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La IA está reescribiendo la economía de la subcontratación

Por Abhinav Agrawal

Gestión de procesos

Harvard Business Review

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Resumen. La IA generativa está transformando la economía que impulsó décadas de crecimiento de la subcontratación, al automatizar muchas tareas rutinarias basadas en reglas que las empresas antes externalizaban para ahorrar en mano de obra. En lugar de decidir si funciones enteras como finanzas, recursos humanos o TISi bien la subcontratación es fundamental, los líderes ahora deben analizar el trabajo a nivel de tareas y flujos de trabajo para determinar qué actividades puede automatizar la IA internamente, cuáles aún requieren experiencia externa y cuáles resultan más valiosas estratégicamente para gestionar internamente. Las empresas exitosas superarán los modelos tradicionales de arbitraje laboral y rediseñarán sus organizaciones en torno a la velocidad, el criterio y el control que ofrece la IA, mientras que los socios de subcontratación evolucionarán hacia servicios de mayor cualificación y orientados a resultados.

Durante más de tres décadas, la subcontratación se ha basado en una idea económica simple: si el trabajo se puede definir, estandarizar, supervisar y trasladar a un mercado laboral de menor coste, a menudo otra persona puede hacerlo a un precio más bajo.

Esa idea ya no funciona.

La IA generativa no solo ayuda a los programadores a escribir código más rápido o a los agentes de atención al cliente a responder preguntas con mayor eficiencia. Está transformando la lógica de desarrollo interno frente a la subcontratación para categorías de trabajo que antes las empresas delegaban a terceros de forma rutinaria. El efecto se observa primero en los servicios de TI, donde el trabajo es digital, medible y cada vez más legible por máquinas. Pero la misma lógica se aplica, y la misma tendencia se manifiesta, en finanzas, recursos humanos, compras, operaciones con clientes, asistencia jurídica, procesamiento de reclamaciones, análisis de datos y, en definitiva, en la mayoría de las formas de externalización de procesos de negocio (BPO).

Esto no significa que la subcontratación vaya a desaparecer. Las empresas seguirán necesitando experiencia externa, especialmente en áreas como la ingeniería de datos, la ciberseguridad, la integración de sistemas y el cumplimiento normativo, que requieren conocimientos especializados y grandes inversiones que, por lo general, no guardan relación con la actividad principal de la empresa. Sin embargo, la IA acabará con el antiguo modelo de subcontratación, basado en la arbitraje laboral, la externalización a gran escala, las tarifas fijas y los contratos a largo plazo, medidos principalmente por el número de empleados y los niveles de servicio.

Como resultado, la estructura de una empresa —lo que hay dentro de sus instalaciones y lo que hay fuera— también cambiará, en algunos aspectos de forma drástica.

El mercado está empezando a darse cuenta.

En una sola semana de febrero de 2026, aproximadamente 10.000 millones de dólares de valor de mercado se esfumaron de las empresas de servicios de TI indias que cotizan en bolsa. El índice Nifty IT (el índice de acciones tecnológicas que mantiene la Bolsa de Valores de la India) cayó más del 9% en cinco días de negociación. El detonante fue el lanzamiento de un conjunto de herramientas de IA empresarial diseñadas para automatizar la revisión de contratos, los flujos de trabajo de cumplimiento y la codificación. La señal subyacente era algo que los inversores venían intuyendo desde hacía dos años. La oportunidad que impulsó la industria moderna de la subcontratación ya no se sostiene.

En mayo, Tata Consultancy Services, Infosys y HCL Technologies cotizaban en mínimos de varios años. TCS, referente del sector de TI indio, anunció sus mayores despidos hasta la fecha: 12.000 puestos de trabajo, aproximadamente el 2% de su plantilla. En el mundo de los procesos de negocio, el impacto fue aún mayor. Teleperformance, el mayor operador de centros de contacto del mundo, vio caer el precio de sus acciones tras la declaración pública de Klarna, una empresa fintech sueca, de que un asistente de IA había asumido el trabajo de 700 agentes de atención al cliente. Incluso Accenture, referente mundial en servicios, experimentó una caída de sus acciones de aproximadamente el 40% desde su máximo de 52 semanas.

Los mercados son oráculos imperfectos, pero rara vez se equivocan en cuanto a la dirección que toman. Hace veinte años, Thomas Davenport argumentó en HBR que la estandarización de los procesos empresariales aumentaría drásticamente el nivel y la amplitud de la subcontratación. Tenía razón. Lo que está ocurriendo ahora es la reversión de esa tendencia. Gran parte del trabajo que se subcontrataba volverá a realizarse internamente, donde será automatizado por IA y supervisado por pequeños equipos de expertos. La causa es tan simple como implacable. La IA ha transformado la economía subyacente. La lógica empresarial que impulsó la subcontratación ahora la aleja de ella.

