One New Zealand (One NZ), una empresa de telecomunicaciones de Nueva Zelanda, comenzó a incorporar inteligencia artificial (IA) a distintas partes de su operación para resolver problemas que consumían grandes cantidades de tiempo y recursos de sus equipos de una manera más rápida y escalable. En 2024, la compañía había identificado 15 aplicaciones de IA que demostraban suficiente valor para justificar su implementación y se había propuesto llevar ese número a 50 para finales de 2025.
El caso fue estudiado por el MIT Center for Information Systems Research (MIT CISR) para entender cómo One NZ utilizaba la IA no solamente para automatizar tareas, sino para transformar progresivamente la manera en que creaba valor.
Sus aplicaciones abarcan áreas como atención al cliente, marketing, operaciones y gestión de redes y algunas buscan hacer mejor, más rápido o a menor costo algo que la empresa ya hacía. Por ejemplo, One NZ utiliza agentes de IA para ayudar a sus clientes a encontrar información sobre productos y servicios; en el caso de los clientes de prepago, estos agentes pueden resolver más de 60% de las preguntas frecuentes sin intervención humana. Además, la empresa también utiliza IA para acelerar la creación de campañas y segmentar audiencias.
Hasta aquí, la lógica es conocida: si una empresa ya tiene una forma de crear valor que funciona, puede utilizar IA para hacerla más eficiente.
Pero la compañía también está utilizando la tecnología para hacer posible lo que antes requería más tiempo, recursos o intervención humana. Algunos agentes pueden iniciar solicitudes de servicio y ejecutar tareas para los clientes, en lugar de limitarse a proporcionar información. En otro caso, varios agentes coordinan información durante eventos meteorológicos que afectan la red: analizan interrupciones, revisan el estado de baterías y otros recursos, estiman la demanda y ayudan a determinar dónde enviar apoyo. Lo que antes requería revisar información por separado puede convertirse así en recomendaciones para tomar decisiones en minutos.
Los ejemplos muestran dos formas de utilizar la IA: capturar más valor de lo que la empresa ya sabe hacer o explorar dónde podría estar el siguiente valor. La primera permite fortalecer capacidades que todavía representan una ventaja; la segunda, descubrir nuevas formas de resolver problemas, prestar servicios o relacionarse con los clientes cuando las anteriores empiezan a perder relevancia.
El problema es que buena parte de las empresas sigue utilizando la IA principalmente para optimizar procesos existentes, reducir costos y hacer más eficiente su operación, mientras dedica menos atención a cuestionar si aquello que está optimizando seguirá siendo valioso. En 2024, un análisis de Boston Consulting Group encontró que 74% de las empresas todavía no había logrado demostrar valor tangible a partir de la IA.
Cuando una organización utiliza una tecnología nueva únicamente para perfeccionar la manera en que siempre ha trabajado, puede terminar haciendo más eficiente una ventaja que está perdiendo vigencia y, sin darse cuenta, reducir su capacidad para adaptarse cuando cambien las condiciones del mercado.
¿Cómo puede una empresa usar inteligencia artificial para crear valor?
Una empresa puede utilizar inteligencia artificial de dos maneras: para capturar más valor de capacidades y procesos que ya funcionan, o para explorar nuevas formas de crear productos, servicios, procesos o modelos de negocio que antes no eran viables.
Primera posibilidad: Capturar más valor de lo que ya funciona
La primera posibilidad es utilizar IA para optimizar lo que ya funciona y capturar más valor de ello. Una empresa identifica procesos que conoce, encuentra actividades que pueden hacerse más rápido o con menos recursos y utiliza la tecnología para automatizar tareas, reducir tiempos, personalizar productos, acelerar decisiones o disminuir costos. Si esa capacidad todavía representa una ventaja competitiva, reforzarla puede ser una buena decisión.
Pero cuando optimizar se convierte en el único objetivo, una empresa puede volverse extraordinariamente eficiente en algo que hace bien, pero que quizá mañana ya no será tan valioso, y asumir que porque funciona hoy seguirá siendo la mejor manera de crear valor en el futuro.
La experiencia de One NZ muestra por qué es importante distinguir entre las capacidades que una organización todavía necesita fortalecer y aquellas que necesita comenzar a cuestionar. De no hacerlo, las mismas capacidades que explicaron su éxito pueden convertirse en obstáculos para adaptarse cuando cambian las condiciones que las hicieron valiosas. A esto, la profesora de la Universidad de Harvard, Dorothy Leonard-Barton, le llamó rigideces centrales (core rigidities), a las capacidades que alguna vez fueron una fuente de ventaja, pero que pueden terminar limitando la innovación cuando la organización se aferra a ellas.
La inteligencia artificial puede profundizar esta paradoja porque hace todavía más atractivo seguir invirtiendo en aquello que ya funciona. Cuanto más fácil resulta automatizar una actividad, reducir su costo y aumentar su productividad, más incentivos existen para continuar por el mismo camino, y el resultado puede ser una empresa cada vez más eficiente en una capacidad que está perdiendo relevancia.
Por eso, antes de utilizar IA para optimizar una capacidad, conviene preguntarse: ¿estamos haciendo más eficiente algo que todavía representa una ventaja o simplemente una forma de trabajar que ya necesita ser cuestionada?
Esta pregunta importa porque la conversación sobre IA suele comenzar por la tecnología: qué modelo utilizar, qué plataforma contratar, qué proceso automatizar o qué agente implementar, pero antes de decidirlo, conviene determinar si aquello que queremos hacer más eficiente todavía genera valor y merece seguir recibiendo recursos.
