Microsoft afirma que su experiencia en el uso de la inteligencia artificial dentro de la empresa la llevó a una conclusión fundamental: tener acceso a las herramientas o registrar altos niveles de uso no significa necesariamente una transformación en la forma de trabajar. En lugar de tratar la inteligencia artificial como un proceso tradicional de implementación tecnológica, la empresa volvió a centrar la atención en los resultados empresariales, el diseño de los flujos de trabajo, las habilidades de los empleados y la capacidad de aprendizaje continuo.
Microsoft describe como «empresas pioneras» o Frontier Firms a las organizaciones que tienen éxito en este camino; son instituciones dirigidas por personas, pero que dependen cada vez más de la inteligencia artificial. La empresa afirma que adoptó el papel de «cliente cero» Customer Zero, es decir, probar primero la transformación dentro de su propio entorno antes de ofrecer las lecciones y los marcos a los clientes.
¿Qué cambió en la práctica dentro de Microsoft?
La empresa se basa en múltiples ejemplos internos, entre ellos un aumento del 20% en la tasa de cierre de acuerdos de un equipo de ventas específico, una reducción de hasta el 75% en el tiempo de algunos procedimientos de la cadena de suministro y la capacidad de un equipo de ingeniería compuesto por nueve personas para lanzar una primera versión de un producto en 35 días.
Sin embargo, Microsoft aclara que estos resultados no constituyen un estándar general para todas sus operaciones. Los datos de ventas se basaron en 687 empleados de ventas que utilizaron Microsoft 365 Copilot entre enero y junio de 2024, mientras que las cifras de la cadena de suministro procedieron de un análisis interno de un equipo multifuncional compuesto por más de 150 personas entre septiembre de 2025 y agosto de 2026. En cuanto al resultado de los 35 días, corresponde a un único proyecto ejecutado por un equipo dedicado y no representa un estándar general para el desarrollo de productos.
Cinco principios para la transformación
- Empieza por el resultado empresarial, no por la tecnología: Microsoft descubrió que otorgar licencias de una herramienta a más de 200.000 personas no cambia automáticamente la forma de realizar el trabajo. En el equipo de ventas, pasar de un objetivo de «aumentar el uso» a objetivos como mejorar el valor para los clientes y ganar acuerdos permitió identificar casos de uso más útiles. El equipo utilizó herramientas como Analyst para analizar el embudo de ventas, Deal para preparar paquetes de acuerdos y Researcher para comprender a los clientes. Después de sesiones semanales dirigidas por pares, el uso de los casos de uso prioritarios se triplicó, los ingresos por gerente de cuentas aumentaron un 9,4% y las tasas de cierre de acuerdos crecieron un 20%.
- Rediseña todo el flujo de trabajo: La empresa considera que añadir un agente inteligente a un proceso defectuoso puede acelerar un paso, pero deja intacto el problema fundamental. Por ello, el equipo de la cadena de suministro comenzó simplificando y trazando los procedimientos de principio a fin, y después creó una fuente de datos unificada antes de implementar más de 100 agentes especializados en planificación, abastecimiento, ejecución y logística. Como resultado, el tiempo de algunos ciclos de trabajo se redujo de unos diez días laborables a menos de 2,5 días; asimismo, el tiempo necesario para interpretar algunos cambios en los planes de demanda pasó de cinco a siete días a unas pocas horas y, en ocasiones, a menos de 20 minutos.
- Coloca a los empleados en el centro de la transformación: Microsoft afirma que las personas que trabajan en el proceso conocen los puntos de bloqueo y las áreas que requieren juicio humano mejor que cualquier mapa de procesos. Por ello, desarrolló programas como PRAISE, para ayudar a los ingenieros al inicio de su carrera a aprender con el apoyo de la inteligencia artificial, y el programa Camp AIR, que capacita a equipos multifuncionales para rediseñar el trabajo en torno a desafíos reales. El programa se amplió hasta incluir a más de 3.000 ingenieros del área correspondiente. La empresa también señala que el modelado del uso de la inteligencia artificial por parte de los directivos se relacionó con un aumento de 17 puntos en el valor declarado de la inteligencia artificial agéntica y con un incremento de 30 puntos en la confianza en ella.
- Utiliza la inteligencia artificial para ampliar las capacidades: La empresa no se limita a automatizar tareas o reducir el tiempo y los costes, sino que plantea el concepto de «añadir capacidad» Capability Add, mediante el cual el trabajo combina los puntos fuertes de las personas y de la inteligencia artificial para lograr resultados que antes no eran prácticos o posibles. Según el último Work Trend Index, el 58% de los usuarios de inteligencia artificial afirmó que las herramientas les ayudan a realizar trabajos que antes no podían hacer, y el porcentaje asciende al 80% entre los usuarios avanzados.
- Crea una organización que aprenda continuamente: Microsoft considera que el aprendizaje no avanza en una sola dirección. Las personas establecen los requisitos, corrigen los resultados, deciden cuándo es necesario el juicio humano y siguen siendo responsables de aplicar la inteligencia artificial. A su vez, los sistemas inteligentes ayudan a los empleados a aprender mientras trabajan y a explorar nuevas ideas. A medida que este ciclo se acumula, las experiencias individuales se convierten en conocimiento institucional, algo que la empresa considera una ventaja que debe permanecer bajo el control de la organización y no quedar vinculada exclusivamente a un único proveedor de modelos.
¿Por qué es importante esta noticia?
El valor práctico de la experiencia de Microsoft no reside en presentar una herramienta nueva, sino en identificar las condiciones organizativas que preceden al retorno de la inteligencia artificial: un resultado empresarial claro, el rediseño del trabajo de principio a fin, datos compartidos, facultades y límites de aprobación definidos y una participación real de los empleados. La experiencia también muestra que medir el éxito no debería limitarse al número de licencias o al volumen de uso; los indicadores más importantes incluyen la calidad de las decisiones, la experiencia de los clientes y los empleados, el crecimiento, la innovación, la reducción de riesgos y lo que la organización puede hacer y antes no era posible.
Microsoft resume su experiencia en tres vías adaptables: acelerar el desempeño de una persona en un puesto específico, rediseñar un proceso respaldado por inteligencia artificial y construir desde el principio una nueva oportunidad basada en inteligencia artificial. Sin embargo, la fuente presenta estos resultados como experiencia interna de la empresa y datos propios, por lo que otras organizaciones deben probarlos en el marco de sus propios procesos e indicadores de medición, en lugar de considerarlos resultados garantizados por el simple hecho de repetir las mismas herramientas.