La línea de ensamblaje de la IA: Imperativos estratégicos para los CEO

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A principios del siglo XX, la línea de ensamblaje de Henry Ford transformó la manufactura automotriz. En lugar de que trabajadores especializados ensamblaran un automóvil completo, o grandes partes de él, dividió la producción en una serie de tareas simples y repetitivas realizadas por trabajadores en una cinta transportadora. El resultado no fue solo una transformación manufacturera, sino un cambio cultural y un nuevo modelo operativo. El tiempo de producción del Modelo T pasó de más de 12 horas a solo 90 minutos, los costos disminuyeron drásticamente y la propiedad de un automóvil dejó de ser un lujo para convertirse en una realidad de mercado masivo. Si bien la transformación de Ford ocurrió hace más de 100 años, el modelo que desarrolló conserva su relevancia hasta nuestros días.

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Así como la línea de producción de Ford transformó el trabajo físico, la inteligencia artificial (IA) agéntica —sistemas capaces de actuar de manera autónoma en lugar de solo responder a prompts— está redefiniendo ahora el trabajo cognitivo, incluyendo el diseño de ingeniería, la planeación de la cadena de suministro y la evaluación de riesgos. (A lo largo de este artículo nos referiremos a la IA agéntica simplemente como “IA”). Con la IA, las empresas ya no necesitan depender únicamente del criterio y la disponibilidad de un pequeño número de expertos para tomar decisiones complejas o crear productos sofisticados. En cambio, el conocimiento se vuelve ampliamente accesible para cualquier persona con las capacidades adecuadas de IA, lo que acelera la toma de decisiones, la personalización de productos y otras tareas antes limitadas a especialistas.

En todos los sectores, las empresas reconocen el potencial de la IA y han puesto en marcha múltiples iniciativas, a menudo impulsando decenas o incluso cientos de ellas. Sin embargo, los retornos siguen siendo limitados, y la mayoría reporta mejoras incrementales y específicas de funciones, como la reducción de los costos de compras o una mayor rapidez en el procesamiento de facturas. Los avances trasformadores a nivel empresarial siguen siendo esquivos.

Estas ganancias limitadas no resultan sorprendentes. Con demasiada frecuencia, la IA se clasifica como un proyecto tecnológico y se aplica a dominios funcionales aislados, en lugar de asumirse como una transformación empresarial. Los altos directivos rara vez enfrentan las preguntas más complejas necesarias para escalar el impacto: ¿Cómo deben reimaginarse los flujos de trabajo de extremo a extremo con IA agéntica? ¿Qué decisiones deben automatizarse, potenciarse o escalarse? ¿Qué sucede con los roles, los tramos de control y las métricas de desempeño cuando el trabajo cognitivo que antes tomaba semanas puede completarse en minutos?

Abordar estas preguntas requiere el mismo calibre de liderazgo que redefinió la manufactura a principios del siglo XX. El modelo desarrollado por Ford sigue representando la mejor estrategia para las compañías modernas: los CEO deben movilizar al equipo directivo para reimaginar y rediseñar los flujos de trabajo de extremo a extremo, incluyendo roles, gobernanza y procesos laborales, con el fin de integrar la IA en toda la organización. Esta reconfiguración total del negocio implica aplicar un marco centrado en seis temas: hoja de ruta estratégica, talento, modelo operativo, tecnología, datos, y adopción y escalamiento. Este artículo se enfoca en definir una estrategia y la tecnología subyacente para las transformaciones de IA.

Si las empresas se apegan a este marco, pueden crear una línea de ensamblaje de IA con múltiples agentes que completen tareas entre distintas funciones, aumentando tanto la eficiencia como la productividad. La recompensa puede ser significativa: investigaciones iniciales de McKinsey muestran que las transformaciones digitales lideradas por el CEO tienen 1.5 veces más probabilidades de éxito que aquellas dirigidas principalmente por equipos tecnológicos.

Construir la línea de ensamblaje de la IA

Aunque la IA puede optimizar tareas repetitivas como el procesamiento de facturas y la gestión de nómina, su aplicación corporativa más transformadora implica la toma de decisiones de extremo a extremo. Tradicionalmente, las empresas han dependido de líderes seleccionados, mandos intermedios y especialistas para evaluar las opciones, pero resulta difícil compartir conocimiento entre organizaciones grandes y geográficamente dispersas. El juicio humano también está sujeto a errores, a menudo debido a sesgos, y los expertos pueden discrepar entre sí. Este tipo de fricción suele detonar reuniones y revisiones adicionales, lo que retrasa la acción.

