El campeón de IA: quién impulsa de verdad la implantación dentro de la empresa

¿De qué trata en realidad el informe que se cita por el 95%?

En agosto de 2025, MIT Project NANDA publicó «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025». De ahí salió a circular una sola cifra: con un gasto empresarial en IA generativa de entre 30 y 40 mil millones de dólares, el 95% de las organizaciones no obtuvo ningún retorno.

Conviene leer la metodología antes de apoyarse en la cifra. El estudio se sostiene sobre tres patas: una revisión sistemática de más de 300 iniciativas de IA descritas públicamente, entrevistas estructuradas con representantes de 52 organizaciones y 153 encuestas a directivos, recogidas en cuatro conferencias del sector. Los propios autores advierten que los porcentajes reflejan una muestra de 52 organizaciones y pueden no describir el mercado en su conjunto; además, la definición de éxito variaba de una empresa a otra.

Los autores nombran la causa sin suavizarla: el principal obstáculo no es la integración, ni el presupuesto, ni la falta de especialistas, sino el diseño organizacional. En la sección sobre la estructura de los equipos la formulación es todavía más dura: el éxito depende menos de los recursos que de descentralizar la autoridad con un responsable claramente asignado.

¿Quién inició las implantaciones más exitosas?

Muchas de las implantaciones corporativas más sólidas empezaron con power users, empleados que ya habían experimentado con herramientas como ChatGPT o Claude para su propia productividad.

— MIT Project NANDA, The GenAI Divide, 2025

Más adelante, en el mismo párrafo, el informe explica por qué justamente ellos. Estas personas entendían de forma intuitiva tanto las capacidades de la herramienta como sus límites, y por eso se convertían en los primeros campeones de las soluciones ya aprobadas oficialmente. En lugar de depender de una función central de IA, las organizaciones exitosas dejaban que los dueños de presupuesto y los responsables de área plantearan ellos mismos los problemas, evaluaran las herramientas y lideraran la implantación.

En las conclusiones del informe este punto aparece junto a otros dos: las empresas que cruzaron la «brecha» compraban soluciones en lugar de construirlas; daban autoridad a los mandos intermedios y no a los laboratorios centrales; elegían herramientas que se integran a fondo en el trabajo y cambian junto con él.

• exigían adaptación a sus procesos internos y a sus propios datos, no una solución universal
• evaluaban las herramientas por el resultado operativo, no por los benchmarks de los modelos
• atravesaban los primeros fracasos junto con el proveedor y trataban la implantación como una evolución conjunta
• tomaban las ideas de los mandos intermedios, no de un laboratorio central

¿Qué mostraron las cien empresas de Every?

Natalia Quintero dirige el área de consultoría de la empresa de medios Every. Según cuenta, desde que llegó ha hablado con más de cien organizaciones —startups, fondos de cobertura con miles de millones bajo gestión, agencias creativas, fondos de capital privado, medios— sobre sus dificultades para implantar IA. En diciembre de 2025 describió lo que escucha en esas conversaciones, casi con las mismas palabras cada vez: las herramientas están, hay unos cuantos usuarios avanzados, y qué hacer después no está claro.

Su diagnóstico no es el esperado. El problema está en la claridad: los directivos no tienen formulada una respuesta sobre qué quieren lograr, y por eso no pueden decir dónde entra la IA.

Solo puedes automatizar lo que eres capaz de definir con claridad.

— Natalia Quintero, Every

La segunda mitad de su artículo está detrás de un muro de pago, así que aquí solo se cita la parte abierta.

¿Qué tres perfiles frenan la implantación y cuál es fácil pasar por alto?

Cuando Quintero analizó por qué la gente no usa IA en el trabajo con regularidad, encontró tres tipos.

