La inteligencia artificial está pasando de los pilotos experimentales a los planes financieros de grandes empresas.
Société Générale presentó el 21 de septiembre de 2026 su hoja de ruta estratégica hacia 2029. Entre sus prioridades figura seguir reduciendo su base de costos mediante simplificación, eficiencia operativa, transformación tecnológica y una aceleración gradual y responsable del uso de inteligencia artificial.
El banco espera que su base de costos en 2029 sea inferior a EUR 16.300 millones y aproximadamente 2% menor que la estimada para 2026. La compañía no atribuye todo ese ahorro a la IA: la tecnología es una de varias palancas.
Ese matiz es importante para cualquier empresa que quiera utilizar IA para reducir gastos.
La IA no ahorra dinero por sí sola
Un asistente puede producir un documento en minutos, pero la empresa solo obtiene ahorro si esa mejora reduce horas pagadas, permite procesar más trabajo con los mismos recursos o evita costos adicionales.
También existen costos nuevos: licencias, integración, entrenamiento, revisión humana, seguridad y mantenimiento.
¿Qué procesos suelen ser mejores candidatos?
Los mejores puntos de partida suelen combinar alta frecuencia, reglas relativamente claras y datos disponibles.
- Clasificación y resumen de documentos.
- Preparación de borradores repetitivos.
- Extracción de información desde formularios o correos.
- Soporte de primer nivel.
- Actualización de registros en sistemas internos.
- Análisis inicial de grandes volúmenes de información.
Un proceso crítico, poco frecuente y con alto costo de error puede ser un peor candidato aunque técnicamente sea posible automatizarlo.
¿Cómo calcular el ahorro real?
Una medición básica puede comenzar con cuatro variables: volumen, tiempo actual, costo por hora y costo de la solución.
Si una tarea ocurre 1.000 veces al mes y tarda 10 minutos, consume unas 167 horas. Si una automatización reduce el tiempo efectivo a cuatro minutos, el ahorro bruto es de alrededor de 100 horas mensuales.
Después hay que restar licencias, supervisión, integración y retrabajo. Ese resultado se acerca mucho más al beneficio económico real.
Reducir costos no significa necesariamente reducir personal
Una empresa puede capturar eficiencia utilizando el tiempo liberado para atender más clientes, disminuir tiempos de respuesta o evitar nuevas contrataciones a medida que crece.
También puede rediseñar puestos para mover trabajo desde tareas administrativas hacia actividades de mayor valor.
La decisión depende de la estrategia y no debería deducirse automáticamente de una herramienta tecnológica.
Los controles que no deberían desaparecer
- Revisión humana en decisiones de alto impacto.
- Límites de acceso a datos y sistemas.
- Registro de acciones automatizadas.
- Métricas de error y retrabajo.
- Procedimientos para detener el sistema si falla.
- Evaluación periódica del costo total.
Una forma simple de empezar
Elegir un proceso concreto, medir su costo actual y ejecutar un piloto limitado. Comparar durante varias semanas tiempo, costo, errores y satisfacción del usuario.
Si el ahorro se mantiene después de incluir todos los costos adicionales, el caso puede ampliarse. Si no, la empresa ha aprendido con un experimento pequeño en lugar de desplegar una solución costosa en toda la organización.
Preguntas frecuentes
¿Qué tipo de tarea conviene automatizar primero?
Una tarea frecuente, medible, con reglas relativamente claras y donde los errores puedan detectarse y corregirse.
¿Cómo saber si la IA realmente reduce costos?
Comparando costo por operación antes y después, incluyendo licencias, integración, supervisión y retrabajo.
¿Automatizar significa reducir personal?
No necesariamente. El ahorro puede traducirse en más capacidad, menor crecimiento de costos o reasignación de trabajo.
La Tesis de El Ciclo
La fase más importante de la IA empresarial empieza cuando deja de medirse por cantidad de pilotos y comienza a medirse por resultados financieros.
Las empresas que obtengan más valor probablemente no serán las que automaticen más tareas, sino las que sepan identificar dónde la automatización reduce costos sin aumentar errores, riesgo o deterioro de la experiencia del cliente.
Fuente principal
Editor | El Ciclo Tomás Carmona es especialista en crecimiento de negocios, transformación digital y sistemas CRM. En El Ciclo investiga y explica cómo los cambios en tecnología, inteligencia artificial, negocios, finanzas y salud impactan la vida de las personas y las empresas. Su trabajo combina análisis, investigación y experiencia práctica para transformar noticias, estudios y tendencias en contenido claro, basado en evidencia y orientado a la toma de mejores decisiones. Su objetivo es ayudar a los lectores a comprender qué está cambiando, por qué es relevante y cómo esos cambios pueden influir en su trabajo, sus finanzas, su salud o su vida cotidiana.