Estas dinámicas crean cuellos de botella cognitivos que limitan la velocidad de aprendizaje, adaptación y respuesta de las organizaciones. Conforme aumenta la complejidad de los productos y se disparan los volúmenes de datos, la brecha entre la experiencia disponible y la necesaria para la toma de decisiones se amplía. El verdadero potencial de la IA reside no solo en automatizar tareas, sino en ampliar la capacidad de toma de decisiones a un grupo mucho más amplio y acelerar el proceso (por ejemplo, proporcionando la documentación necesaria para respaldar una decisión en minutos en lugar de días).

Muchas empresas están incorporando IA en la toma de decisiones, pero las iniciativas suelen estancarse porque los equipos responsables se enfocan en soluciones tecnológicas en lugar de rediseñar la organización para respaldar una línea de ensamblaje de IA. Si bien los directores de tecnología (chief technology officers, CTO) o los grupos de tecnología de la información (TI) pueden gestionar decisiones tecnológicas cruciales, los CEO deben fungir como los arquitectos principales de la transformación mediante IA.

Estrategia: Reconfigurar la organización

En su plan estratégico, los CEO deben crear una visión convincente que establezca objetivos sólidos y proporcione ejemplos concretos del impacto deseado; por ejemplo, una reducción del 50 por ciento en los tiempos de desarrollo de productos en toda la organización. Debido a que cada línea de ensamblaje de IA se diseña a la medida de las necesidades de una empresa, no existe una combinación fija de agentes que pueda implementarse en todos los casos.

A medida que reconfiguran sus organizaciones para respaldar las líneas de ensamblaje de IA, las siguientes acciones pueden ayudar:

Eliminar silos para fomentar la colaboración. La mayor división suele darse entre los grupos tecnológicos que diseñan soluciones de IA y el área de negocio que las implementa. Idealmente, el nuevo modelo liderado por el CEO eliminará muchas brechas de comunicación y mitigará problemas comunes, como el desarrollo de soluciones de IA tecnológicamente sofisticadas, pero con escaso valor comercial.
Eliminar burocracia innecesaria. Los CEO o los líderes funcionales designados deben identificar los principales cuellos de botella en la toma de decisiones de la organización. Las limitaciones pueden ser estructurales, como las múltiples capas de aprobaciones jerárquicas y las transferencias complejas de funciones, o de procedimiento, como la dependencia excesiva de procesos manuales. Una vez que estos puntos de fricción estén claros, los líderes pueden convocar una sesión de trabajo específica para eliminar pasos innecesarios y garantizar una supervisión adecuada de los agentes de IA en la línea de ensamblaje.
Estandarizar los datos y utilizar herramientas de IA de manera combinada. Los líderes deben asegurarse de que todas las soluciones de IA compartan el mismo marco de datos y operativo. Cuando las empresas cuentan con una base común de datos, pueden utilizar múltiples herramientas de forma combinada, lo que probablemente genere más valor que si utilizaran cada una por separado.
Establecer nuevos objetivos y expectativas para el talento. La IA hará necesarias algunas funciones nuevas, como líderes de equipos agénticos que garanticen que las herramientas generen el impacto deseado. En otros casos, los CEO podrían tener que revisar los criterios de desempeño conforme la IA libera a los empleados para asumir tareas más avanzadas, o ayudar a recursos humanos a desarrollar programas de capacitación para nuevas contrataciones (por ejemplo, cursos cortos sobre procesos de IA, en lugar de seis meses de incorporación).

Tecnología: Crear una cinta transportadora para la inteligencia

La IA agéntica sigue necesitando una base tecnológica y de datos sólida, con un enfoque en la reutilización para alcanzar escala. Detrás de cada línea de ensamblaje de IA existe una capa de orquestación agéntica en la que los datos, los modelos y los agentes interactúan de manera fluida, eliminando la necesidad de puentes desarrollados a la medida para cada nuevo caso de uso (ver gráfica). Esta capa puede planear, razonar y ejecutar de manera autónoma tareas complejas y de múltiples pasos con mínima intervención humana. Dentro de la línea de ensamblaje de IA, actúa como la cinta transportadora al gestionar el flujo de tareas, decisiones y datos a lo largo de toda la organización.

La capa de orquestación agéntica contiene agentes funcionales que operan dentro de dominios específicos y agentes empresariales que supervisan el flujo de inteligencia de extremo a extremo. Al trabajar de forma sincronizada, los agentes funcionales y empresariales generan y distribuyen conocimientos accionables (insights) integrales a lo largo de toda la organización. En el sector salud, por ejemplo, los agentes funcionales podrían analizar datos de diagnóstico, mientras que los agentes empresariales garantizan que los insights lleguen al médico adecuado en el momento preciso, lo que permite optimizar la atención al paciente en tiempo real.

