Los líderes tecnológicos buscan cada vez más soluciones transformadoras en la IA. Pero las herramientas por sí solas, no bastan. Para obtener resultados reales, los líderes necesitan preparar a sus equipos y a sus empresas para sacar el máximo partido de estas nuevas herramientas.
Este fue uno de los temas principales de un seminario web que el Grupo Volaris organizó en septiembre de 2025. El seminario contó con las opiniones de dos de nuestros líderes que trabajan con IA en su día a día:
- Jeff Chow, vicepresidente de Integración y Estrategia del Grupo Volaris, que dirige un equipo de expertos que conforman nuestro Centro de Excelencia de IA, y que ayuda a nuestras empresas a abordar los retos a los que se enfrentan tras la adquisición.
- Glyn Trott, director ejecutivo de agentOS Proptech Group, proveedor líder de soluciones de software de gestión inmobiliaria en el Reino Unido que ha dado un paso adelante para convertirse en una empresa «AI-first» (la inteligencia artificial primero).
¿Te perdiste el seminario web? Mira la repetición y repasa los puntos clave a continuación.
1. Para obtener valor de la IA, hay que repensar los flujos de trabajo
Uno de los hitos más extendidos sobre la IA es que es una solución mágica para las empresas. Jeff Chow señaló ejemplos de productos de IA que afirman aumentar la productividad: «Ahora mismo hay mucho ruido en el mercado».
Su experiencia trabajando con múltiples empresas dentro del ecosistema de Volaris le ha demostrado que no basta con comprar una herramienta: integrar la IA de forma efectiva exige tiempo, planificación y cambios profundos en los procesos.
«Un puñado de nuestras empresas están pasando por este viaje ahora mismo», compartió. «Lo que vemos es que se necesita tiempo para establecer las bases y adaptar los flujos de trabajo antes de poder avanzar más rápido».
Aboga por que las empresas inviertan tiempo, recursos y talento en experimentar con las nuevas herramientas de IA y en integrar plenamente la IA en los flujos de trabajo. Por ejemplo, trabajó con una empresa que detuvo por completo su desarrollo en curso: paró un ciclo de sprints para que pudieran reconsiderar a fondo sus flujos de trabajo y replantearse cómo cambiar sus procesos para que fueran «AI-first». Este equipo pudo aprovechar su pausa para evaluar el potencial de la IA para actuar como socio de pensamiento con la planificación y como constructor con la codificación y las pruebas prácticas. En última instancia, la pausa les permitió acelerar el progreso y terminar la hoja de ruta de su producto antes de lo que esperaban.
2. Priorizar la adopción de la IA y el aprendizaje continuo para los empleados.
Como líder empresarial que se esfuerza por convertirse en una empresa «AI-first», Trott reconoce que los empleados pueden estar preocupados por la seguridad laboral y los cambios creados por la IA. Los miembros del equipo pueden preocuparse por cómo se verán afectadas sus funciones o tener dificultades para ver el valor que puede aportar la IA.
«Todavía tengo gente en la empresa con muchas preocupaciones, como: ‘Si identifico áreas que pueden automatizarse o en las que la IA puede ayudar, podría quedarme sin trabajo'», revela, y como líder, empatiza con sus preocupaciones. Aboga por ir al encuentro de las personas allí donde estén y darse cuenta de que el viaje de aprendizaje de cada uno con la IA será diferente, y que algunos empleados necesitarán más apoyo.
Se anima a todos los empleados de AgentOS a invertir una cantidad determinada de tiempo cada trimestre en aprender y utilizar la IA. Para aumentar los conocimientos sobre IA en toda la empresa, agentOS ha introducido OKR (Objetivos y Resultados Clave) y KPI (Indicadores Clave de Rendimiento) para medir los progresos de cada empleado.
Anima a sus empleados a ser más adaptables pensando en sus carreras como «en forma de T», en las que desarrollan un área de experiencia profunda y especializada (representada por la barra vertical de la letra «T»), además de una gama más amplia de conocimientos y habilidades en distintas disciplinas que pueden mejorarse con la IA («representada por la barra horizontal de la letra «T»).