• Los escépticos. Se sienten incómodos con la nueva tecnología y dudan de que vaya a funcionar. En muchas empresas al principio se usa mucho y después se abandona rápido, cuando se cae en la cuenta de que es una habilidad nueva y de que aprenderla llevará tiempo.
• Los abrumados. Tienen las herramientas, y puede que también las ganas, pero se ahogan en el trabajo del día a día. Una respuesta de sus entrevistas: «Si me hablas de prompt engineering, me pongo a llorar».
• Los que saltan de herramienta en herramienta. Parálisis por análisis disfrazada de progreso: evalúan treinta herramientas, cambian de plataforma, persiguen cada lanzamiento y no dominan ninguna. Una firma contó que tenía problemas para subir documentos a ChatGPT, así que los equipos se pasaron a Perplexity. Cambió la herramienta; el problema de adopción siguió ahí.

El cuarto tipo no frena nada, y justo por eso es fácil pasarlo por alto. Every lo llama el usuario avanzado solitario: alguien que ha descubierto cómo la IA cambia su trabajo, le saca un provecho real y, aun así, está completamente aislado. La causa no es el carácter. La IA no se propaga como el resto del software: si una sola persona pone en marcha un gestor de tareas para el equipo, todos ganan automáticamente, porque el orden en las tareas se ve desde fuera y no hace falta aprender la herramienta. Con la IA es distinto: tus prompts, tus flujos, tus automatizaciones están construidos alrededor de tu contexto y de tu manera de pensar. No se trasladan.

¿Qué hace exactamente un campeón de IA en un caso real?

El ejemplo más detallado lo dio Quintero en el pódcast AI & I de Every (febrero de 2026): un cliente de capital privado. Un socio de la firma, al que en la página del episodio llaman Jonathan, reunía dos cosas que rara vez conviven en una misma persona: comprensión técnica de la IA y comprensión de la dinámica humana que la rodea. Lo segundo significa que veía cómo distintos equipos dentro de una misma firma avanzan a distinta velocidad, según cuánto margen les queda para experimentar.

Junto con el equipo de Every se sentó con cada inversor de la firma y detalló todo lo que hace: investigación, due diligence, mapeo de mercado, gestión de cartera. De ese mapa eligieron los puntos donde la palanca es mayor. La tarea más costosa en tiempo resultó ser revisar las tesis de inversión acumuladas durante más de diez años y aplicarles la estrategia actual. Una vez conectadas a ChatGPT las fuentes de datos necesarias y pasadas por un conjunto de prompts propios, el borrador de un memorando de inversión pasó a llevar 30 minutos en lugar de tres semanas.

Eso solo es posible cuando tienes dentro a alguien que entiende todos los elementos.

— Natalia Quintero, pódcast AI & I (Every)

No eligió el modelo ni programó la integración. Habló con cada compañero y trazó el mapa del trabajo: justo lo que no hará ni un contratista de fuera ni un jefe desde arriba.

¿Por qué la misma respuesta apareció veintitrés años antes?

Cuando Auspex revisó de dónde salió la cifra que todos citan sobre el fracaso de las implantaciones de CRM, el más detallado de aquellos estudios resultó ser el trabajo conjunto de CRMGuru.com, Mangen Research Associates y Caribou Lake Customer-1, publicado en 2002. Identificó cuatro factores de los que depende el retorno. El segundo de la lista es involucrar al personal de primera línea.

La formulación de aquellos autores suena como si estuviera escrita sobre la IA: no se puede obligar a un comercial a usar una herramienta, pero sí mostrarle que el sistema le quita parte del trabajo; y cuál es esa parte solo se averigua preguntándole en la fase de diseño. Ninguno de los cuatro factores es software.

¿Quién no es un campeón de IA?

Cuando una empresa decide «ocuparse de la IA», el rol le cae a uno de cuatro. Al administrador de sistemas, que sabe cómo está hecho el software y no sabe cómo un comercial lleva de verdad una venta. Al entusiasta más ruidoso, aunque el entusiasmo no da derecho a cambiar un procedimiento. Al contratista externo, es decir, a nosotros, que vemos el proceso solo hasta donde nos lo mostraron en la auditoría. O a la persona que la dirección nombró responsable de la digitalización, a la que personalmente no le duele nada de lo que esta automatización viene a resolver.