Al gestionar tareas rutinarias y sintetizar datos, la capa de orquestación agéntica permite que las personas se concentren en juicios de orden superior que requieren creatividad, empatía y pensamiento estratégico. Cuenta con la inteligencia suficiente para reconocer sus propias limitaciones y señalar ciertas tareas que requieren intervención humana. Por ejemplo, la capa de orquestación agéntica de una institución financiera podría procesar el 90 por ciento de las solicitudes de crédito, pero señalar los casos más complejos o ambiguos para revisión humana. Este modelo híbrido garantiza eficiencia a la vez que preserva la rendición de cuentas y la confianza.

A medida que las empresas escalan la IA, una de las decisiones más trascendentes es si desarrollar internamente capacidades tecnológicas críticas o externalizarlas. Los proveedores tecnológicos suelen costar menos y avanzar más rápido —una gran ventaja en un campo donde las herramientas evolucionan con rapidez—, pero el desarrollo interno tiene sentido cuando las capacidades de IA son fundamentales para la diferenciación competitiva. Por ejemplo, una empresa podría desarrollar un programa de software propio que segmente a los clientes en cohortes altamente específicas y genere recomendaciones comerciales personalizadas a partir de datos internos únicos. Ser dueño de la propiedad intelectual garantiza que los competidores no puedan replicar fácilmente los insights resultantes. Las empresas también deben decidir si externalizar ciertos servicios relacionados con la IA, como adaptar los sistemas de IA a los procesos internos de una compañía o anonimizar los datos antes de ingresarlos al modelo.

Beneficios de la línea de ensamblaje de IA

Ford no triunfó porque construyera un mejor Modelo T; triunfó porque cambió la lógica económica del costo unitario. Antes de adoptar la línea de ensamblaje, su fábrica producía 12,000 automóviles al año a un costo de $825 dólares cada uno. Para 1925, después de industrializar por completo el proceso manufacturero, la producción anual de la fábrica se disparó a dos millones de automóviles con un costo de $260 dólares por unidad.

Hoy, en las empresas industriales tradicionales, cada incremento adicional en la complejidad de los productos —ya sea por sensores adicionales, software integrado o nuevos requisitos regulatorios— impulsa un aumento desproporcionado de la sobrecarga operativa “artesanal”: la experiencia especializada necesaria para diseñar, integrar y validar estas ofertas. Las reuniones multifuncionales, los correos electrónicos y las pruebas manuales pueden consumir miles de horas. Las empresas industriales, como las de robótica, semiconductores y automotriz, son especialmente vulnerables a los procesos de desarrollo lentos y engorrosos porque sus productos se definen cada vez más por software. En el sector aeroespacial, por ejemplo, el software representa ahora aproximadamente el 40 por ciento del valor del producto, frente a apenas el 10 por ciento en 2010.

Si la línea de ensamblaje de IA puede manejar la carga cognitiva asociada con un incremento de diez veces en la complejidad de los productos, una empresa podría ampliar sus márgenes sin aumentar significativamente su plantilla. Mientras que un empleado capaz podría gestionar simultáneamente diez tareas complejas, una línea de ensamblaje de IA puede administrar 16 millones de flujos lógicos individualizados en paralelo. Y, a diferencia de una planta industrial, que tiene límites físicos, una línea de ensamblaje de IA puede escalar instantáneamente a miles de millones de “trabajadores virtuales” para resolver un aumento repentino de complejidad. Si un sistema de IA puede implementar una actualización de seguridad automotriz de forma inalámbrica en 12 segundos, mientras que sus competidores requieren 12 meses, obtendría una enorme ventaja en velocidad de implementación.

Así como los componentes de la línea de ensamblaje de IA varían, también lo harán sus beneficios. Pensemos en una organización que desea rediseñar por completo su recorrido del cliente porque enfrenta ineficiencias, como carteras con ofertas redundantes y una gran cantidad de unidades de mantenimiento de existencias (stock keeping units, SKU), una gestión limitada de fugas de margen y un bajo aprovechamiento de datos operativos, crediticios y de pagos para priorizar cobranzas. En lugar de dividir las tareas por etapas y asignar empleados a pasos específicos, la empresa podría utilizar una línea de ensamblaje de IA para gestionar múltiples tareas simultáneamente (ver tabla). Por ejemplo, los agentes podrían encargarse de programar llamadas de descubrimiento, clasificar y enrutar las consultas y configurar los precios.

