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.
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.
Los mejores puntos de partida suelen combinar alta frecuencia, reglas relativamente claras y datos disponibles.
Un proceso crítico, poco frecuente y con alto costo de error puede ser un peor candidato aunque técnicamente sea posible automatizarlo.
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.
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.
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.
Una tarea frecuente, medible, con reglas relativamente claras y donde los errores puedan detectarse y corregirse.
Comparando costo por operación antes y después, incluyendo licencias, integración, supervisión y retrabajo.
No necesariamente. El ahorro puede traducirse en más capacidad, menor crecimiento de costos o reasignación de trabajo.
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.