Si se juntan las dos fuentes, al campeón se le reconoce por dos cosas que no figuran en la descripción del puesto. Ha hecho ese trabajo con sus propias manos y por eso lo conoce al detalle, no por la descripción del proceso. Y ve que el departamento de al lado avanza más lento, pero lo atribuye a una diferencia en el margen de tiempo, no a un sabotaje. Las otras dos señales —que la persona ya ha automatizado algo por su cuenta y que tiene autoridad suficiente para cambiar una regla— se comprueban con las preguntas de abajo.

¿Cómo encontrar a un campeón de IA en un equipo de 10–200 personas?

No hace falta convocar un concurso. Bastan cuatro preguntas, y las respuestas ya están en la empresa.

• ¿Quién ha automatizado ya algo por su cuenta, sin que lo supieras? MIT lo llama IA en la sombra y señala que esa iniciativa propia suele dar mejor retorno que las iniciativas oficiales, porque muestra qué duele de verdad.
• ¿Cuál de los responsables de área puede decir hoy el número de su proceso: cuántas solicitudes entran por semana, en cuántas horas se responden?
• ¿Quién, en la última conversación sobre una herramienta nueva, habló de su proceso y no de la herramienta en sí?
• ¿Quién tiene autoridad suficiente para cambiar una regla, y no solo para pedir el cambio?

En un equipo de 10–200 personas, quien pasa las cuatro preguntas es una sola persona. A veces no hay ninguna; entonces conviene aplazar la implantación hasta que aparezca alguien. En Every, mientras tanto, insisten en la otra cara de la misma moneda: Dan Shipper dice que una organización llegará en IA exactamente hasta donde haya llegado su líder, y que eso no se puede delegar. Una cosa no contradice la otra. El líder marca hasta dónde se puede llegar; el campeón, qué es lo que arranca primero.

¿Por qué el contratista no reemplaza al campeón, ni el campeón al contratista?

Auspex es una empresa de implantación de CRM y automatización de procesos de negocio: desde 2015, más de 1500 proyectos para más de 1200 empresas. En nuestro orden de trabajo, el primer paso es conversar y observar cómo funciona el negocio de verdad; la demostración del sistema viene después. La pregunta «¿quién de tu equipo ya ha puesto algo a funcionar por su cuenta?» se hace ahí mismo, y la respuesta vale más de lo que parece: muestra por qué proceso empezar.

No implantamos «un CRM», sino un proceso concreto, y ese proceso debe tener, del lado del cliente, un dueño con nombre y apellido. Un criterio de aceptación honesto dice «el equipo trabaja en el CRM». La formulación «el embudo está configurado» deja en el cliente el riesgo de que nadie lo use; una palabra de diferencia traslada ese riesgo al contratista. Sin un campeón dentro es difícil cumplir un criterio así, y conviene saberlo antes de firmar. Si el paso siguiente al proceso es un agente de IA, lo construye Grow2.ai, nuestra división de IA.

Cómo encontrar a un campeón dentro del equipo

• Anota quién de tu equipo ha hecho algo con IA en los últimos tres meses sin que se lo encargaras. Esa es la lista de candidatos, y rara vez pasa de dos nombres.
• Elige un proceso que a esa persona le duela en lo personal y di cuál es su número hoy.
• Dale dos horas a la semana dentro del horario laboral y ponlas en el calendario; si no, no van a aparecer.

El último punto parece el más barato y es el que más falla. La propia Quintero cayó en esa trampa a finales de 2025: tenía los días llenos de reuniones y trabajo con clientes, y no le quedaba tiempo para entender las herramientas nuevas. La salida la encontró fuera de la jornada laboral: empezó a levantarse a las seis de la mañana para programar junto a un ingeniero de Every. De esas mañanas salió un agente llamado Claudie, que le lleva la gestión de proyectos: la carga semanal de esa rutina bajó de quince horas a una. No llegaron de inmediato a una versión funcional: según cuenta, tres veces llegaron al 85% de avance, lo descartaron y empezaron de nuevo.

Si ya sabes quién es esa persona en tu equipo, la siguiente pregunta es qué proceso lanzar primero y cuál es su número hoy. Eso es tema de una conversación, no de un proyecto: escríbenos el nombre del proceso y lo revisamos en una llamada. Cómo es todo lo que viene después de esa conversación está detallado en los ocho pasos de nuestra implantación.