La complejidad de evaluar y demostrar el efecto de la implementación de la IA es un mito; simplemente a menudo no existe. ¿Por qué? La IA genera un efecto en el ahorro de tiempo del empleado o en el aumento de su eficiencia. Esto solo funciona si la empresa tiene una gran cantidad de personas trabajando en tareas idénticas, por ejemplo, un centro de llamadas. Pero en cuanto llegamos a una empresa petrolera condicional, esto no sucede. No hay 100 personas trabajando en una misma tarea, ni en la oficina ni en el yacimiento.

Una solución promedio de IA propone resolver el 5% de las tareas de un empleado más rápido, por lo que tomamos un departamento donde trabaja un empleado cuyas tareas se resolverán más rápido. ¿Qué obtiene el departamento o la empresa de esto? Nada. El empleado pasará un 5% más de tiempo tomando café, fumando, y la empresa gastará dinero en IA. Pero, ¡podemos cargarlo con otras tareas! No: el proceso de negocio actual funciona y avanza sin esas tareas, hay ganancias y todo está bien, no necesita nuevas tareas. Por lo tanto, la implementación de IA será rentable solo cuando la empresa tenga un montón de programadores y estos lancen servicios a producción más rápido, aumenten conversiones y ventas, no en un año, sino mañana; aquí el efecto se calcula, por eso Codex, Claude code se implementan en todas partes. El software que permite escribir correos más rápido no es necesario para las corporaciones.

Si haces un producto de IA para grandes empresas, calcula qué efecto le das a la empresa además del aumento del tiempo de descanso de los empleados.