La IA debe aportar valor económico y fortalecer a las personas

Lo que me interesa de la IA en las empresas es cómo una posibilidad técnica se convierte en una mejora tangible: menos costes evitables, procesos más fiables y más espacio para atender bien a los clientes. Para mí, esto también plantea otra pregunta: ¿qué hacemos con el tiempo que ganamos?

Dos artículos de Handelsblatt conectan estas perspectivas para mí. Claudia Obmann describe el uso económico de la IA en Ludwig Meister y Otto. Annika Keilen entrevista a la profesora y consejera de supervisión Yasmin Weiß sobre productividad, aprendizaje y capacidades humanas. Mi reflexión es que un proyecto de IA necesita una evaluación económica comprensible y una organización consciente de la colaboración.

Qué puede contabilizarse realmente como ahorro

Según Handelsblatt, Ludwig Meister declara un ahorro anual de 36.000 euros al sustituir software que antes compraba por una aplicación propia para generar ideas. En Otto, un potencial de ahorro de unos diez millones de euros corresponde a una fase prevista de ampliación del análisis de devoluciones. Este último dato es expresamente una previsión. Estas afirmaciones de las empresas muestran distintos tipos de beneficio; no son una prueba verificada de forma independiente de un ahorro neto alcanzable de manera general. [1]

Por eso, en mi evaluación distinguiría tres magnitudes: gastos realmente evitados, capacidad de trabajo aprovechable y mejoras de calidad. Una licencia que deja de contratarse puede representar una reducción concreta del gasto. En cambio, una hora de trabajo ahorrada solo se convierte en una ventaja empresarial cuando puede aprovecharse de forma útil. Y una reducción de las ofertas incorrectas sería una mejora de calidad específica que también habría que medir.

Todo cálculo debe incluir asimismo los esfuerzos necesarios: desarrollo, integración en los sistemas existentes, costes de modelos y licencias, mantenimiento de datos, formación, control y correcciones. Compararía beneficios y costes durante el mismo periodo y evitaría contabilizar el tiempo ahorrado simultáneamente como reducción de costes de personal y como trabajo adicional realizado.

El tiempo ganado necesita un propósito

En la entrevista, Yasmin Weiß habla de un ahorro de tres horas diarias calculado por ella misma. Dedica ese tiempo a la productividad, las responsabilidades privadas y el aprendizaje. A la vez, advierte de que el tiempo ganado con IA no debería traducirse exclusivamente en una mayor intensidad de trabajo. Se trata de su experiencia y valoración personales, no de un ahorro de tiempo extrapolable de forma general. [2]

Para una empresa, lo convertiría en una pregunta concreta de organización: ¿a qué debe destinarse la capacidad ganada? En ventas podría ser a preparar las conversaciones con más profundidad, dedicar más tiempo a asuntos complejos de los clientes o aprender nuevas formas de trabajar. Este uso debería acordarse con los empleados, en lugar de introducir silenciosamente cada vez más tareas en la misma jornada.

Por eso, además del tiempo y los costes, examinaría cómo cambia el trabajo: ¿cuánto control se necesita? ¿Resulta posible gestionar las excepciones? ¿Surgen nuevas cargas? ¿Saben los empleados cómo cuestionar los resultados y comunicar errores?

Un punto de partida concreto: de la consulta recibida al borrador de oferta revisado

Mi propuesta ilustrativa comienza con una tarea comercial claramente delimitada. Antes de elegir una herramienta, analizamos juntos el proceso actual: ¿dónde falta información, dónde se introducen datos por duplicado y dónde surgen dudas o errores? El tiempo de tramitación y las correcciones constituyen la situación de partida.

Después dividimos la tarea en pasos verificables. La IA podría extraer datos de la consulta del cliente, contrastarlos con datos de clientes y productos previamente autorizados, señalar cuestiones pendientes y preparar un borrador de oferta. La idoneidad técnica, los precios y los compromisos de entrega son aprobados por las personas responsables. El borrador no se convierte automáticamente en un compromiso vinculante.

