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Investigación: Cómo los agentes de IA amplían el alcance del trabajo del conocimiento
Las mejoras en la eficiencia son solo una parte de la historia
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Tres preguntas para poner a prueba sus prioridades
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No permitas que la IA empeore los malos análisis
Las empresas necesitan disciplina para evitar que los análisis erróneos se generalicen
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El trabajo invisible que agota a tus mejores empleados
Aliviar la carga mental que soportan sus empleados no se trata tanto de reducir el trabajo en sí, sino de rediseñar cómo se estructura y distribuye
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Investigación: Por qué algunos empleados jóvenes se desenvuelven bien con la IA y otros no
Un nuevo estudio reveló que habilidades fundamentales como el pensamiento crítico, la alfabetización en IA y el conocimiento del sector no eran indicadores claros de éxito
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Modela la transformación que esperas de tus empleados
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Cuando los empleados son responsables de las decisiones generadas por la IA
Las investigaciones revelan que los trabajadores interpretan, modifican y enmascaran activamente las decisiones de la IA para proteger su credibilidad y satisfacer las expectativas de las partes interesadas
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La IA responsable se está convirtiendo en una estrategia de crecimiento
Un manual para convertir la buena gobernanza en una ventaja competitiva
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Diseñar sistemas de IA que realmente fortalezcan el razonamiento humano
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Cómo colaboran los equipos globales altamente eficaces entre culturas
Siete elementos determinan la eficacia con la que los equipos trabajan en diferentes zonas horarias, idiomas y normas culturales
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4 trampas ocultas de la dinámica de equipo
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Evita que la IA erosione tu marca
Las investigaciones señalan cinco maneras en que las empresas pueden reducir la "deuda de marca" que puede generar la IA
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¿Prefieres a los candidatos que responden rápidamente?
La investigación reveló que el tiempo de respuesta de un candidato puede influir en las decisiones de contratación con la misma fuerza que las cualificaciones tradicionales
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Las empresas estadounidenses y japonesas se enfrentan a diferentes dificultades en la adopción de la IA y ofrecen diferentes lecciones para lograr que funcione
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La IA puede medir cómo los criterios ESG realmente impactan en los resultados finales
Los modelos de lenguaje a gran escala están haciendo que el análisis riguroso de la sostenibilidad sea mucho más rápido y económico.
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Los grandes líderes saben qué emociones provocará su retroalimentación
Diferentes empleados pueden reaccionar de manera distinta ante el mismo tipo de retroalimentación. Estas seis técnicas pueden asegurar que tu mensaje llegue de la forma correcta
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Lo que revelan 60 años de datos sobre cómo hombres y mujeres experimentan el liderazgo
Las actitudes hacia las mujeres en puestos de liderazgo han mejorado desde 1965. Sin embargo, todavía existen grandes diferencias en la forma en que hombres y mujeres perciben la evaluación, los estándares y las oportunidades en la actualidad
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El servicio de oficina que realmente mejora el trabajo en equipo
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Cuando las Empresas de una Cadena de Suministro Operan con Plazos Dispares
Los sectores están cada vez más divididos en cuanto a la velocidad de sus operaciones. Las empresas que rediseñen su forma de colaborar en diferentes horizontes temporales obtendrán una ventaja competitiva duradera
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Justifique económicamente su iniciativa de sostenibilidad
Los responsables de sostenibilidad deben hablar de flujo de caja, riesgo y rentabilidad
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La IA está cambiando la forma en que los clientes eligen su negocio
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La gestión del rendimiento necesita nuevas métricas en la era de la IA
Cómo las organizaciones pueden evaluar las contribuciones de los empleados, los sistemas de IA y su producción combinada
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Recuperemos la gestión orientada al valor
Ante el aumento de los costes de capital, las empresas necesitan una forma disciplinada de asignar recursos sin descuidar sus compromisos con los empleados, los clientes y el medio ambiente. Aquí te mostramos cómo encontrar ese equilibrio
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Argumentos a favor de una gestión centrada en el rendimiento
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El fin de las agencias federales independientes cambiará su negocio
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Adapta tu estrategia digital para llegar a todos los clientes
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Cómo lograr que la IA revele tu marca
Concéntrese en facilitar la comparación, la verificación y la conexión de los beneficios del producto con los problemas de los clientes
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Los grandes líderes cuestionan los supuestos filosóficos
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La adopción de la IA está sobrecargando a sus gerentes Intermedios
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Enséñale a tu IA cómo tomas decisiones
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Los fundadores de startups necesitan un nuevo manual de ventas
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¿Tu IA tiene un problema de personalidad?
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Caso práctico: Un proveedor clave suspendió una auditoría laboral. ¿Y ahora qué?
Una empresa de muebles debe decidir cómo abordar las infracciones cometidas en una de sus fábricas
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El fin del capital barato
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Nuestros consejos favoritos de gestión para la toma de decisiones
Una lista seleccionada de uno de los boletines informativos más populares de HBR
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Cómo diseñar sistemas agenciales en torno a las reglas implícitas que rigen su empresa
Las empresas que ganen utilizarán el despliegue de agentes como una radiografía y rediseñarán sus organizaciones en función de lo que descubran
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Los equipos más potentes de agentes de IA se crearán utilizando diferentes modelos
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Dar el salto de líder corporativo a CEO respaldado por capital privado
No todo el mundo puede afrontar la transición. Esto es lo que realmente se necesita para tener éxito
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Por qué triunfan las mejores experiencias inmersivas
Invitan a una participación profunda al responder preguntas clave que la gente se plantea
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No permita que la IA complique los procesos de su empresa
Cuatro pasos que los líderes pueden seguir para proteger uno de sus activos más valiosos: el conocimiento organizacional
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Cómo la IA de última generación está transformando las decisiones de compra B2B
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Para prosperar junto con la IA, concéntrese en la mentalidad, no en las habilidades
Muchos líderes se están haciendo la pregunta equivocada cuando se trata de la adopción de la IA
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En qué se equivocan las empresas respecto a los derechos de decisión
Cuatro errores comunes y cómo evitarlos
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Cómo se están transformando los roles de la alta dirección y los consejos de administración en torno a la IA
