Para crear flujos de trabajo con IA para un equipo pequeño, primero ordenen la entrega y el manejo de datos; eso mismo ya es un trabajo que se puede entregar.
Resumen interno de Microsoft (equipo de la cadena de suministro en la nube), publicado el 17 de septiembre: primero reorganizar y simplificar todo el flujo, unificar las fuentes de datos y luego desplegar Agent. Las notas al pie delimitan con total claridad el alcance del resultado: un ciclo de planificación mensual durante 5 meses, de abril a agosto de 2026. El tiempo promedio pasó de aproximadamente 10 días laborables a menos de 2,5 días.
Esto proviene de estadísticas internas de Microsoft. Detrás hay más de 150 personas en un equipo multifuncional; no se puede usar para prometer que clientes individuales también ahorrarán el mismo porcentaje de tiempo.
Mi recomendación: elijan primero una tarea que se repita con frecuencia, y aclaren quién entrega, cuáles son las entradas de datos y los momentos de espera. Al entregar, muéstrenle al cliente el tiempo original, el tiempo nuevo y la cantidad de retrabajos, y después conversen sobre ampliar el alcance. No traten el “generar en segundos con IA” como si con eso quedara completada toda la tarea.
Fuente: Microsoft, “What we’ve learned from Microsoft’s own AI transformation”, 17 de septiembre de 2026; período de medición de abril a agosto. No es una prueba realizada por mí.
Resumen interno de Microsoft (equipo de la cadena de suministro en la nube), publicado el 17 de septiembre: primero reorganizar y simplificar todo el flujo, unificar las fuentes de datos y luego desplegar Agent. Las notas al pie delimitan con total claridad el alcance del resultado: un ciclo de planificación mensual durante 5 meses, de abril a agosto de 2026. El tiempo promedio pasó de aproximadamente 10 días laborables a menos de 2,5 días.
Esto proviene de estadísticas internas de Microsoft. Detrás hay más de 150 personas en un equipo multifuncional; no se puede usar para prometer que clientes individuales también ahorrarán el mismo porcentaje de tiempo.
Mi recomendación: elijan primero una tarea que se repita con frecuencia, y aclaren quién entrega, cuáles son las entradas de datos y los momentos de espera. Al entregar, muéstrenle al cliente el tiempo original, el tiempo nuevo y la cantidad de retrabajos, y después conversen sobre ampliar el alcance. No traten el “generar en segundos con IA” como si con eso quedara completada toda la tarea.
Fuente: Microsoft, “What we’ve learned from Microsoft’s own AI transformation”, 17 de septiembre de 2026; período de medición de abril a agosto. No es una prueba realizada por mí.