Rediseñe el proceso de trabajo en lugar de añadirle una herramienta

Qué es

Recorra el proceso paso a paso y vuelva a decidir: qué pasos hace la IA, cuáles hacen las personas, en qué orden van los pasos y dónde se revisa el resultado. Eso es rediseñar. Añadir una herramienta significa que las mismas personas hacen los mismos pasos, con un asistente de IA al lado.

Qué muestra la evidencia

El rediseño distingue a las empresas que obtienen beneficios. En la encuesta de McKinsey de 2025 a 1993 participantes, alrededor del 6 % de las organizaciones atribuía a la IA el 5 % o más de su beneficio operativo. Esas organizaciones tenían casi tres veces más probabilidades que las demás de haber rediseñado desde la base procesos de trabajo concretos. De las 31 prácticas que examinó la encuesta, esta fue una de las que más claramente distinguían a las empresas con beneficios.
La investigación sobre tareas apunta en la misma dirección. Un estudio que puntuó 18.156 tareas de trabajo concluyó que obtener el beneficio del aprendizaje automático suele exigir rediseñar el contenido de un puesto.
Repartir la herramienta sin más cambia poco. En el mercado laboral danés, los chatbots se adoptaron de forma generalizada sin ningún cambio en los ingresos ni en las horas. Lo que sí cambió fue cómo se organizaban las tareas. En un experimento de campo con 7137 trabajadores de 66 empresas, los trabajadores que recibieron al azar un asistente de IA de oficina dedicaron unas dos horas menos a la semana al correo electrónico, y la cantidad y la combinación del resto de su trabajo no cambiaron. Las cifras vienen de los registros de actividad del propio software. Tres de los cuatro autores trabajaban para Microsoft, que vende el asistente.
Un rediseño se ha probado en un ensayo aleatorizado. En un ensayo de cribado de cáncer de mama en Suecia con 105.934 mujeres, la IA decidió qué mamografías iban a un radiólogo y cuáles a dos, y marcó las zonas sospechosas. Frente a la lectura habitual por dos radiólogos, se detectaron un 29 % más de cánceres por cada 1000 mujeres, los falsos positivos no aumentaron y el trabajo de lectura bajó un 44,2 %. El entorno es un servicio de salud regulado con un protocolo fijo, no el trabajo de oficina corriente.

Cómo hacerlo

Elija un proceso en el que un piloto de IA ya haya mostrado una mejora en un paso concreto.
Haga el mapa del proceso entero, desde la primera entrada hasta el resultado final, incluidos los tiempos de espera y los traspasos entre personas.
Para cada paso, decida: la IA sola, una persona sola o las dos. Pruébelo donde pueda.
Quite los pasos que solo existían porque la forma antigua era lenta.
Defina dónde debe revisar una persona lo que produce la IA, y qué busca quien revisa.
Nombre a un único responsable de todo el proceso.
Haga funcionar el proceso nuevo junto al antiguo durante poco tiempo, y compare.

Qué medir

El tiempo de principio a fin de todo el proceso, no por paso.
La calidad del resultado final.
El número de traspasos entre personas.

Dónde falla

Rediseñar antes de saber qué puede hacer la IA en su caso. Haga primero un piloto pequeño.
Quitar todas las revisiones. La misma encuesta encontró que las empresas con mejores resultados definían con más frecuencia cuándo debe revisar una persona lo que produce la IA.
Llamar rediseño a la integración. En las encuestas, “hemos integrado la IA en nuestros procesos” no es lo mismo que rediseñarlos. Un análisis de la Federal Reserve encontró que las pequeñas empresas de Estados Unidos que habían integrado la IA en sus procesos no tenían mejores expectativas de contratación que las que aún estaban experimentando. En los datos de nóminas de Gusto, que vende software de nóminas, los usuarios ligeros y los intensivos mostraron el mismo aumento de contratación.
Ignorar a las personas que hacen el trabajo. Las personas que hacen el trabajo saben por qué existen los pasos extraños. Vea proteja la seguridad psicológica.

Según el tamaño de la empresa

Micro y pequeña: con pocos sistemas antiguos y decisiones que pasan por pocas personas, puede rediseñar un proceso en semanas.
Gran empresa: los procesos cruzan departamentos y sistemas. Dé al rediseño un responsable con autoridad sobre toda la cadena.

Casos de empresas

Empresas que lo hicieron

Fuentes

McKinsey & Company (2025). The State of AI: Global Survey 2025. McKinsey Global Survey, published 5 November 2025. Qué hizo y qué encontró este estudio
Brynjolfsson, Mitchell and Rock (2018). What Can Machines Learn and What Does It Mean for Occupations and the Economy?. AEA Papers and Proceedings, 108, 43–47. Qué hizo y qué encontró este estudio
Humlum and Vestergaard (2025). Still Waters, Rapid Currents: Early Labor Market Transformation under Generative AI. NBER Working Paper 33777 (revised March 2026). Qué hizo y qué encontró este estudio
Dillon, Jaffe, Immorlica and Stanton (2025). Shifting Work Patterns with Generative AI. NBER Working Paper 33795; arXiv 2504.11436, version 4 (November 2025). Qué hizo y qué encontró este estudio
Hernström, Josefsson, Sartor, Schmidt, Larsson, Hofvind, Andersson, Rosso, Hagberg and Lång (2025). Screening performance and characteristics of breast cancer detected in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a randomised, controlled, parallel-group, non-inferiority, single-blinded, screening accuracy study. The Lancet Digital Health, 7(3), e175–e183. Qué hizo y qué encontró este estudio
Tremper and Bowen (Gusto) (2026). Small Businesses that Adopted AI Are Hiring Faster. Gusto Insights, September 2026. Qué hizo y qué encontró este estudio
Aarons and Sarkar (October 2026). Federal Reserve Bank of New York, Liberty Street Economics. Analysis of AI use and hiring expectations in the Small Business Credit Survey. libertystreeteconomics.newyorkfed.org

Afirmaciones sobre este tema, verificadas con estos estudios:

“MIT Sloan muestra que los obstáculos a la transformación digital son sobre todo culturales” Sin respaldo