La IA agéntica podría transformar el recorrido del cliente

Actividades clave del proceso para mejorar el desempeño, no exhaustivas

	Tradicional	Potencial de automatización con IA agéntica
De cliente potencial a cotización	Dependencia de proveedores para el enriquecimiento de datos Calificación de clientes potenciales basada en reglas Secuencias estandarizadas de correos electrónicos salientes	Triaje y enrutamiento autónomos Motor autooptimizable de cadencia de maduración de prospectos Programación autónoma de llamadas de descubrimiento
De cotización a pedido	Conjunto consolidado de reglas para configuración de precios y cotizaciones Tableros de gobernanza de descuentos Plantillas centrales de cláusulas	Configuración de precios generada completamente de manera automática Enrutamiento automático de aprobación multirrol Flujo de conversión de cotización a pedido con un solo clic
De pedido a entrega	Plantillas de manuales para la puesta en marcha Flujos de aprovisionamiento automatizados mediante scripts Tableros de seguimiento del avance de migraciones	Configuración autoprovisionada de entornos multinube Monitoreo continuo del estado de la telemetría Flujos de trabajo proactivos para corrección de anomalías
De entrega a cobro	Lotes programados de facturación del sistema de planificación de recursos empresariales Cadencias estructuradas de cobranza realizadas manualmente Manuales de escalamiento para cobranzas	Ciclo cerrado de facturación basado en uso Cadencia adaptativa de cobranza multicanal Emisión autónoma de notas de crédito

A medida que disminuye el costo de la inteligencia cognitiva, podrían surgir nuevas oportunidades de creación de valor en todas las industrias. Imaginemos un banco global capaz de ajustar modelos de riesgo en tiempo real, o una farmacéutica que pueda personalizar los tratamientos para cada paciente o reducir en años el tiempo necesario para desarrollar nuevos medicamentos. Servicios que hoy se consideran lujos, como la gestión patrimonial personalizada, podrían volverse universalmente accesibles a medida que se vuelven más asequibles. Lo anterior no son simples mejoras graduales; son cambios de paradigma que redefinen las expectativas de los clientes, la eficiencia operativa y las dinámicas competitivas.

Aunque la IA sigue siendo una tecnología incipiente, ya ha demostrado beneficios reales. Al acelerar la toma de decisiones, la IA puede ayudar a las empresas a innovar o responder a los cambios del mercado con mayor rapidez. Las investigaciones también muestran que una de las empresas pioneras en IA alcanzó una rentabilidad 20 por ciento superior a la de sus pares (vea el recuadro “Ejemplos de casos: Acelerar el impacto de la IA”).

Ejemplos de casos: Acelerar el impacto de la IA

McKinsey ha participado en numerosas transformaciones digitales lideradas por CEO, algunas de las cuales se describen en la segunda edición de Rewired: How Leading Companies Win with Technology and AI (Reconfiguradas: Cómo las empresas líderes triunfan con tecnología e IA), publicada en abril de 2026.

En un proyecto reciente, McKinsey trabajó con Toshiba Tec para ayudar a los minoristas a desbloquear valor a partir de los miles de millones de puntos de datos generados por sus terminales de punto de venta. Si bien los minoristas habían dependido durante mucho tiempo de análisis retrospectivos de promociones y tendencias de ventas, la personalización en tiempo real y la optimización dinámica de beneficios seguían fuera de su alcance.

Para abordar esta oportunidad, Toshiba Tec lanzó Gyainamics, una nueva empresa de ingeniería de software dentro de su unidad de creación de negocios. En colaboración con McKinsey y su división de IA, QuantumBlack, la compañía implementó la infraestructura y el software de IA de Nvidia para impulsar una plataforma analítica de última generación capaz de procesar datos de venta al menudeo en tiempo real, una tarea que antes requería horas.

En comparación con los enfoques tradicionales, el modelo transformer, habilitado por una unidad de procesamiento gráfico, amplió drásticamente la cobertura de los catálogos de productos de baja rotación de los minoristas –de aproximadamente 8 por ciento a casi 100 por ciento– y mejoró siete veces el desempeño de personalización. Los tiempos de entrenamiento para grandes conjuntos de datos se redujeron en más del 80 por ciento, mientras que el tiempo de inferencia para 100,000 clientes pasó de horas a menos de un minuto. Al ajustar dinámicamente las promociones en tiempo real, los minoristas aumentaron el valor promedio de transacción en un 5 por ciento, ampliaron la cobertura de SKU al 99.9 por ciento y elevaron el valor de largo plazo de los clientes hasta en un 7 por ciento en comparación con los métodos previos de segmentación manual.