Segunda posibilidad: Descubrir dónde podría estar el siguiente valor
La segunda posibilidad comienza planteando la pregunta, ¿qué podríamos hacer con IA ahora que antes no podíamos hacer? Esta permite partir de una nueva posibilidad y no de un proceso existente. Ya sea cómo podría resolver el cliente de una manera completamente distinta cierto proceso, qué producto podría ofrecer si algunas tareas que antes eran demasiado costosas ahora pudieran ejecutarse casi sin intervención humana y fueran más baratas, qué información podría convertirse en un nuevo servicio o incluso la de qué proceso podría desaparecer. Las posibilidades son enormes.
Aquí la inteligencia artificial deja de ser solamente una herramienta para aumentar productividad y se convierte en una tecnología para explorar nuevas fuentes de valor.
Esto no significa que las empresas deban abandonar todo lo que ya funciona para dedicarse a experimentar con nuevas posibilidades, porque sería igual de peligroso. Una empresa que deja de explotar sus capacidades actuales puede perder las ventajas que todavía le permiten competir. Además, la exploración tiene costos, requiere recursos y muchas veces produce resultados que nunca llegan a convertirse en negocios.
El reto está, entonces, en hacer ambas cosas. Explotar cuando existe una ventaja que todavía vale la pena reforzar y explorar cuando las condiciones están cambiando y existe la posibilidad de construir una ventaja diferente.
Lo interesante es que la inteligencia artificial en empresas puede servir para ambas. La dificultad está en saber qué necesita cada parte de la organización y, sobre todo, cuándo una capacidad necesita ser reforzada y cuándo necesita ser cuestionada.
La conversación sobre IA en las empresas suele empezar por la tecnología: qué modelo utilizar, qué plataforma contratar, qué proceso automatizar o qué agente implementar, pero antes de poner el foco en la tecnología, convendría preguntarse si el proceso que se quiere automatizar sigue siendo la mejor manera de crear valor.
Creamos un recuadro descargable para ayudarte a decidir dónde tiene sentido utilizar IA y qué conviene cuestionar antes de automatizar. Úsalo como guía para analizar tus procesos y detectar dónde puedes capturar más valor o explorar nuevas posibilidades.
Tres preguntas antes de automatizar con IA
No toda actividad que puede automatizarse debería automatizarse, así que antes de aplicar IA a un producto, proceso o actividad, vale la pena responder estas tres preguntas. La respuesta determina si conviene explotar lo que ya funciona, explorar una posibilidad nueva, o cuestionar por qué seguimos haciendo algo que quizás ya no genera valor.
¿El producto, servicio o proceso que queremos hacer más eficiente sigue resolviendo una necesidad valiosa para nuestros clientes?
Sigue siendo relevante y genera valor.
Entonces es necesario explotarlo, usar IA para hacerlo más rápido, escalable, preciso o rentable.
Ha perdido relevancia o ya no genera suficiente valor.
Entonces es necesario cuestionarlo, revisar si debe transformarse, sustituirse o dejar de hacerse.
¿La IA nos permitiría hacer algo que hasta ahora era demasiado costoso, lento o complejo para que fuera viable?
Se abre una posibilidad que antes no era viable.
Entonces es necesario explorarlo, experimentar con nuevos productos, servicios, procesos o modelos de negocio.
No cambia de manera significativa lo que podemos hacer.
Entonces es necesario evaluar si realmente vale la pena incorporar IA o si estamos utilizándola solo para hacer más eficiente lo que ya hacemos.
¿Estamos optimizando esta actividad porque todavía genera valor o simplemente porque llevamos mucho tiempo haciéndola así?
Existe una razón actual para seguir haciéndola.
Entonces es necesario explotarla, usar IA para mejorar su desempeño y capturar más valor.
La principal razón para mantenerla es la costumbre o la inercia.
Entonces es necesario cuestionarla, revisar primero si debería seguir existiendo antes de automatizarla.
Preguntas frecuentes
Inteligencia artificial en empresas: eficiencia y creación de valor
Las empresas pueden utilizar inteligencia artificial para automatizar tareas, reducir tiempos y costos, personalizar servicios, acelerar decisiones y mejorar procesos que ya generan valor. Sin embargo, antes de optimizar un proceso conviene evaluar si sigue siendo relevante para el negocio y para sus clientes.
Usar IA para optimizar significa hacer más eficiente una capacidad, proceso o actividad que la empresa ya realiza. Explorar implica utilizar la tecnología para descubrir nuevas formas de resolver problemas, prestar servicios, crear productos o desarrollar modelos de negocio que antes podían ser demasiado costosos, lentos o complejos.
Antes de automatizarlo, conviene preguntarse si el proceso sigue generando valor y si la actividad que se quiere hacer más eficiente continúa siendo una ventaja para la empresa. Si la respuesta es afirmativa, la IA puede ayudar a mejorar su desempeño; si no, primero conviene cuestionar si el proceso debería transformarse, sustituirse o dejar de hacerse.
Porque la eficiencia mejora la forma en que se realiza una actividad, pero no garantiza que esa actividad siga siendo valiosa. Una empresa puede reducir costos, acelerar procesos y aumentar la productividad de una capacidad que está perdiendo relevancia para sus clientes o para el mercado.
Puede comenzar evaluando si cada capacidad sigue generando valor y representa una ventaja competitiva. Las que mantienen su relevancia pueden reforzarse con IA; aquellas cuya importancia está disminuyendo necesitan ser cuestionadas para determinar si deben transformarse, sustituirse o dar paso a nuevas formas de crear valor.