Hacer una pregunta diferente

Durante años, los ejecutivos plantearon preguntas sobre la externalización a nivel funcional. ¿Deberíamos externalizar las finanzas? ¿Deberíamos externalizar el mantenimiento de las aplicaciones al extranjero? ¿Deberíamos trasladar las operaciones de recursos humanos a un proveedor de BPO? ¿Deberíamos utilizar un servicio gestionado para la infraestructura? Dado que estos procesos se habían convertido en productos básicos, los ejecutivos basaban sus respuestas principalmente en el coste.

La IA hace que ese nivel de análisis sea demasiado simplista. La IA se centra en el trabajo, no en el organigrama. Ahora, los líderes deben examinar las tareas y los flujos de trabajo, y basar sus respuestas tanto en el valor como en el coste.

La pregunta clave es qué tareas y procesos específicos se pueden automatizar. En finanzas, la conciliación de facturas, las actividades de cierre, el análisis de variaciones, la gestión de cobros, las consultas sobre políticas, la elaboración de informes y el apoyo a las auditorías presentan diferentes perfiles de automatización. Lo mismo ocurre con las tareas en recursos humanos, asuntos legales y cumplimiento normativo, y otras funciones.

Consideremos cuatro tipos de tareas:

• Tareas rutinarias, digitales y de gran volumen, como la clasificación de casos de RR. HH., el soporte técnico de TI de primer nivel, la recepción de reclamaciones y la elaboración de informes estándar. Estas tareas tienen un alto potencial de automatización; la IA puede realizar, redactar o gestionar gran parte del trabajo. Por lo tanto, la decisión más probable es automatizar internamente o mantener un proveedor externo a un costo mucho menor.
• Tareas que requieren gran cantidad de contenido y datos sensibles, como análisis de precios, retención de clientes, análisis de pagos de proveedores, estrategia de compras y decisiones de producto. Para este tipo de trabajo, la IA aumenta el valor de los datos propios y el contexto empresarial. La mejor solución en cuanto a externalización probablemente sea mantener el trabajo internamente, con apoyo externo selectivo.
• Tareas especializadas pero puntuales, como la planificación fiscal, la respuesta a incidentes cibernéticos, la migración de sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), la validación de modelos actuariales, el derecho laboral y la debida diligencia compleja. En estos casos, la IA potencia la experiencia, pero no elimina la necesidad de conocimientos especializados, que son escasos. Es probable que se sigan subcontratando, pero a equipos de expertos más reducidos y altamente cualificados.
• Tareas reguladas, de alta responsabilidad y que requieren un gran criterio, como la denegación de reclamaciones, las aprobaciones legales, las decisiones de concesión de préstamos, las apelaciones clínicas, el asesoramiento en fusiones y adquisiciones y las decisiones de cumplimiento normativo. Para estas tareas, la IA puede preparar pruebas, detectar anomalías y redactar recomendaciones, pero la responsabilidad debe seguir siendo humana. Esto se presta a un modelo híbrido: trabajo con apoyo de IA, responsabilidad interna, revisión por expertos externos y gobernanza mediante foros de riesgo en lugar de simples acuerdos de nivel de servicio.

Las tareas que la IA automatiza mejor comparten varias características. El resultado es digital. La tarea se repite con frecuencia. El estándar de calidad es medible. El proceso se basa en reglas, precedentes, documentación, datos estructurados o conocimiento institucional. Muchas de estas tareas ya no se benefician de la subcontratación ni de la optimización de costes laborales, dado que la IA puede realizar o acelerar una parte significativa del trabajo.

Obtener respuestas diferentes

La IA no ofrece una única respuesta sobre el abastecimiento. Sin embargo, cuando la pregunta se plantea a nivel de tarea y flujo de trabajo, surgen diferentes posibilidades. Aquí presentamos ejemplos de nuestro trabajo con clientes:

Una empresa global de productos de consumo evaluó recientemente las opciones de habilitación de IA y subcontratación para el área financiera en Japón y Estados Unidos. La primera fase de automatización basada en agentes no transformó por completo la función. Capturó una modesta oportunidad de valor, aproximadamente un 10%, en unos seis meses. Pero el resultado cambió el panorama. La empresa se había estado preguntando qué actividades financieras podrían subcontratarse. Tras observar los primeros ahorros generados por la IA, los directivos han comenzado a desarrollar un modelo financiero más ambicioso basado en IA que reduce significativamente la necesidad de subcontratar.

Una empresa alimentaria global evaluó sus actividades de finanzas, TI y recursos humanos en Estados Unidos y Europa. Los primeros proyectos piloto de IA mostraron resultados prometedores, lo que llevó a los proveedores de BPO a presentar propuestas innovadoras y de menor costo que aplicaban la IA donde correspondía, automatizaban parte del trabajo y externalizaban el resto. En este caso, la IA no eliminó al proveedor de la ecuación, sino que transformó su rol. Esto permitió a la empresa beneficiarse de la experiencia del proveedor sin tener que desarrollar internamente todas las capacidades de IA.