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Cuando el propósito resulta contraproducente
Una nueva investigación revela que los empleados que sienten que se les impide tener un impacto son más propensos a retirarse y a renunciar
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La IA está reescribiendo la economía de la subcontratación
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Qué implica la fragmentación de la economía digital para la competencia global
Un nuevo índice que abarca 125 países revela dónde está creciendo la innovación y dónde se está estancando
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Cómo las empresas chinas están salvando a las marcas occidentales
Las empresas de los mercados emergentes están reescribiendo las reglas de la competencia global
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El sistema de captación de talento para la investigación en Estados Unidos está en crisis
Los investigadores que se forman en Estados Unidos están considerando trabajar en otros países. Así es como deberían responder las empresas estadounidenses
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La inminente crisis de capacidades de las grandes tecnológicas
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Cómo los entrenadores de deportes de élite toman decisiones bajo presión
Lo que hacen antes, durante y después de tomar decisiones importantes
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Convierta la normativa sobre privacidad en una ventaja competitiva
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Las empresas están utilizando la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia. Deberían utilizarla para crecer
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Cómo se utilizará realmente la IA en 2026
Un nuevo riesgo se hizo más evidente: dejar que la IA piense por ti
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10 preguntas sobre organizaciones orientadas a proyectos, con sus respuestas
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Investigación: A medida que las carreras profesionales se alargan, el trabajo a mitad de carrera necesita cambiar
Sus empleados más experimentados están sufriendo agotamiento en la crucial década de los 40
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Investigación: ¿Qué mensaje transmiten tus auriculares a tus compañeros de trabajo?
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Los gerentes tienen dificultades para seguir el ritmo del auge de la productividad impulsado por la IA
Para evitar convertirse en un cuello de botella, necesitan cambiar su forma de trabajar, dar retroalimentación y comunicarse
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Cómo se llega realmente a los puestos directivos en las empresas del S&P 500
Una nueva investigación desvela quiénes obtienen estos puestos y cómo ascendieron en ellos
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Nuestros consejos favoritos de gestión sobre cómo dar retroalimentación
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Formas sorprendentes de reducir la rotación de personal en trabajos de alta presión y alta cualificación
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Cómo apoyar el crecimiento profesional de tus empleados cuando todos están sobrecargados de trabajo
Los equipos que se enfrentan a una presión constante aún necesitan oportunidades para desarrollar nuevas habilidades, experimentar y prepararse para lo que viene
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Las claves para el éxito bajo un nuevo gerente
Las transiciones de liderazgo ofrecen una rara oportunidad para empezar de cero, si uno se esfuerza por causar una buena impresión
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Lo que los quirófanos pueden enseñar a los líderes sobre el diseño de equipos
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La IA de última generación podría solucionar las evaluaciones de desempeño, o empeorarlas aún más
Muchos gerentes ahora utilizan la IA para perfeccionar las evaluaciones de desempeño de los empleados. La mayor oportunidad reside en usarla para resaltar aquello que los hace excepcionales
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Es difícil usar la IA en equipo. Estas 3 prácticas pueden ayudar
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La obra de su vida: Entrevista con Jet Li
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Investigación: El marketing tradicional no funciona con los agentes de compras con IA
Las empresas necesitan tácticas diferentes para este segmento de compradores online que crece rápidamente
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Por qué los líderes deberían pasar por alto los errores menores
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Rediseñando su organización de marketing para la era de los agentes
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3 maneras en que la IA puede liberar a las organizaciones de los flujos de trabajo heredados
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Cómo tratar con directores difíciles
Consejos prácticos para ejecutivos y demás miembros del consejo de administración
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Los mejores líderes asumen el rol de personaje secundario
Al comprender y promover las historias de tu gente, en lugar de la tuya propia, puedes motivarlos para que den lo mejor de sí mismos
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El arte de descontar
Cinco estrategias para impulsar el volumen de ventas y las ganancias
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Los costos psicológicos de la adopción de la IA
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Cómo pasar de la experimentación con IA a la transformación mediante IA
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Un liderazgo empático puede ser clave para el éxito o el fracaso en la adopción de la IA
Reduce la resistencia de los empleados, mejora el aprendizaje y acelera el impacto
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La rendición de cuentas debe elegirse, no imponerse
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Cómo triunfar en tu próxima entrevista con los medios
Las entrevistas públicas pueden generar o destruir la confianza de las partes interesadas
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¿Debería nombrar un director ejecutivo interino?
Es más arriesgado de lo que crees. Aquí te explicamos cuándo tiene sentido y a quién elegir
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En qué aspectos la estrategia de chips de EE. UU. sigue fallando
Los procesos críticos de back-end siguen concentrados en Asia. Estos tres pasos pueden ayudar a trasladarlos a Estados Unidos
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El futuro está envuelto en una niebla de IA
El efecto más importante de la IA es el que no podemos ver
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Resumen de investigaciones: Un beneficio sorprendente de la mejora de habilidades, por qué los objetivos pueden ser contraproducentes y más
Nuevas perspectivas procedentes de una amplia gama de estudios académicos
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El fin del software empresarial de talla única
Ahora las empresas tienen la opción de crear, componer, colaborar o comprar resultados, en lugar de conformarse con las ofertas SaaS existentes
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¿Qué valores defiendes realmente?
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Cuando el CEO se convierte en la marca
El líder de su empresa se ha convertido en un foco de controversia política. ¿Y ahora qué?
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Líderes, traten la resistencia al cambio como datos valiosos
No lo descartes como una reacción impulsiva
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5 preguntas que los líderes deberían hacerse antes de recurrir al trabajo a tiempo parcial
Puede ofrecer fuentes de ingresos diversificadas, mayor autonomía y un mejor equilibrio entre la vida laboral y personal
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Investigación: Lo que revelan los agentes de IA de China sobre el futuro del comercio
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Cuando tu ambición empieza a agotarte
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¿Deberías desarrollar tus fortalezas de liderazgo o corregir tus debilidades?
Responda a cuatro preguntas para diagnosticar sus necesidades de desarrollo
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Compártalo con Amigos