En otro proyecto, McKinsey se asoció con la división estadounidense de un importante OEM automotriz. Tras la pandemia de la COVID-19, la empresa enfrentaba dificultades para satisfacer la demanda de los clientes, lo que provocó tiempos de espera prolongados para los vehículos y ventas perdidas. Los líderes de negocio encabezaron la transformación, trabajando en estrecha colaboración con equipos tecnológicos para desarrollar un modelo de pronóstico de la demanda capaz de generar insights detallados sobre las preferencias de los clientes.

Desde el principio, el equipo de desarrollo de soluciones del OEM involucró a expertos en la materia para garantizar tanto la relevancia como la adopción. Estos expertos recomendaron funcionalidades de las herramientas, revisaron los resultados de los modelos y proporcionaron retroalimentación continua. Para generar confianza en la IA, el equipo también organizó sesiones de trabajo para explicar cómo los modelos aprendían de los datos y generaban predicciones, lo que aumentó la transparencia y la confianza en los resultados.

Tras varias iteraciones, el modelo resultante podía analizar aproximadamente 5,000 configuraciones posibles de vehículos para los millones de unidades vendidas anualmente. Incorporaba señales predictivas, incluidos patrones de comportamiento de clientes, condiciones del mercado y datos de ventas de la competencia. Al pronosticar la demanda de configuraciones específicas a nivel de mercados individuales de distribuidores, el modelo alcanzó una precisión del 85 por ciento. Esta mejora permitió al OEM acortar los ciclos de venta, reducir los incentivos de compra y disminuir los costos de capital de trabajo en un 20 por ciento, lo que se tradujo en un incremento de $200 millones de dólares en las ganancias solo durante el primer año.

El OEM lanzó una iniciativa relacionada para integrar la IA en un gemelo digital que conectaba el pronóstico de la demanda con la manufactura. El gemelo digital integraba insumos provenientes de modelos de demanda y restricciones de manufactura en tiempo real, al tiempo que consideraba objetivos empresariales, como metas de rentabilidad, para optimizar las decisiones de producción y ventas. Mientras que los modelos de planeación tradicionales suelen ofrecer apenas 13 semanas de visibilidad, el gemelo digital amplió el horizonte de planeación a tres años. Los planificadores de la cadena de suministro y los equipos de manufactura utilizaban la plataforma de manera colaborativa para resolver cuellos de botella y establecer prioridades de producción en tiempo real.

El gemelo digital operaba dentro de una capa de orquestación agéntica que facilitaba el acceso a los insights en toda la organización. Los planificadores podían evaluar las dinámicas competitivas, las consideraciones regulatorias y el estado de las iniciativas en curso en tiempo real, además de ejecutar escenarios alternativos en colaboración con otros equipos. En conjunto, la solución automatizó aproximadamente el 80 por ciento de las actividades centrales de planeación, mejorando la eficiencia y reduciendo los errores.

La evidencia de los beneficios de la IA quizá sea más clara en el sector automotriz chino. Mediante el uso de la IA para acelerar la investigación y desarrollo (I+D) y la integración de software, los fabricantes chinos han reducido el ciclo de desarrollo de nuevos automóviles a tan solo 24 meses. Esta eficiencia industrializada ha disminuido de manera tan significativa las barreras de entrada que más de 50 nuevas marcas de vehículos eléctricos han ingresado al mercado chino en los últimos cinco años. La IA también ha posibilitado a los fabricantes de automóviles chinos crear funciones más sofisticadas a un menor costo.

Al producir vehículos de alta calidad y bajo costo, las marcas chinas han capturado por primera vez más del 50 por ciento de su mercado doméstico. Mientras tanto, la participación de mercado conjunta de las joint ventures no chinas se ha desplomado del 64 por ciento en 2020 a aproximadamente el 43 por ciento en la actualidad. Si los fabricantes de equipos originales (original equipment manufacturers, OEM) tradicionales siguen aferrándose a sus procesos de ingeniería artesanales, enfrentarán una presión permanente sobre los márgenes a medida que los OEM chinos se expandan globalmente.

La línea de ensamblaje de IA no solo mejorará la toma de decisiones; industrializará el proceso mediante agentes personalizados diseñados específicamente para cada empresa. Cuando el costo del criterio disminuye y su disponibilidad escala, las proyecciones se vuelven continuas y las organizaciones pueden pivotar casi en tiempo real. Este cambio requiere más que tecnología. Exige un rediseño de flujos de trabajo, roles y gobernanza liderado por el CEO para garantizar que la velocidad de las operaciones coincida con la velocidad de la inteligencia.