento habitual y, cuando corresponda, con una plantilla o una fórmula. Así podrás decidir si la asistencia aporta una mejora útil, en lugar de valorar sólo la rapidez del primer borrador.
Organiza la formación alrededor de las tareas que el equipo debe ejecutar y revisar. Al terminar el ensayo, cada participante debería poder explicar qué comprobó, qué errores encontró y cuándo necesita ayuda. Amplía el uso de manera acotada si la calidad y el esfuerzo lo justifican; si no, corrige los documentos, ajusta la tarea, refuerza la revisión o conserva el procedimiento habitual mientras resuelves el problema.
Fuentes y método
Se contrastan dos encuestas de la OCDE y un estudio de soporte al cliente. Sus poblaciones, métodos y fechas difieren; no se combinan como una serie ni se trasladan sus tasas a empresas peruanas.
Los ejemplos comerciales, el procedimiento de ensayo y la ficha son propuestas del artículo. No se presentan resultados propios de clientes ni una herramienta de evaluación validada.
Visualizaciones originales adaptadas de datos de la OCDE, con atribución. Los estudios consultados no avalan este artículo. El autor dirige el enfoque, revisa y corrige el contenido. Se utiliza asistencia de IA para apoyar la investigación, preparar borradores y desarrollar código y recursos gráficos; el texto se trabaja mediante sucesivas revisiones e intervenciones del autor.
Las visualizaciones adaptadas de la OCDE no representan sus opiniones oficiales ni las de sus países miembros. Se indican las fuentes y los cambios de idioma y presentación.
- OCDE (2025) · Generative AI and the SME Workforce
Campo 14 octubre–6 diciembre 2024. Figura 2.7, p. 24 impresa (página PDF 26); métodos p. 8. Base de los beneficios: pymes usuarias de IA generativa. No se mide magnitud de mejora. CC BY 4.0 con condiciones y exclusiones indicadas en créditos.
- OCDE (2026) · Empowering SMEs in the age of AI
Publicado 13 abril 2026. Campo T4 2025–T1 2026; 2,018 respuestas no representativas. Fig. 19, p. 26: dificultades de digitalización, pregunta multirrespuesta, 1,651 respuestas, promedio entre países. CC BY 4.0; cumplir atribución y avisos de adaptación.
- Brynjolfsson, Li y Raymond (2025) · Generative AI at Work
Versión QJE: 5,172 agentes, 15% más consultas resueltas por hora. Análisis principal de despliegue escalonado; no asignación aleatoria de todo el estudio. Despliegue principalmente en otoño boreal de 2020 e invierno de 2021; no describe asistentes actuales. Referencia consultada; no se reproducen figuras, microdatos ni texto. Licencia editorial CC BY-NC 4.0.