Bienvenidos a la edición de IA para empresarios y lideres que quieren aprender mas que chatgpt Openai enseña como se adopta la IA.OpenAI enseña cómo escalan los que ya no pilotan, McKinsey pone precio a cada decisión que toma tu empresa, y a16z avisa: cobrar por token es un error de estrategia.
Bienvenidos a una edición de IA para empresarios. Hoy quiero que os hagáis esta pregunta: ¿Cuánto le cuesta a vuestra empresa tomar una decisión? La mayoría de los lideres sabe exactamente qué gasta en nómina y en maquinaria. Casi ninguno sabe qué le cuesta decidir. McKinsey acaba de ponerle precio a eso, y el número es brutal: la IA ha llevado el coste de una decisión sencilla a una fracción de céntimo, frente a los 40 euros que costaba de media hace tres años. Esta semana la conversación pasa de “¿deberíamos adoptar IA?” a “¿cómo se adopta bien, y cómo se paga bien?”. OpenAI publica el manual de tres empresas que ya operan así. McKinsey pone cifras al ahorro. Y a16z avisa a quien compra: cobrar por token es, casi siempre, un error de estrategia comercial que penaliza al proveedor y confunde al cliente. Vamos por partes. En esta edición:
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Empezamos
El manual de OpenAI de las empresas que ya operan con IA
OpenAI publicó un análisis de tres empresas que ya trabajan de forma distinta: Basis, Clay y Exa Labs. El dato que enmarca todo el artículo viene de su informe Enterprise Signals: las empresas del 10% más avanzado en uso de IA generan hoy 8,3 veces más tokens de salida por usuario activo que la media, frente a 2,6 veces en enero. La brecha no es de acceso a la tecnología, es de profundidad de uso. Los tres casos son concretos. En Basis, que construye agentes para firmas contables, el onboarding del primer día pasó de dos horas a 30 minutos: el agente da la bienvenida, explica conceptos clave de la empresa y completa la configuración técnica en segundo plano. En Clay, cada gestora de cuentas tiene un subagente por cliente que revisa fuentes primarias cada noche y le deja cada mañana una lista corta de prioridades, ahorrándole una hora de bandeja de entrada. En Exa Labs, un agente vigila el ecosistema de desarrolladores, detecta integraciones de valor, prepara el pull request y las pruebas, y deja la decisión final a una persona. OpenAI resume el patrón en seis pasos: elegir un flujo de trabajo que importe de verdad, definir cómo se mide el resultado, redactar la “descripción del puesto” del agente, construir el sistema humano alrededor de él, hacer visible y reutilizable cada experimento, y trasladar el patrón al siguiente proceso. Por qué importa: ninguno de los tres casos empezó con una plataforma grande. Empezaron con un proceso concreto, bien acotado, y lo convirtieron en una capacidad reutilizable. Es la misma lógica de “menos piloto, más sistema” que venimos viendo semana tras semana, pero aquí con ejemplos de empresas pequeñas que ya la ejecutan. Mejor insight de la semana Como genera valor económico en la empresas la IA
McKinsey plantea una pregunta incómoda: tu empresa sabe exactamente qué gasta en personal y en maquinaria, pero probablemente no sabe qué le cuesta tomar decisiones. Y las decisiones explican casi todo el resultado del negocio, desde precios hasta asignación de capital. La cifra central: la IA puede reducir el coste de decidir en más del 90%. Una decisión sencilla que costaba unos 40 dólares en trabajo humano en 2023 cuesta hoy fracciones de céntimo. Resolver una incidencia de cliente con IA cuesta entre 0,006 y 0,03 dólares frente a 7-20 dólares en horas humanas; una revisión de diseño de ingeniería, entre 0,05 y 0,25 dólares frente a 25-80. Si las empresas replican esto a escala (algo que casi nadie ha logrado todavía), la IA habrá alcanzado paridad de coste con el trabajo humano en solo dos años: el vapor tardó 55 años, la electricidad 30, internet 7. Pero el ahorro de coste no explica la mayor parte del valor. Los gastos generales y administrativos (donde vive buena parte del trabajo de “decidir”) rondan solo el 5-12% de una empresa madura: ni recortándolos del todo se explica una mejora del 20% en EBITDA. El valor real viene de decidir más rápido, usar mejor los activos que ya tienes y no dejar pasar oportunidades por lentitud. Las empresas que rediseñan el flujo de trabajo completo alrededor de la IA, no solo le añaden un copiloto encima, logran de media un 20% más de EBITDA, 3 dólares de beneficio por cada dólar invertido, y recuperan la inversión en 1-2 años. Por qué importa: McKinsey propone una métrica nueva: el “decision throughput”, el porcentaje de decisiones que la IA informa, acelera o automatiza. No importa cuántas herramientas de IA tengas licenciadas, importa cuántas decisiones reales pasan por ellas. La imagen de la semana:
Sin comentarios!! Aquí puedes ver el post completo. Por qué cobrar por token es un error de estrategia
Andreessen Horowitz analiza un problema que cualquier directivo que esté comprando (o vendiendo) software de IA se va a encontrar: cobrar por token. Tiene sentido para quien vende acceso a un modelo puro, pero se ha convertido en el precio por defecto también para aplicaciones que hacen mucho más, y ahí es un error. Cobrar en tokens ancla el valor de tu producto a una curva de coste que no para de bajar, y traslada al cliente una complejidad técnica que no puede prever. La firma recomienda cobrar en la capa de valor más alta que se pueda medir y defender: tokens si vendes acceso al modelo, créditos si conviertes ese modelo en trabajo reconocible (una ficha de cuenta completada, un cambio de código implementado), y precio por resultado si el resultado es claro y atribuible (una incidencia resuelta, un lead cualificado). En su encuesta a 50 compradores técnicos de IA, 27 prefirieron créditos ligados a trabajo reconocible frente a solo 14 que prefirieron tokens. El aviso para quien compra: si a tu proveedor de IA le cuesta explicarte en una frase qué compra cada crédito, es una señal de alerta. Y para quien vende: los créditos bien diseñados no solo dan claridad al cliente, también protegen el margen, porque separan lo que vale el trabajo de lo que cuesta entregarlo. Por qué importa: es la otra cara de la adopción. OpenAI y McKinsey explican cómo generar valor con IA; esto explica cómo no regalarlo en la negociación con el proveedor, algo que cualquier CFO o responsable de compras debería tener en la cabeza antes de firmar el próximo contrato. EVOLUPEDIA × CLUB CAIOPerspectivas para dirigir la inteligencia artificial con estrategia, criterio y visión de negocio. En colaboración con el Club CAIO.
Learning de la semanaSi te has quedado con ganas de bajar los seis pasos de OpenAI a algo aplicable en tu empresa, en el blog desarrollamos el Modelo AIO: los cinco estadios de madurez para pasar de pilotos aislados a una AI Office con dueño claro, vetting de proveedores y una hoja de ruta que evita el Shadow AI. Flash de noticias
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