Ya implementaste los agentes e hiciste la gestión del cambio. Ahora te preguntas cómo encontrar evidencia de que estás logrando la transformación que te pidieron. 

En este momento, cuando se les pide a los líderes que demuestren el ROI de sus inversiones en software e IA, recurren a la métrica más visible disponible: el uso de tokens.

Meta creó un ranking interno que clasificaba a los empleados según la cantidad de tokens de IA que consumían. Se filtró, se volvió viral y fue eliminado. Los tokens son medibles, rastreables y al menos confirman que algo está sucediendo.

El problema es que la mayoría de las empresas miden la IA de la misma manera en que medían la adopción de software hace una década, y la IA es una bestia fundamentalmente diferente.

Un uso elevado no garantiza un alto valor, y si no entiendes cómo la IA está siendo realmente utilizada por tu fuerza laboral, no tienes ninguna palanca que accionar para mejorarla.

Espera, un momento. ¿Qué son los tokens? Pista: no es cripto.

Los tokens son la forma en que los equipos y proveedores pueden medir el uso de la IA. Cada vez que un empleado interactúa con un agente de IA, ya sea haciendo una pregunta, generando contenido o realizando una tarea, esa interacción se mide en tokens. Piense en ellos como la moneda de la actividad de IA. Cuanto más usen la IA sus equipos, más tokens se consumen.

Tiene sentido que esta se haya convertido en la métrica de referencia. Durante mucho tiempo, ha sido uno de los pocos números disponibles. Pero el volumen de tokens te dice que hubo actividad. No te dice si los empleados están usando la IA para las cosas correctas, ni si algo de eso está conectado con un trabajo que realmente importa. Puedes tener cifras de tokens sólidas y aun así tienen una inversión en IA que no está dando los resultados esperados. 

Adaptarse o quedar fuera, edición empresarial 

Las empresas que realmente logran transformar una gran fuerza laboral heredada con IA están tratando la adopción de la IA como algo que necesita gestionarse y actualizarse de forma activa. 

Eso comienza por ver cómo se realiza el trabajo en los flujos de trabajo de IA. Si están iniciando sesión, usándolos para las tareas correctas, obteniendo resultados útiles e integrándolos en su forma real de trabajar. 

En la mayoría de las empresas en este momento, la adopción parece estar bien en la superficie, pero se está desmoronando silenciosamente por debajo. Los empleados se topan con callejones sin salida, encuentran soluciones alternativas y dejan de recurrir a la herramienta por completo. Y nadie lo sabe porque nadie puede verlo. 

La IA en realidad se parece más a Humano + SaaS + IA

Los empleados aún no viven dentro de las herramientas de IA. Se mueven constantemente entre agentes de IA y aplicaciones SaaS, y el trabajo real ocurre en ambos entornos. Analizar el uso de la IA de forma aislada ofrece una visión parcial de un flujo de trabajo que no lo es en absoluto.

Comprender correctamente la productividad y la adopción implica ver el panorama completo: 

  • ¿Dónde está la IA genuinamente integrada en la forma en que se realiza el trabajo? 
  • ¿Dónde siguen siendo las herramientas SaaS las que cargan con la mayor parte del peso? 
  • ¿Ese equilibrio realmente está cambiando con el tiempo a medida que invertimos más en IA?

Esa última pregunta importa más de lo que la mayoría de las organizaciones se dan cuenta. El argumento financiero a favor de la IA siempre ha incluido la suposición de que eventualmente reduciría la dependencia de un stack de SaaS inflado. Más capacidad de IA, menos herramientas redundantes, un gasto tecnológico más ágil y eficiente. 

Pero la mayoría de las empresas están aumentando sus presupuestos de IA mientras los costos de SaaS se mantienen estables, sin visibilidad real sobre si el intercambio se está materializando. 

¿Y ahora qué?

Los líderes de TI tienen una oportunidad real aquí para cambiar la forma en que sus organizaciones piensan sobre la IA: como un problema de adopción que requiere atención y cambio continuos. Lo más valioso que TI puede hacer ahora mismo es asegurarse de que las herramientas que se han comprado e implementado realmente funcionen de la manera en que fueron diseñadas, y que sigan funcionando así a medida que los flujos de trabajo evolucionan.

Eso requiere una plataforma que le brinde análisis en toda su pila de tecnología para empleados, SaaS y agentes de IA juntos, para que pueda ver dónde el compromiso es sólido, dónde se está acumulando la fricción y dónde los empleados tienen dificultades de maneras que nadie ha señalado aún. 

Significa poder actuar sobre eso en tiempo real, incorporando orientación directamente en los flujos de trabajo para que los empleados reciban ayuda exactamente cuando y donde la necesitan, sin esperar un programa de capacitación ni una iniciativa de gestión del cambio. Y significa llegar a las conversaciones con la junta directiva con algo más útil que el conteo de tokens: curvas de adopción, fricción reducciones, consolidación de SaaS, cambios de productividad. Y recomendaciones reales sobre qué hacer a continuación. 

¿Quieres ver cómo se ve esto en la práctica? Descubre cómo Pendo for IT ayuda a los equipos empresariales a pasar de medir la IA a impulsar una adopción real en toda su organización.