La inteligencia artificial (IA) no se escala sobre modelos operativos heredados, por lo que superponer la IA a flujos de trabajo lineales y funciones estáticas limita su impacto; por tanto, el verdadero cuello de botella es el rediseño estructural.
Las empresas centradas en la IA conciben la inteligencia como una colaboradora del trabajo, con equipos y procesos de toma de decisiones rediseñados en torno a la colaboración entre humanos e IA y a flujos de trabajo orientados a resultados.
La creación de valor en una empresa centrada en la IA pasa a ser continua en lugar de episódica. Los líderes en IA miden resultados dinámicos como la adopción, la confianza, el crecimiento y el aprendizaje, posibilitados por sistemas adaptativos y de automejora.
La inteligencia artificial (IA) está hoy integrada en prácticamente todos los sectores. Más de 250 000 millones de dólares se invirtieron a nivel mundial en IA en 2024, y la mayoría de las grandes organizaciones están ejecutando pilotos en varias funciones, según reveló la AI-First Leadership Roundtable en agosto y octubre de 2025.
Sin embargo, para muchos líderes persiste una frustración conocida: a pesar de la creciente inversión y experimentación, la IA no ha cambiado de forma fundamental la manera en que sus organizaciones operan o crean valor.
El problema no es la falta de ambición ni de tecnología. Es estructural. La mayoría de las empresas intentan superponer la IA a modelos operativos diseñados para un mundo anterior a la IA, modelos construidos en torno a flujos de trabajo lineales, funciones estáticas y optimización incremental. Como resultado, la creación de valor sigue siendo desigual, la adopción es lenta y los pilotos tienen dificultades para escalar hasta la producción.
Está empezando a surgir un patrón distinto con las empresas centradas en la IA, que están rediseñando la forma en que se realiza el trabajo al integrar la inteligencia directamente en los flujos de trabajo, la toma de decisiones y la ejecución.
En lugar de tratar la IA como una herramienta, la consideran una colaboradora esencial. Sus modelos operativos ofrecen una perspectiva práctica sobre lo que funciona cuando la inteligencia se sitúa en el centro de la organización.
Pero ¿cómo están replanteando las organizaciones centradas en la IA sus capacidades, procesos y resultados, y qué implica este cambio para los líderes que afrontan la próxima fase de la transformación empresarial?
El grupo de trabajo sobre Empresas Centradas en la IA del Foro Económico Mundial y el diálogo con las partes interesadas de la Reunión Anual 2026, Empresas con Neural Spine, ofrecen algunas perspectivas.
¿Qué significa ser AI-First?
Las organizaciones centradas en la IA se diseñan —o rediseñan— en torno a modelos operativos y de negocio nativos de la IA como mecanismo principal para crear, ofrecer y escalar valor. En lugar de aplicarse como una capa de apoyo, la inteligencia se integra de extremo a extremo en los flujos de trabajo y las decisiones para impulsar un rendimiento sostenible a escala empresarial masiva.
En términos prácticos, esto significa que la IA se integra en la forma en que se estructura el trabajo, en cómo se toman las decisiones y en cómo mejora el rendimiento con el tiempo, en lugar de añadirse por encima de los procesos existentes.
En todos los sectores están empezando a verse con claridad tres cambios determinantes.
1. Cómo cambian el trabajo y los equipos: de la gestión de procesos a la colaboración entre humanos e IA
Las empresas centradas en la IA desarrollan capacidades inteligentes que incrementan de forma notable el apalancamiento operativo. Como señala Yutong Zhang, presidenta de Moonshot AI: “Las startups son ágiles y pequeñas; tienen menos de 10 personas, pero cuentan con cientos de agentes que les ayudan a gestionar todas esas tareas a nivel operativo. Así que ahora mismo la IA está dando a todas las empresas un alto apalancamiento operativo.”
Este apalancamiento cambia cuáles son las habilidades más importantes. La alfabetización en IA y la capacidad de gestión, en particular la capacidad de delegar trabajo tanto en personas como en máquinas, se vuelven esenciales. Richard Socher, director ejecutivo de You.com, señala:
“La mayoría de los colaboradores individuales no son gestores, y la adopción sería muy baja hasta que dijimos: ‘aquí tienen un programa de formación y un programa de certificación’. Cuando la gente tuvo que hacerlo, la adopción en las organizaciones más antiguas realmente se disparó. Pero esa mentalidad de gestión y delegación no surge de forma natural en la mayoría de las personas.”