Cómo la IA amenaza los ingresos de las plataformas
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En los mercados donde el ganador se lo lleva todo, la diversificación es una desventaja
En condiciones de intensa competencia, la flexibilidad puede ser una señal de debilidad para los rivales
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Cuando las peticiones de los empleados empiezan a resultarle molestas
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Doxa 2594

Vale la pena fijar objetivos climáticos, aunque sean ambiciosos

Por Cary O'Reilly
Sostenibilidad ambiental
Harvard Business Review

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Resumen. Cuando las corporaciones dan a conocer sus aspiraciones climáticas, esto puede tener importantes repercusiones en la cadena de suministro. Un nuevo estudio, que analiza 5,6 millones de contratos de la cadena de suministro y 8.000 anuncios climáticos entre 2006 y 2023, revela que cuando los grandes clientes establecen objetivos de descarbonizaciónAl alcanzar sus objetivos, sus proveedores incrementan significativamente la contratación relacionada con el clima —aproximadamente un 5 % con respecto al promedio—, con ganancias adicionales tras la consecución de objetivos por parte de los clientes. Es fundamental destacar que incluso los objetivos imperfectos o altamente ambiciosos impulsan la inversión de los proveedores y generan efectos indirectos en todo el sector, incluyendo a proveedores sin contrato que anticipan la demanda futura. Para lograr el mayor impacto, los ejecutivos deben considerar los objetivos climáticos como herramientas estratégicas de adquisición, actuar antes de que los planes sean perfectos y coordinar los objetivos entre sus pares.
La descarbonización de la cadena de suministro se ha enfrentado durante mucho tiempo a un desafío crucial: conseguir que los proveedores inviertan en innovaciones para reducir las emisiones cuando no está claro si alguien las comprará.

Sin embargo, los objetivos corporativos de descarbonización pueden proporcionar la señal de demanda que los proveedores necesitan para respaldar soluciones climáticas prometedoras y ayudarlas a escalar. Una investigación realizada por Shirley Lu, profesora adjunta de la Harvard Business School, revela que cuando las empresas anuncian estos objetivos, sus proveedores se suman, generando un poderoso efecto dominó, incluso si la meta es ambiciosa.

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De hecho, cada objetivo corporativo aumenta la probabilidad de que sus proveedores se comprometan con productos y servicios relacionados con el clima —evidenciado por nuevos contratos— en 1,9 puntos porcentuales después de que su primer cliente establezca un objetivo, y en 1,4 puntos porcentuales adicionales después del segundo. Impulsar la inversión climática entre millones de proveedores a nivel mundial podría ser una forma eficaz de abordar el cambio climático.

“Un pequeño número de grandes empresas clientes, debido a su posición central en las cadenas de suministro, pueden impulsar cambios en todo el sistema”, escriben Lu y sus colaboradores en el documento de trabajo de julio titulado “ Objetivos de emisiones corporativas como señales de demanda para la coordinación de la cadena de suministro ”.

Si bien el impacto ambiental de las grandes corporaciones ha sido el foco de atención de reguladores, inversores activistas y consumidores preocupados por el clima, las cadenas de suministro generan importantes emisiones en muchos sectores. Aunque el gobierno estadounidense ha flexibilizado las normas ambientales, las grandes empresas aún pueden impulsar el cambio a través de sus proveedores, que suelen ser pequeñas empresas y, por lo tanto, menos propensas a estar sujetas a una regulación directa.

Lu fue coautor del artículo junto con Shawn Kim, profesor asistente en la Haas School of Business de la Universidad de California, Berkeley, y Ling Lin, investigadora predoctoral asociada de HBS, y el estudiante de doctorado Francesco Tripoli.

Minería 8.000 anuncios sobre el clima
Los investigadores analizaron más de dos décadas de datos de FactSet Revere Supply Chain Relationships, obteniendo unos 5,6 millones de observaciones de contratos anuales de empresas de todo el mundo. Partiendo de métodos de investigaciones recientes, utilizaron un modelo de IA perfeccionado para identificar contratos relacionados con el clima.