Una importante empresa del sector sanitario estaba considerando externalizar la gestión de reclamaciones. Un análisis detallado de las tareas individuales reveló que las oportunidades más importantes no radicaban principalmente en el ahorro de mano de obra; el mayor valor se encontraba en áreas como los errores de pago a proveedores, las pérdidas por reclamaciones, los errores de codificación, los pagos duplicados y los problemas de configuración de contratos. La empresa no necesitaba transferir grandes volúmenes de trabajo a un proveedor; necesitaba dotar a su personal de información basada en IA para que pudieran identificar y aprovechar el valor que antes resultaba difícil de detectar.

Las firmas de capital privado están adoptando la misma estrategia. Históricamente, cuando una firma de capital privado necesitaba una rápida reducción de costos en una empresa participada, la deslocalización era una opción que se consideraba desde el principio. Hoy en día, los líderes de las firmas de capital privado y de las empresas participadas priorizan la automatización de los flujos de trabajo. Solo entonces deciden qué procesos conservar, externalizar o rediseñar. Este orden es crucial. La externalización puede perpetuar un modelo operativo inadecuado. Analizar primero el trabajo revela qué tareas quedan pendientes, qué habilidades se requieren y quién debe realizarlas.

¿Qué hacer ahora?

El nuevo modelo de externalización tiene implicaciones prácticas inmediatas tanto para las empresas que compran servicios externalizados como para las que los prestan. Los compradores deben actuar con rapidez en cuatro áreas:

• Desglosa el trabajo a nivel de tareas: No te preguntes solo si se deben externalizar las áreas de finanzas, recursos humanos, informática, asuntos legales o reclamaciones. Pregúntate qué tareas dentro de esas funciones se pueden automatizar, ampliar, conservar o trasladar.
• Recalcular los precios: Exigir a los proveedores que demuestren cómo la IA modifica los costos, la calidad, el tiempo de ciclo, el riesgo y el control. Una tarifa más baja para servicios externalizados debido a menores costos laborales ya no es suficiente.
• Reestructurar los contratos: Incorporar la transferencia de productividad, métricas de resultados, derechos de datos, auditabilidad, controles de riesgo de modelos y propiedad de las indicaciones, el código, las bases de conocimiento y la documentación de procesos.
• Fortalecer la organización existente: Las empresas no necesitan reconstruir grandes centros de servicios compartidos. Pero sí necesitan personas que comprendan el trabajo, los datos, las herramientas de IA y los resultados comerciales lo suficientemente bien como para gestionar tanto a los agentes como a los proveedores.

Los proveedores no pueden permitirse el lujo de permanecer pasivos ante la disrupción que la IA está causando en su antiguo modelo. El gasto en tecnología no está disminuyendo; tienen la oportunidad de mantener su cuota de mercado, pero deben tomar algunas decisiones estratégicas:

• Canibaliza el modelo antiguo antes de que los clientes lo hagan por ti: utiliza la IA para reducir el coste de los servicios tradicionales y comparte las ganancias de productividad.
• Avanzar en la cadena de valor: competir en arquitectura, ingeniería de datos, ciberseguridad, gobernanza, gestión de productos, rediseño de flujos de trabajo y resultados empresariales.
• Convertir la experiencia en productos: Crear agentes reutilizables, flujos de trabajo, manuales de procedimientos específicos para cada sector y recursos analíticos.
• Cambiar el modelo comercial: Pasar de precios basados ​​en la mano de obra a precios basados ​​en resultados, flujos de trabajo de IA gestionados, garantías de productividad y participación en las ganancias.
• Reestructurar la pirámide del talento: El modelo anterior dependía de grandes equipos de desarrollo junior. El nuevo requerirá más expertos en la materia, ingenieros, arquitectos, propietarios de productos, líderes de gobernanza y gestores del cambio.

Hacia un nuevo tipo de organización

La pregunta estratégica ya no es "¿Dónde se puede realizar este trabajo al menor costo?", sino "¿Qué partes de este trabajo deberíamos controlar porque la IA las convierte en fuentes de velocidad, aprendizaje, control y valor?".

Se trata de un cambio radical. La externalización convirtió muchos servicios internos en costes externos. La IA ofrece a las empresas la oportunidad de transformar algunos de esos servicios en motores de rendimiento. Las empresas pioneras no se limitarán a sustituir a los proveedores por máquinas. Rediseñarán el trabajo, recuperarán las capacidades clave y utilizarán a los socios externos de forma más específica y con mayor valor añadido.

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Abhinav Agrawal es socio y director general de la división digital de AlixPartners, con sede en Dallas.