Por Jordi Magaña,
Business Manager SGE
En los últimos meses, la conversación sobre inteligencia artificial parece haberse convertido en una carrera por la potencia. En una reunión reciente, un cliente me hizo la pregunta del millón: “Siendo claros, ¿qué IA es mejor ahora mismo?, ¿por cuál debería apostar?”.
Era una duda legítima. Sin embargo, mi respuesta fue distinta a la que probablemente esperaba: “Sinceramente, la clave no es cuál es la IA más potente, sino cuál te va a aportar un valor real y medible en tu contexto.”.
Esa sencilla afirmación cambió el debate. Dejamos de hablar de modelos y empezamos a hablar de negocio. Porque el éxito de la inteligencia artificial en la empresa no reside en la tecnología más avanzada, sino en su capacidad para integrarse, resolver problemas y ser adoptada por los equipos.
El punto de partida: medir el impacto
El cliente añadió otra buena pregunta: “¿Cómo sé si esto realmente funciona?”. Éste es realmente un punto clave en el que hay que poner atención. Muchas iniciativas de IA fallan no porque la tecnología no funcione, sino porque no se mide bien su impacto.
Si no defines desde el inicio qué quieres mejorar, cómo lo vas a medir o qué baseline tienes hoy será muy difícil demostrar el valor de la solución y el retorno la inversión que ésta requiere.
Deberemos buscar casos concretos de métricas, como la reducción de horas dedicadas a determinadas tareas o la mejora de ratios de conversión, que tengan un impacto claro y directo en la generación de ingresos o la reducción de costes. Es en ese momento en el que la IA deja de ser una “idea interesante” y pasa a ser una inversión justificada.
Los casos de uso marcan la diferencia
Por tanto, antes de evaluar cualquier herramienta, debemos mirar hacia dentro. La conversación sobre IA se vuelve productiva cuando nos centramos en los desafíos del día a día.
Pensemos en ejemplos concretos dentro de la empresa:
- Un equipo comercial que invierte horas en preparar propuestas personalizadas.
- Un departamento de soporte que tarda demasiado en resolver incidencias.
- Un área de marketing que lucha por segmentar a sus clientes con precisión.
- Un equipo financiero que dedica demasiado tiempo a informes manuales.
El problema real no suele ser la falta de un modelo de IA potente, sino cómo se integra la inteligencia en estos procesos, cómo utiliza los datos de la compañía de forma segura y, lo más importante, si los empleados la acaban usando de verdad. El problema no es la IA, es el contexto.
Microsoft Copilot: La IA que ya vive en sus herramientas de negocio
Aquí es donde el enfoque de Microsoft resulta tan pragmático y efectivo. En lugar de presentar la IA como una herramienta separada a la que hay que acudir, la integra directamente en el flujo de trabajo diario a través de Microsoft Copilot.
La gran ventaja no es solo la tecnología de OpenAI que utiliza, sino su integración nativa y sin fricciones en las aplicaciones que sus equipos ya conocen y dominan, como Dynamics 365, Microsoft 365, Power Platform o Azure.
Ejemplos de casos concretos podrían ser:
- Un comercial genera una propuesta desde Dynamics 365 Sales con la ayuda de Copilot, utilizando los datos reales del cliente.
- Un agente de soporte recibe sugerencias de resolución en tiempo real dentro de Dynamics 365 Customer Service o a través de Microsoft Teams.
- Un responsable analiza datos en Power BI usando lenguaje natural sin tener que construir informes
- Un proceso se automatiza end-to-end con Power Automate.
Una IA espectacular pero difícil de integrar o usar genera fricción, tiene baja adopción y termina aportando poco valor. Una IA “suficientemente buena”, pero que forma parte del proceso desde el primer día, genera un impacto inmediato y medible.
Aplicación en entornos reales
En el caso de cliente del que hablábamos antes, contaba con un entorno mixto de aplicaciones en el que convivían soluciones ERP y CRM basadas en Dynamics 365 con otras soluciones de terceros y desarrollos propios legacy. Su duda era clara “¿Encaja esto en un entorno así?”.
Mi respuesta fue directa: “Sí, porque no se trata de sustituir sistemas, sino de integrarlos”. El valor está en conectar datos, automatizar procesos entre plataformas y añadir una capa de inteligencia sobre lo existente
Conclusión: No gana la mejor IA, gana la que mejor se integra y resuelve
La carrera de los grandes players (Microsoft, Open AI, Google, Anthropic, Meta…) por conseguir ser el mejor modelo de IA va a seguir, pero, en la empresa, el éxito viene de aplicar la tecnología con criterio.
La estrategia de Microsoft se centra precisamente en eso: llevar la IA al usuario final de la forma más sencilla posible, dentro de las herramientas que ya forman parte de su día a día.
Eso implica:
- Identificar los casos de uso donde el impacto será mayor.
- Aprovechar una IA que ya está integrada en los procesos.
- Elegir soluciones que encajen en el flujo de trabajo para garantizar su adopción.
En el área de Business Management Solutions de Abast, como especialistas en el ecosistema Microsoft, ayudamos a nuestros clientes a analizar sus procesos y a diseñar la hoja de ruta de IA que genere el mayor impacto en su negocio.
Si quieres que analicemos tu caso en particular, no dudes en ponerte en contacto con nosotros a través de nuestro formulario web.