Según Lu, la tendencia general hacia una regulación climática más estricta y las medidas de la industria para reducir las emisiones dificultan la tarea de discernir el impacto de las señales de demanda.

“Todo iba en ascenso”, dice. “Los anuncios de objetivos iban en aumento. Las soluciones climáticas iban en aumento”.

Para mitigar el ruido informativo, los investigadores se centraron en 8000 anuncios corporativos sobre el clima publicados entre 2006 y 2023 que tenían más probabilidades de ser visibles para los proveedores: aquellos mencionados en los titulares de las noticias. Solo incluyeron anuncios que mencionaban un año objetivo y hacían referencia a cuestiones climáticas o medioambientales.

El equipo emparejó a proveedores y clientes basándose en los contratos existentes y realizó un seguimiento de las respuestas de los proveedores a los objetivos de los clientes, controlando las tendencias del sector que pudieran influir. Esto último ayuda a diferenciar el efecto del objetivo de un cliente específico de las señales más generales del sector, como la regulación climática, que afectarían a todos los proveedores.

Si bien reconocen que los contratos no son una medida exacta de la inversión, la proporción de contratos relacionados con el clima entre los proveedores aumentó en aproximadamente un 5 % con respecto a la media tras dichos anuncios.

Con repercusiones en toda la industria. 
Es más probable que los objetivos de emisiones impulsen el cambio cuando:
  • La relación con el cliente es más importante desde el punto de vista económico.
  • Los proveedores se enfrentan a una mayor incertidumbre.
  • Los objetivos son más informativos.
Cabe destacar que los autores constatan que incluso los objetivos de emisiones aparentemente menos creíbles provocan respuestas significativas y comparables por parte de los proveedores, lo que sugiere que dichos objetivos aún pueden servir como importantes señales de demanda que facilitan la coordinación de la cadena de suministro.

Más allá del impacto directo del anuncio, los investigadores también observaron un efecto indirecto: las empresas ajenas a la relación directa cliente-proveedor también interpretaron el anuncio como una señal de demanda futura e invirtieron en consecuencia.

Por ejemplo, el objetivo de descarbonización de un importante fabricante de automóviles puede impulsar no solo a sus actuales proveedores de acero a explorar métodos "verdes", sino también a otros productores de acero deseosos de seguir siendo competitivos.

“Observamos que otros proveedores que actualmente no están vinculados a clientes que fijan objetivos están siguiendo el ejemplo”, afirma Tripoli. “Ven una nueva oportunidad de negocio. Por lo tanto, reaccionan y se involucran en soluciones climáticas… lo que podría contribuir significativamente a acelerar la descarbonización”.

Más que simples palabras
Según la Science Based Targets Initiative, en 2025 más de 10 000 empresas a nivel mundial habían establecido objetivos de reducción de emisiones. Si bien se han criticado los objetivos poco realistas como una estrategia de ecoblanqueo, Lu afirma que, por lo general, las empresas se fijan objetivos con buenas intenciones.

“Cuando hablo con una empresa, no es que intenten deliberadamente hacer ecoblanqueo”, dice. “Creo que muchas empresas aún están aprendiendo a cumplir con estos objetivos”.

Según la investigación, las empresas que buscan generar un cambio significativo deberían:

Consideremos los objetivos climáticos como señales de contratación pública.
Los líderes podrían mostrarse reacios a fijar objetivos de emisiones por temor a las críticas si no los alcanzan. Sin embargo, los hallazgos de Lu sugieren que estos objetivos podrían tener un propósito más amplio: impulsar la inversión en todo el sector. Estas inversiones de los proveedores podrían ayudar a las empresas compradoras a avanzar hacia sus objetivos y obtener una ventaja en la adaptación al cambio climático.

«Las aerolíneas no pueden alcanzar sus objetivos de cero emisiones netas sin que se produzca combustible de aviación sostenible a gran escala. Los fabricantes de automóviles no pueden lograr cero emisiones netas a menos que los productores de acero puedan suministrar acero ecológico a un coste comparable al del acero convencional», escriben los autores.

Prioriza la acción, no la perfección.
Según el informe, las empresas con un largo historial de divulgación de información sobre emisiones no consiguieron inversiones significativamente mayores por parte de sus proveedores. Por lo tanto, las empresas que no han establecido objetivos climáticos ni han puesto en marcha iniciativas de adaptación no deberían esperar a alcanzar el plan ideal; el progreso puede comenzar ahora.

«Si bien la evidencia sugiere que los proveedores responden con mayor contundencia a los objetivos de los clientes que son más creíbles en cuanto a la demanda futura de soluciones climáticas, la plena credibilidad no es un requisito para que funcione el canal de señalización de la demanda», escriben los autores.

Actúen juntos, siempre que sea posible.
Los resultados sugieren que los clientes pueden transmitir un mensaje más contundente a los proveedores cuando establecen objetivos junto con otras empresas. Por ello, las alianzas climáticas podrían desempeñar un papel importante a la hora de indicar la demanda futura. En términos más generales, el estudio subraya la importancia de la colaboración entre clientes y proveedores.

«La credibilidad de los objetivos no es estática», afirma Lu. «Si los objetivos de los clientes impulsan a los proveedores a invertir e innovar, las soluciones climáticas pueden volverse más económicas y accesibles. Con el tiempo, esto puede convertir los objetivos climáticos de compromisos ambiciosos en planes de negocio alcanzables».