En un piloto acotado comparamos casos similares. Medimos todo el proceso, incluidas las comprobaciones y las correcciones. Antes acordamos requisitos de calidad, responsabilidades y criterios para adaptar, finalizar o ampliar la prueba. El área de TI y los especialistas competentes examinan el acceso a los datos, la seguridad y la integración en los sistemas existentes.

Para mí, la evaluación tiene dos vertientes: ¿ha mejorado el proceso económica y cualitativamente? ¿Y pueden los empleados trabajar bien con el nuevo procedimiento? Solo entonces propondría ampliarlo. Poner fin a una prueba a tiempo también puede ser una decisión acertada.

Mi aportación: combinar experiencia comercial y conocimientos de IA

Combino experiencia internacional en ventas y liderazgo con conocimientos actuales de IA. Comprender distintos requisitos de los clientes, organizar la colaboración entre áreas y orientar equipos hacia objetivos comunes son tareas que han marcado mi trayectoria. También son esenciales para aprovechar la IA con criterio.

Ahí reside mi aportación como director comercial: precisar los problemas del negocio con los usuarios, hacer comprensibles los requisitos y reunir a ventas, TI, control de gestión y otros departamentos especializados. Para mí, facilitar y coordinar significa hacer visibles los objetivos en conflicto, dar seguimiento a las decisiones y responsabilidades e incorporar a la evaluación las observaciones del trabajo diario.

Mi perspectiva comercial se centra en conciliar las necesidades del cliente, los objetivos económicos y los compromisos fiables. La colaboración con especialistas técnicos y de cada materia debe convertir una buena idea en un proceso verificable y viable en el día a día. Esto exige responsabilidades claras y las aprobaciones especializadas correspondientes.

Para una empresa, el valor de esta combinación reside en orientar el desarrollo de las ventas hacia los objetivos del negocio y las personas que los hacen realidad. Es ahí donde quiero aportar mi experiencia y mis conocimientos de IA: evaluar oportunidades, concretar prioridades e implicar a los equipos en cambios viables.

Un proyecto de IA convincente genera un beneficio medible, mantiene claras las responsabilidades y da un propósito al tiempo ganado. Las buenas relaciones con los clientes siguen necesitando personas que escuchen, comprendan el contexto y actúen con fiabilidad.

¿Qué proceso de su empresa podría beneficiarse de la IA y a qué dedicaría el tiempo ganado?

Fuentes y contexto

[1] Claudia Obmann / Handelsblatt: «KI: So spart ein Unternehmen 198.000 Euro durch eine Anwendung», 13 de noviembre de 2026. Ejemplos empresariales y datos declarados por las propias empresas; se distinguen las previsiones de los efectos ya descritos. La cifra del titular no se utiliza aquí como indicador confirmado porque su relación con los costes descritos no puede reconstruirse con claridad.
https://www.handelsblatt.com/karriere/ki-so-spart-ein-unternehmen-198.000-euro-durch-eine-anwendung/100264889.html

[2] Annika Keilen / Handelsblatt: «KI: Langfristig gibt es ernst zu nehmende Risiken für sehr viele von uns», entrevista con Yasmin Weiß, 11 de noviembre de 2026; primera publicación el 6 de noviembre de 2026. Las experiencias personales, valoraciones y expectativas de futuro de la entrevistada no constituyen pruebas de efectos generalizables.
https://www.handelsblatt.com/technik/ki/ki-langfristig-gibt-es-ernst-zu-nehmende-risiken-fuer-sehr-viele-von-uns/100250168.html

Ambos artículos se leyeron íntegramente tras iniciar sesión el 14 de noviembre de 2026. Los pasos propuestos y la descripción de mi posible aportación son mi propia interpretación.

¿Cómo puede el apoyo de la IA convertirse en una ventaja real en el trabajo diario? Yasmin Weiß explica por qué los objetivos claros, las herramientas adecuadas y el uso consciente del tiempo ganado deben ir de la mano.