Las estructuras y normas de los equipos evolucionan en consecuencia. Los primeros líderes en IA informan de proporciones entre humanos e IA superiores a 10:1, con expertos en la materia, ingenieros y usuarios trabajando junto a los sistemas de IA. El trabajo empieza cada vez más por resultados claramente definidos, seguidos del diseño inteligente de flujos de trabajo y procesos.
Al mismo tiempo, el modelo de interacción entre humanos e IA todavía se está configurando. Como observó Ioannis Antonoglou, cofundador, presidente y director de tecnología de Reflection AI:
“Tanto los humanos como muchos agentes interactúan entre sí, y no se comprende bien cuál es la dinámica de estos sistemas.”
Como resultado, el prototipado rápido, los ciclos estrechos de piloto a producción y la colaboración estrecha entre expertos y sistemas de IA se están convirtiendo en práctica habitual.
2. Cómo operan los flujos de trabajo: de procesos lineales a sistemas de IA diseñados de forma dinámica
Los modelos operativos centrados en la IA sustituyen los flujos de trabajo secuenciales por sistemas adaptativos que aprenden de forma continua. Según Ravi Mhatre, socio y cofundador de Lightspeed Venture Partners, los líderes suelen empezar con una pregunta sencilla pero poderosa: “Si tuviéramos acceso a una inteligencia ilimitada, ¿qué construiríamos?”
Surgen de forma constante cinco características:
Bucles adaptativos: La simulación, las pruebas y el refinamiento continuos permiten una iteración rápida.
Documentación de contexto: Las reglas, las restricciones y el conocimiento institucional son capturados y actualizados por expertos o agentes.
Definiciones de datos claras: Las organizaciones definen qué constituye la verdad de los datos para que la información fluya entre productos, funciones y agentes.
Experiencia en producción desde el inicio: Los equipos de producción participan en el prototipado para mejorar las tasas de éxito.
Evaluación en tiempo real: Los sistemas de IA siguen de forma dinámica el retorno de la inversión, la adopción y el riesgo, lo que permite tomar decisiones más rápidas.
Sobre por dónde empezar, Bipul Sinha, consejero delegado de Rubrik, propone un enfoque pragmático: “Estamos avanzando línea de negocio por línea de negocio y pidiendo a todos que identifiquen tres a cinco flujos de trabajo que se hacen manualmente o con una combinación de aplicaciones SaaS y personas. Después preguntamos si podemos definir resultados impulsados por IA de extremo a extremo.”
En lugar de optimizar pasos individuales, las organizaciones centradas en la IA rediseñan los flujos de trabajo en torno a los resultados desde el principio.
3. Qué miden los líderes: de la optimización de procesos a la creación dinámica de valor
Las métricas tradicionales de rendimiento siguen siendo importantes, pero la IA cambia la manera en que se alcanzan y se sostienen. En la fase actual, la fiabilidad, la precisión y la gobernanza son especialmente importantes porque generan confianza y aceleran la adopción.
En el conjunto de las empresas centradas en la IA destacan siete categorías de resultados:
Ajuste modelo-tarea: La precisión, la fiabilidad y la gobernanza generan confianza.
Adopción: Uso más amplio en tareas rutinarias internas y externas.
Eficiencia de costes: Ciclos más rápidos, mayor productividad y menores costes unitarios.
Crecimiento de los ingresos: Escalado más rápido y mayores tasas de éxito.
Desarrollo de productos: Ciclos más cortos de piloto a producción y mayor calidad.
Capacitación de empleados: Recualificación y captura de conocimiento más rápidas.
Compromiso del cliente: Mayor NPS, retención y confianza
El cambio no consiste simplemente en la eficiencia. La creación de valor pasa a ser continua, con productos y servicios que mejoran mediante bucles de retroalimentación integrados en lugar de rediseños periódicos.
Hacia una organización centrada en la IA
Muchas empresas intentan modernizar sus modelos operativos sin adaptar sus modelos de negocio, o viceversa. Las startups centradas en la IA demuestran que ambos deben evolucionar juntos.
La ventaja competitiva procede cada vez más de la orquestación y no de la experimentación. Los líderes que tienen éxito tratan las capacidades, los procesos, los resultados y el rediseño del modelo de negocio como una única evolución integrada.
En un modelo operativo centrado en la IA, los equipos trabajan con la inteligencia como colaboradora esencial, lo que permite tomar decisiones más rápidas, mayor adaptabilidad y una creación de valor sostenida a escala.
AI-First Enterprises forma parte de la AI Global Alliance, que reúne a más de 50 innovadores en IA. El grupo comparte perspectivas prácticas, pone a prueba modelos operativos emergentes, evalúa el impacto económico y operativo y desarrolla herramientas para ayudar a las organizaciones a escalar la IA de forma responsable y eficaz.