Lea más sobre sostenibilidad ambiental o temas relacionados: Negocios y sociedad, Declaraciones de misión, Estrategia corporativa, Gestión de riesgos, Cambio climático y Gestión de la cadena de suministro.

Cary O'Reilly es un escritor y editor radicado en Washington, DC, que ha supervisado la cobertura de políticas gubernamentales, temas ESG y atención médica en organizaciones como Sightline Media Group, CQ Roll Call y Bloomberg.


Doxa 2593

Investigación: Cómo los agentes de IA amplían el alcance del trabajo del conocimiento

Las mejoras en la eficiencia son solo una parte de la historia

Por Jeremy Yang, Kate Zyskowski, Noah Yonack y Jerry Ma
IA generativa
Harvard Business Review

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Resumen. Los agentes de IA no solo agilizan el trabajo intelectual, sino que transforman su naturaleza. En un estudio de campo sobre el asistente conversacional y el agente autónomo de Perplexity, los investigadores descubrieron que el agente no solo realizaba untrabajo más autónomo, reducía el tiempo dedicado a las tareas, disminuía los costos y aumentaba la satisfacción de los usuarios, sino que también ampliaba el alcance del trabajo que las personas se proponían llevar a cabo: traspasando los límites profesionales, abordando proyectos más complejos de varios pasos y generando tareas que rara vez surgían con un asistente estándar. A medida que los trabajadores pasan de ser operadores a supervisores, los responsables deben rediseñar las funciones, los flujos de trabajo y la supervisión para aprovechar el potencial de los agentes, al tiempo que gestionan su mayor autonomía.
Usted formula la misma pregunta a dos herramientas de IA diferentes —por ejemplo, para elaborar un panorama competitivo exhaustivo de una nueva línea de productos—. La primera le responde en cuestión de segundos con un resumen conciso y una lista de enlaces. Usted lo lee, abre una docena de pestañas, copia las cifras en una hoja de cálculo, elabora el gráfico y redacta el memorándum para su cuenta. La segunda le responde unos veinte minutos más tarde con la hoja de cálculo ya elaborada, el gráfico ya trazado y un borrador de nota adjunto. Una le proporcionó información sobre la que actuará. La otra le entregó el trabajo ya terminado.

Esa brecha entre la intención y el resultado es el tema de nuestra nueva investigación . Entre febrero y mayo de 2026, estudiamos el uso en el mundo real de dos productos de IA de Perplexity (donde trabaja el equipo de autores): un asistente de búsqueda conversacional y un agente autónomo. Queríamos comprender no solo si el agente era más rápido, sino también qué cambiaba en el propio trabajo cuando las personas pasaban de actuar manualmente sobre la información recuperada y sintetizada a delegar la tarea en su totalidad. La respuesta breve es la siguiente: los agentes no se limitan a reducir el tiempo y el costo de las tareas que las personas ya realizan. Amplían el abanico de lo que las personas se atreven a intentar.

Esta distinción es importante no solo para los trabajadores del conocimiento, sino también para quienes los dirigen y gestionan. Si los agentes se limitaran a agilizar el trabajo ya existente, el reto de gestión sería el de siempre: reducir costes y reasignar las horas ahorradas. Pero si los agentes modifican el tipo de trabajo que asumen las personas, entonces las descripciones de los puestos, los límites de los equipos y la propia definición de una «función» quedan en entredicho. Analizamos nuestros hallazgos para mostrar a los líderes en qué se diferencian los asistentes y los agentes de IA, cómo utilizan realmente las personas cada una de estas herramientas y por qué eso es importante para el futuro del trabajo.

Tres tipos de herramientas de IA
Para comprender cómo se utiliza la IA, resulta útil situar estas herramientas en un mapa. A medida que avanzan las capacidades, los productos de vanguardia en IA para el trabajo intelectual han evolucionado a lo largo de tres generaciones en tan solo unos años, progresivamente reduciendo la brecha entre la inteligencia de los modelos y su utilidad en el mundo real. En la actualidad, existen tres tipos de herramientas de uso generalizado:
  • Los asistentes conversacionales responden a preguntas y redactan textos en una ventana de chat, pero no acceden a sus demás herramientas ni actúan en su nombre.
  • Los copilotos integran esa inteligencia en las aplicaciones que ya utiliza, trabajando junto a usted.
  • Los agentes van más allá: planifican, conectan múltiples herramientas en segundo plano y entregan resultados finales con una intervención humana mínima.
Hay dos dimensiones que diferencian a estas generaciones. La primera es la autonomía, es decir, el tiempo que un producto puede funcionar por sí solo con mínima intervención humana. La segunda es la integración contextual, es decir, el alcance de los entornos digitales en los que puede leer y escribir (en otras palabras, las herramientas y recursos a los que puede recurrir para completar una tarea). Los asistentes conversacionales tienen un nivel bajo en ambas. Los agentes tienen un nivel alto en ambas. Esa combinación es lo que convierte el «responde a mi pregunta» en el «haz el trabajo».

En nuestro estudio, el asistente sirvió como referencia conversacional y el agente como término de comparación en materia de autonomía. Analizamos tres resultados interrelacionados que se derivan de avanzar en este mapa: autonomía, eficiencia y alcance. Cada uno de ellos cuenta una parte de la misma historia.