Para las tareas críticas que impliquen IA, Chow insta a mantener a un humano en el bucle por seguridad y supervisión. Esta buena práctica garantiza que los empleados comprendan que la experiencia humana sigue siendo esencial, al tiempo que les ayuda a sentirse seguros sobre el papel que desempeña la IA.
Por último, Trott señala que hay muchos casos de uso de la IA generativa para tareas «constructoras» como la codificación y la creación de contenidos, pero hay formas de implicar a los empleados «no constructores». Por ejemplo, valora las contribuciones de los empleados que pueden identificar ineficiencias que pueden aliviarse con la IA. Dice que incluso si esos empleados no están construyendo personalmente con IA, «esa contribución es realmente valiosa, porque está cazando esos casos de uso a los que podemos dar la vuelta rápidamente».
Chow añade que una oportunidad clave con la IA es apartar a los empleados de las tareas repetitivas y de poco valor y liberar su tiempo para que puedan centrarse más en el trabajo de alto valor. «Hay ciertas cosas que la IA hace increíblemente bien, pero hay ciertas cosas que no puede hacer. La IA no puede ir a visitar a los clientes», afirma, refiriéndose a ejemplos de trabajo en los que la experiencia y la empatía humanas son insustituibles.
El objetivo de la IA es que, al automatizar las operaciones rutinarias, los empleados puedan centrarse en el trabajo que más importa a la empresa, como establecer relaciones más sólidas con los clientes, comprender sus puntos débiles y resolver problemas empresariales significativos.
Para acelerar el aprendizaje de los empleados, Chow señaló que la comunidad Volaris ha sido crucial para ayudar a las empresas a tener éxito con la IA. A través de la red Volaris y los eventos de aprendizaje, nuestros líderes han podido aprender y compartir lo que ha funcionado o no durante su experimentación con la IA. «No creo que puedas capitalizar esta oportunidad [tan fácilmente] si no tienes realmente esta comunidad de compañeros de la que aprender».
Su equipo del Centro de Excelencia de IA de Volaris apoya activamente a los empleados con cuatro programas de aprendizaje estructurados:
- Programas de formación para desarrolladores de IA – Perfeccionamiento de los equipos de desarrollo en las prácticas de la IA primero
- Aceleradores de productividad – Hackathons en los que los empleados experimentan, aprenden rápidamente, construyen casos de uso y crean equipos de campeones de la IA
- Adscripciones – Asignaciones temporales que permiten a los empleados adquirir experiencia en proyectos de IA.
- Grupos de trabajo funcionales – Reuniones organizadas periódicamente en las que los líderes de todas las empresas pueden debatir e intercambiar ideas sobre casos de uso de la IA aplicada.
3. La IA está transformando la relación con los clientes.
A medida que los clientes van dando sentido a la IA, las empresas tienen la oportunidad de relacionarse de nuevas formas con los clientes, dice Trott. Su equipo en AgentOS está descubriendo que puede generar confianza con los clientes que se sienten inseguros sobre sus estrategias de IA.
«Cualquier perturbación a la que nos enfrentemos es probable que también se enfrenten nuestros clientes», dijo Trott.
Habló de cómo AgentOS ha aprovechado su propio viaje de adopción de la IA para convertirse en un líder de opinión para sus clientes. Después de trabajar en su estrategia de IA con Volaris, han podido ayudar a los clientes a navegar por el proceso de adopción de nuevas tecnologías e incluso compartir estrategias, aprendizajes y mejores prácticas sobre IA.
Los ponentes hablaron de cómo la IA está aumentando las expectativas de los clientes, como por ejemplo que estos desean cada vez más el desarrollo de productos y el lanzamiento de funciones con IA.
«Van a esperar que podamos construir cosas más rápido y que podamos ofrecer en nuestros productos motores de agenciamiento muy similares a los que ofrecen muchos de los grandes competidores», dijo Chow.
