Estamos entrando en la era de la «economía del saber hacer», en la que el saber hacer práctico en IA se comparte, tokeniza y comercia como un activo valioso.
Esta aplicación del conocimiento sobre IA es el eslabón perdido para impulsar la adopción generalizada y el impacto económico.
En última instancia, esto democratiza e incentiva el intercambio de conocimientos más allá de los expertos técnicos.
Las inversiones en IA se disparan a nivel mundial, pero los rendimientos no están a la altura de la expectación. El saber hacer práctico para convertir las herramientas de IA en rendimientos reales escasea en gran medida. Tener este conocimiento sería como tener los trucos de un videojuego, lo que le permitiría terminar la misión antes que su rival.
Las personas con ese saber hacer tienen una oportunidad única de ganar dinero sin tener que cambiar su tiempo por él; la «era en la que el conocimiento es poder», en la que intercambiamos tiempo por dinero, está llegando a su fin. Se observa un cambio hacia el «saber hacer es dinero», es decir, saber crear valor utilizando las herramientas disponibles tiene un valor en sí mismo. Por ejemplo, un tipo de propiedad intelectual que otros pueden licenciar. En la era de la IA, el saber hacer es lo que convierte la expectación en beneficios.
Del conocimiento teórico a las ganancias tangibles
Existen actualmente más de 50.000 soluciones de IA. La velocidad con la que se desarrollan las soluciones supera con creces la velocidad con la que las empresas y los empleados aprenden a utilizar esas herramientas de forma eficaz. Imagine un juego con más de 50.000 pasajes secretos que desbloquean nuevos niveles, pero que pocos saben cómo desbloquear. Ahí es donde reside la oportunidad.
Las empresas invierten millones en capacidades de IA, pero les cuesta traducir esa inversión en rendimientos tangibles. Las aplicaciones prácticas, como «aquí está exactamente cómo ahorramos 500.000 dólares utilizando ChatGPT para optimizar nuestra cadena de suministro», no se comparten, documentan ni aprovechan como activos.
No se trata de alguna magia de la programación, sino de saber qué instrucciones (prompts) generan resultados, como pedir a la IA que le ayude con una propuesta comercial; qué flujos de trabajo ahorran horas y qué aplicaciones aumentan los ingresos. Este saber hacer no solo es valioso; es la moneda básica para entrar en la economía del mañana.
Donde el saber hacer en IA se convierte en moneda
Mientras muchas empresas luchan por convertir sus inversiones en IA en rendimientos, las empresas con recursos y con saber hacer en IA empiezan a adelantarse. Por ejemplo:
Savion Ray: una agencia europea de campañas que redujo en un 96 % el tiempo de investigación de mercado y pasó de 8 horas a menos de 1 hora la edición de vídeo, y aumentó su cartera de clientes de 15 a 25 sin contratar a una sola persona nueva. Eso supone un aumento de la capacidad del 67 %.
Waku: una startup de bienes de consumo de cinco personas en Nueva York que convirtió la IA en su sexto miembro del equipo, automatizando tareas del director financiero (CFO), investigación, correos electrónicos y presentaciones.
Yum Bakery: con sede en Canadá, utiliza Claude para prever la demanda y optimizar el seguimiento de inventario, lo que le permite ahorrar 50 horas por ciclo, reducir el desperdicio y conseguir mejores acuerdos con proveedores. Actualmente está desarrollando un rastreador de métricas de ventas para mejorar el rendimiento del personal, centrado en aumentar las ventas y mejorar la experiencia del cliente.
TRN: una red mundial de reclutamiento con sede en el Reino Unido que convirtió los datos en un superpoder al utilizar la IA para analizar la actividad de los miembros, las conversaciones y los datos de sentimiento, lo que incrementó las tasas de apertura de correos electrónicos al alinear el contenido con las necesidades de los usuarios en tiempo real. Este enfoque basado en datos permite crear contenidos específicos y aumentar la asistencia a eventos.