Autonomía: el paso de operador a supervisor
Para comparar lo comparable, hemos emparejado sesiones en las que una misma persona envió solicitudes iniciales prácticamente idénticas tanto al asistente conversacional como al agente. Constatamos que el agente dedicaba unos 26 minutos a la planificación y ejecución autónomas por sesión, frente a los aproximadamente 33 segundos del asistente. Esto significa que el agente realizó, de medios, unas 48 veces más trabajo automático. En la mediana, la diferencia era de 9 minutos frente a 14 segundos, es decir, aproximadamente 40 veces más. El agente no responde más rápido; simplemente realiza muchas más tareas entre su solicitud y su revisión.

Los agentes de IA trabajan de forma autónoma durante mucho más tiempo que los asistentes de IA. Este gráfico compara el tiempo medio de ejecución autónoma de la tarea de los asistentes de IA y los agentes de IA en 18 categorías de tareas. Los agentes de IA operan de forma autónoma durante mucho más tiempo en todas las categorías mostradas, manteniéndose autónomos entre 26 y 75 veces más tiempo que los asistentes de IA. Las mayores diferencias se observan en las tareas locales, con una diferencia de 75 veces; en política, con 67 veces; en finanzas, con 64 veces; y en negocios, con 60 veces. Fuente: Jeremy Yang, Kate Zyskowski, Noah Yonack y Jerry Ma.

Consulta más gráficos de HBR en «Datos y visualizaciones»

Cabría esperar que la autonomía pusiera nerviosas a las personas —que se mantuvieran al acecho, interrumpieran y frenaran al agente—. Los datos indican lo contrario. El agente se detuvo para solicitar permisos y aclarar dudas con mucha más frecuencia que el asistente (aproximadamente el 38 % de las sesiones frente a menos del 1 %), pero la tasa con la que los usuarios lo detuvieron realmente fue prácticamente la misma que la del asistente (3,7 % frente a 3,4 %). Los usuarios permitieron que el agente continuara. Consideraron las pausas no como señales de alarma, sino como puntos de verificación.

El comportamiento posterior reforzó este patrón. En las sesiones con el agente, los usuarios tendían más a centrado en verificar o ampliar el resultado —formulando preguntas como «¿Es correcto este número?» o «Ahora haga lo mismo para el próximo trimestre»— en lugar de dirigir y desglosar manualmente la tarea, como hacían con el asistente conversacional. El agente también recurrió a herramientas externas conectadas con mucha más frecuencia: realizó llamadas a conectores en aproximadamente el 7,9 % de las sesiones, frente al 1,8 % del asistente, y registró una media de 1,19 llamadas por sesión, frente a 0,10. Actuaba en el mundo, no se limitaba a hablar de él.

Y los usuarios se mostraron, en todo caso, más satisfechos con el resultado. Solo se registró un nivel de insatisfacción medio-alto en el 1,3 % de las sesiones con el agente, frente al 2,9 % en el caso del asistente; la presencia de cualquier tipo de insatisfacción se observó en el 10,8 %, frente al 16,6 %. Una mayor autonomía no supuso una mayor frustración. Supuso un cambio de enfoque: los usuarios pasaron de manejar la herramienta paso a paso a supervisar a un compañero de trabajo que se gestionaba por sí mismo.

Curiosamente, la adopción del agente supuso un aumento de aproximadamente 1,05 búsquedas diarias en el asistente conversacional. En otras palabras, las herramientas resultaron ser complementarias, más que sustitutivas. Al delegar el trabajo más largo y complejo al agente, los usuarios liberaron capacidad para tareas más breves, más adecuadas para el asistente, lo que impulsó su uso en general.

Eficiencia: las mejoras son reales, pero solo son una parte de la historia
Es difícil pasar por alto la magnitud del ahorro de tiempo y costes. El trabajo de un agente puede agruparse en dos grandes categorías: la recuperación y síntesis de información, y la ejecución de acciones. Los asistentes conversacionales ya se encargan de la primera categoría; los agentes también pueden ocuparse de la segunda. Para estimar el valor de los pasos de ejecución, los convertimos en el tiempo equivalente en horas de trabajo humano acciones que se requerirían si un profesional utilizara un asistente conversacional y completara manualmente las acciones restantes. A continuación, calculamos el costo multiplicando esas estimaciones de tiempo por los salarios medios de los profesionales de los ámbitos pertinentes. En comparación con un flujo de trabajo que combina un asistente conversacional y un humano, el flujo de trabajo que combina un agente y un humano reduce el tiempo medio de realización de las tareas de 269 minutos a 36 minutos —lo que supone una reducción del 87 % en el tiempo— y recorta los costos en un 94 % de medios.

Los flujos de trabajo con agentes de IA son más rápidos —y más económicos— que los flujos de trabajo con asistentes de IA. Este gráfico compara el tiempo y el costo medios que se necesitan para completar tareas de trabajo intelectual cuando se recurre a una persona con un asistente de IA frente a una persona con un agente de IA, en 18 categorías de tareas. Los flujos de trabajo con agentes de IA son más rápidos y más económicos en todas las categorías mostradas, ya que completan las tareas entre cinco y doce veces más rápido ya un costo entre ocho y veinticinco veces menor. La mayor ventaja en cuanto a tiempo se da en la programación, donde el proceso ventaja es 12 veces más rápido, mientras que la mayor ventaja en cuanto a costos también se da en la programación, donde resulta 25 veces más económico. Fuente: Jeremy Yang, Kate Zyskowski, Noah Yonack y Jerry Ma.