Trott añadió que la IA también permite personalizar más la experiencia del cliente, por ejemplo, mediante agentes que adaptan el software a los flujos de trabajo específicos de cada usuario, lo que aumenta la fidelidad y el valor percibido.
4. Los líderes empresariales deben establecer objetivos sobre cómo medir el éxito de la inversión en IA.
La conversación derivó hacia cómo las empresas pueden realizar inversiones inteligentes en IA.
Las empresas pueden utilizar un marco práctico para identificar dónde la IA tendrá el mejor rendimiento de la inversión, dijo Chow, que identificó criterios clave en los que pensar:
- Viabilidad: ¿Existe un problema que pueda resolverse claramente? ¿Adoptarán el cambio los usuarios finales?
- Valor: ¿Con qué frecuencia se produce el problema?
- Medición: ¿Existen datos para medir el impacto de la solución del problema?
- Enfoque: ¿Es éste el enfoque más adecuado para resolver el problema?
Ambos ponentes hablaron de los riesgos de no experimentar lo suficiente con la IA. Chow explicó por qué Volaris empuja a las empresas a lanzarse a experimentar con la IA: porque el coste de la inacción es demasiado alto. «Se produce un efecto de bola de nieve si no se experimenta para intentar comprender lo que es posible». Advirtió del riesgo de que las empresas se queden demasiado atrás y no puedan alcanzar a los primeros en adoptar la tecnología si no empiezan ahora.
Trott se mostró de acuerdo: «Cada vez que introduces la IA en tu empresa y en tu producto, obtienes beneficios, algo así como el interés diario de tu dinero», dijo sobre las eficiencias obtenidas y la capacidad creada en los miembros del equipo. «La diferencia es lo que yo llamo el efecto compuesto de la IA».
Y continuó: «El verdadero reto, si tardas en adoptar la IA en tu propio negocio, es que te estás perdiendo ese efecto compuesto… Realmente no sabes lo que puedes hacer [con la IA] hasta que empiezas a hacerlo».
Trott dio un ejemplo de cómo agentOS inició su viaje de adopción de la IA. Los equipos de la empresa dedican la primera hora de cada día a debatir los usos de la IA antes de enfrascarse en las tareas del día. La práctica comenzó con el equipo de TI y se ha extendido a la alta dirección.
Los ponentes también hablaron de cómo evitar inversiones imprudentes en IA. En concreto, Volaris anima a experimentar con objetivos y plazos.
«Puedes decir que vas a experimentar durante un mes con la IA, y si encuentras impacto, valor y viabilidad, redobla la apuesta», aconseja Chow. «Si no puedes encontrar eso, tienes que parar y desconectar rápidamente, o de lo contrario sólo estarás malgastando dinero».
Trott se mostró de acuerdo y añadió: «La experimentación es buena, pero lo que yo añadiría es tener un objetivo realmente sólido», haciendo hincapié en la necesidad de centrarse en la experimentación con IA para evitar caer en lagunas de conejo.
Añadir valor asociándose con la IA
En la parte final del seminario, los asistentes tuvieron la oportunidad de hacer preguntas. Se trataron temas como la seguridad de los datos, la seguridad, el retorno de la inversión y cómo evitar las alucinaciones, temas que también se han tratado en varios de nuestros eventos de aprendizaje Volaris exclusivos para empleados.
En resumen, nuestro debate pretendía dejar claro que el éxito con la IA requiere algo más que la mera adopción de nuevas herramientas. Convertirse en una empresa que da prioridad a la IA consiste en realizar un cambio cultural hacia el aprendizaje y la experimentación continuos. Convertirse en una empresa que da prioridad a la IA también consiste en mejorar la cualificación de las personas y fomentar una comunidad en la que las lecciones y las mejores prácticas puedan compartirse abiertamente. La IA también introduce nuevas formas de implicar a los clientes, al tiempo que cambia sus expectativas de lanzamiento de productos. Por último, la IA exige que los líderes empresariales reflexionen sobre cómo medir la inversión en nuevas herramientas y procesos.
Para ver el seminario completo, puedes acceder a la grabación.