Estos primeros éxitos apuntan a un potencial más amplio en todos los sectores a medida que evolucionan las herramientas y el saber hacer. Y estas historias de éxito no solo benefician a los usuarios: proporcionan a los creadores de soluciones de IA un manual para convertir las promesas en beneficios.
El valor del saber hacer en IA para los creadores de soluciones de IA
Para los creadores de soluciones de IA, estos ejemplos son una mina de oro. En lugar de presentar capacidades abstractas, pueden mostrar una biblioteca creciente de casos de uso reales con un ROI verificado. Como el crecimiento de los beneficios de Savion Ray. O los recortes de costes de Yum Bakery. O el aumento de la satisfacción de los clientes de TRN.
No son simples testimonios, sino modelos replicables que otras empresas pueden adaptar o licenciar, invirtiendo la curva tradicional de adopción. En lugar de que los expertos en soporte técnico vayan trasladando lentamente las aplicaciones a los usuarios convencionales, el saber hacer compartido hace que las implementaciones exitosas sean inmediatamente visibles y factibles, reduciendo la brecha entre lo más avanzado y la práctica habitual. Esto acelera la adopción y convierte las herramientas de IA de experimentos de nicho en estándares de mercado a una velocidad sin precedentes.
El saber hacer compartido en IA es una forma de democratizar la IA
Este enfoque hace más que acelerar la adopción; nivela el terreno de juego al convertir el saber hacer en un recurso que puede compartirse, adaptarse e incluso comercializarse, como planos en un mercado digital. Un gerente de comercio minorista sin conocimientos de programación, pero con talento para la gestión de inventarios, puede aportar un flujo de trabajo de IA que cambie las reglas del juego, valorado por su impacto y no por su complejidad.
Informe 2025 de LinkedIn destaca que el 39 % de los líderes da ahora prioridad a las habilidades blandas, como la adaptabilidad, junto con la alfabetización en IA. En este panorama emergente, la perspicacia empresarial y la experiencia sectorial son tan fundamentales como las habilidades técnicas, lo que garantiza que los beneficios de la IA lleguen más allá de los guardianes tecnológicos a todos los rincones de la fuerza laboral.
Esta democratización es clave para desbloquear el potencial económico de la IA. Los 13 billones de dólares del PIB mundial para 2030, pronosticados por McKinsey, pueden empezar a materializarse, pero solo si se implementan millones de aplicaciones prácticas en todos los sectores.
Las salvaguardas
Por supuesto, esto requiere infraestructura: sistemas de verificación de calidad, protocolos de medición del impacto y garantías de privacidad. Estos obstáculos no son triviales y requerirán iteraciones para garantizar que el saber hacer pueda intercambiarse de forma segura a gran escala.
El concepto central, transformar el saber hacer en IA de un activo individual a un recurso comercializable, podría reconfigurar de manera fundamental la forma en que impulsamos la adopción y extraemos valor de esta tecnología transformadora. Incluso sin que estos sistemas estén completamente implantados, usted tiene espacio para dar un paso al frente y contribuir al saber hacer en IA.
Su movimiento en el nuevo juego
Estamos en un punto de inflexión. Goldman Sachs estima que la inversión mundial en IA podría acercarse a los 200.000 millones de dólares este año. Las piezas técnicas van encajando, pero el eslabón perdido es la capa de conocimiento, el puente entre la capacidad de vanguardia y el impacto económico generalizado.
Captar y compartir el saber hacer en IA es el siguiente paso lógico para hacer realidad la promesa de la IA. Al crear un sistema en el que los flujos de trabajo y las aplicaciones de IA valiosos se documenten, compartan y comercialicen, podemos acelerar la adopción y, al mismo tiempo, crear nuevas corrientes de valor en la economía digital.
Sus trucos de IA no son solo ventajas personales. Son activos que podrían remodelar el juego económico global. Así que pruebe las soluciones más consolidadas, como ChatGPT, Claude o Grok, encuentre lo que funciona y compártalo. No solo está en el juego; está reescribiendo las reglas.