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No nos basamos en un único método para obtener estos resultados. En nuestro estudio también llevamos a cabo una segunda estimación basada en modelos de lenguaje grande (LLM) y obtuvimos cifras similares: un ahorro de tiempo de alrededor del 84 % y un ahorro de costes del 93 %. Además, cuando preguntamos directamente a los usuarios, estos indicaron aumentos de velocidad aún mayores, que oscilaban entre 5 y más de 300 veces, con una mediana de aproximadamente 25 veces.

La ventaja en términos de eficiencia se debe a un cambio en la estructura de costes subyacentes. La gestión de un agente conlleva un coste fijo más elevado —la elaboración previa de objetivos y preferencias bien definidas y la revisión posterior de los resultados—, mientras que su coste marginal de ejecución por paso es bajo. Esto significa que los agentes resultan claramente más ventajosos en tareas más largas y complejas, en las que sus gastos generales iniciales quedan eclipsados ​​por el volumen de ejecución que asumen. En el caso de tareas muy breves, un asistente conversacional puede seguir siendo la mejor opción económica. El umbral de rentabilidad es real y debería servir de guía a la hora de decidir qué trabajo se deriva a un agente.

Aquí radica el problema para los directivos: la eficiencia es un indicador fácil de medir, lo que la convierte en el aspecto en el que es más sencillo centrado en exceso. Un panel de control que registre el «tiempo ahorrado por tarea» reflejará fielmente las mejoras mencionadas anteriormente, pero pasará por alto por completo el cambio más trascendental: que las personas están abordando ahora tareas que nunca antes habrían intentado. Ahí es donde entra en juego el alcance.

Alcance: el cambio que no aparece en un panel de control de productividad
Una vez que dejamos de lado las mismas tareas que los usuarios intentaban realizar en ambas herramientas y analizamos qué les pedían que hiciera el agente en comparación con lo que le pedían al asistente, el trabajo subyacente empieza a parecer diferente. El alcance se amplió tanto horizontal como verticalmente.

Los agentes de IA se extienden más allá del ámbito de especialización principal de los usuarios. Este gráfico compara la proporción de tareas gestionadas por IA fuera del ámbito profesional principal de los usuarios, en el caso de personas que trabajan con un asistente de IA frente a un agente de IA, en ocho profesiones. Los agentes de IA gestionan una mayor proporción de tareas interprofesionales en todas las profesiones mostradas, con aumentos que oscilan entre uno y 19 puntos porcentuales. Los mayores aumentos se registran en gestión y emprendimiento, con 19 puntos porcentuales; tecnología digital, con 13 puntos; artes, entretenimiento y diseño, con 12 puntos; y asistencia sanitaria y servicios sociales, con 10 puntos. Fuente: Jeremy Yang, Kate Zyskowski, Noah Yonack y Jerry Ma.

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Hemos constatado que las tareas que los usuarios pedían a los agentes se volvieron mucho más exigentes: las consultas implicaban cognición de orden superior con mucha mayor frecuencia (un 76 % frente a un 55 %), incluían más tareas de nivel «creación» (producir algo nuevo en lugar de recordar o resumir), con un 50 % frente a un 26 %, y más tareas abstractas (frente a las rutinarias), con un 71 % frente a un 53 %. Asimismo, recurrían a más ámbitos de conocimiento: una media de 2,40 ámbitos por consulta en el caso de los agentes frente a 1,74 en el de los asistentes, y más de la mitad de las consultas a los agentes abarcaban tres o más ámbitos, en comparación con el 17 % en el caso de los asistentes. Al comparar las listas típicas de tareas laborales, observamos que las personas que utilizaban el agente combinaban más pasos en una sola solicitud. De hecho, combinaban entre un 32 % y un 60 % más de subtareas en una sola solicitud que cuando utilizaban el asistente habitual.

Las solicitudes dirigidas al agente también traspasaron los límites profesionales con mayor frecuencia que las dirigidas al asistente (un 59 % frente a un 50 %); por ejemplo, un especialista en marketing que se adentraba en la elaboración de modelos financieros, un ingeniero que redactaba resúmenes de carácter jurídico o un diseñador que realizaba análisis de datos. Las personas se salían de su ámbito de competencia porque el agente les permitía llegar hasta allí.

Aproximadamente el 23% de las cosas que las personas le pidieron al agente que hicieran eran tareas que ni siquiera habían intentado con el asistente: trabajo que solo se volvió factible una vez que el agente pudo llevar a cabo. Si utilizamos una definición más amplia de tareas «nuevas», ese porcentaje asciende a más del 40 %. Estas tareas ahora posibles eran, por lo general, más complejas que las demás. Por lo tanto, el agente no solo agilizaba el mismo trabajo de siempre, sino que hacía posible un trabajo que antes resultaba inviable.

Qué significa esto para su forma de (gestionar) el trabajo
Si acepta que los agentes modifican el contenido del trabajo y no solo su ritmo, se derivarán una serie de medidas de gestión. Ninguna de ellas consiste en adquirir una herramienta. Todas ellas se centran en rediseñar la forma en que se define, se delega y se supervisa el trabajo.

Diseñe pensando en la supervisión, no en el funcionamiento constante.

El cambio de comportamiento fundamental que hemos observado es que las personas pasan de realizar cada paso a supervisar un sistema que lleva a cabo dichos pasos. Cree funciones y flujos de trabajo en torno a la delegación, la verificación y la ampliación, no en torno a la ejecución manual. Forme a las personas para que redacten buenos informes, identifiquen en qué puntos es necesario verificar los resultados y mejorar aún más el resultado final, en lugar de que ellas realicen las mismas cada acción intermedia.

Distribuya el trabajo en función de la complejidad y la verificabilidad, no por instinto.

Dado que los agentes conllevan un costo fijo más elevado y un costo marginal más bajo, tienen un payoff en tareas largas, de múltiples pasos y que requieren varias herramientas, mientras que su rendimiento es inferior en tareas triviales. Igualmente importante: dé preferencia a las tareas cuyos resultados sean relativamente fáciles de verificar. Es más seguro implementar un agente que redacte un informe cuyos datos se puedan contrastar que uno que realice una acción irreversible que no se pueda auditar fácilmente. Adapte deliberadamente el trabajo a la herramienta.

Establezca un límite de intervención humana para las acciones de gran trascendencia.

La autonomía es valiosa precisamente porque le mantiene al margen del proceso; y esa es, precisamente, la razón por la que necesita un punto claro y definida en el que una persona autorice cualquier acción con implicaciones en el mundo real: enviar el correo electrónico, transferir el dinero o realizar el envío. Las pausas que hemos observado son una característica; institucionalícelas. Decida de antemano qué acciones pueden llevarse a cabo a cabo un agente de forma autónoma y cuáles requieren la aprobación de una persona.

Rediseñe las funciones y los límites en función del alcance, no solo del número de empleados.

Si ahora las personas pueden traspasar de forma creíble las fronteras entre profesiones, el antiguo esquema de «quién hace qué» se difumina rápidamente. Esto puede ser una ventaja —equipos más reducidos que producen lo que antes requería varios especialistas— o un caos de trabajo duplicado y sin rendición de cuentas. Decida de forma deliberada en qué ámbitos desea que el personal amplíe sus competencias, en qué sigue necesitando especialistas con conocimientos profundos y cómo se revisarán los resultados interdisciplinares por parte de alguien que

No permita que una métrica de productividad se convierta en toda la estrategia.

La cifra más obvia que hay que tener en cuenta —el ahorro de tiempo y costos por tarea— es la que más probabilidades tiene de inducir un error. Premia la realización más rápida de tareas ya conocidas y pasa por alto el nuevo trabajo que los agentes hacen posible. Mida también la ampliación del alcance: ¿están las personas asumiendo tareas más ambiciosas, de mayor valor y de carácter interfuncional? Ahí es donde realmente residen los mayores beneficios y los mayores riesgos.

Estos resultados presentan algunas limitaciones que conviene tener en cuenta. Nuestro análisis se centró en un periodo de adopción temprana, por lo que la muestra se inclina hacia usuarios avanzados nativos de la IA cuyo comportamiento puede no ser representativo de todo el mundo. Las comparaciones de autonomía y eficiencia se basan en consultas equivalentes, lo que, por su propia naturaleza, excluye las numerosas tareas de los agentes que no tienen un equivalente en el asistente —y esas suelen ser las más complejas—, lo que sugiere que nuestras estimaciones podrían ser conservadoras. Las sesiones constituyen un indicador impreciso de las «tareas». Nuestras cifras de eficiencia y alcance dependen de supuestos de modelización y de una clasificación basada en modelos de lenguaje grande (LLM), lo que introduce errores de medición en ambos casos. Además, observamos el comportamiento únicamente dentro de un ecosistema de producto, por lo que los flujos de trabajo que tienen lugar en otros entornos nos resultan invisibles. La tendencia de los resultados es sólida; las magnitudes exactas deben considerarse aproximadas.
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Resulta tentador clasificar a los agentes de IA bajo el epígrafe de «automatización» y pasar página —dar por sentado que son una forma más rápida de realizar el trabajo que ya teníamos—. Sin embargo, los datos apuntan a algo más interesante. Es cierto que los agentes ahorran cantidades sorprendentes de tiempo y dinero. Pero el cambio más profundo radica en que permiten a las personas pasar de acceder a la información a encargar su ejecución, de manejar herramientas a supervisarlas, y de limitarse a su ámbito de competencia a adentrarse en tareas que nunca antes habrían intentado realizar.

Las organizaciones que más se benefician de esto no serán aquellas que se limiten a contabilizar las horas que han ahorrado. Serán aquellas que rediseñen las funciones en torno a la delegación y la supervisión, establezcan una línea clara en los casos en que se requiera la autorización humana y decidan de forma deliberada hasta qué punto desean ampliar el ámbito de actuación de su personal. La pregunta ya no es solo «¿cuánto más rápido?», sino «¿qué podemos intentar ahora y cómo lo gestionaremos?».

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Jeremy Yang forma parte del equipo técnico de Perplexity. Tiene un doctorado por el MIT y anteriormente fue profesor en la Harvard Business School.

Kate Zyskowski dirige el departamento de investigación de experiencia de usuario (UX) en Perplexity. Es licenciada por la Universidad de Wesleyan y tiene un doctorado por la Universidad de Washington.

Noah Yonack es científico de datos en Perplexity. Es licenciado por la Universidad de Harvard.

Jerry Ma ocupa el cargo de vicepresidente de asuntos internacionales y director técnico adjunto en Perplexity. Es licenciado por la Universidad de Harvard y doctor en Derecho por la Facultad de Derecho de Yale.