Hace doce meses, tomamos una decisión radical en Artefact: AI mediante áreas de innovación específicas para ayudar a nuestros consultores, científicos de data e ingenieros de AI a cambiar realmente su forma de trabajar.

Lo que descubrimos no solo implicaba implantar nuevas herramientas. También significaba replantearse fundamentalmente cómo colaboran los humanos y los agentes AI en los servicios profesionales. Aunque el sector se está apresurando a adoptar AI, la mayoría de las empresas están pasando por alto distinciones críticas que realmente generan valor.

Lección 1: Los agentes no son herramientas, son empleados a tiempo completo

Las herramientas se ocupan de las tareas. Los empleados se ocupan del contexto.

Esta distinción parece simple, pero es donde la mayoría de las empresas fallan. Vemos cómo las empresas inundan los equipos con "1000 agentes" para ser más "productivas", pero se vuelven más improductivas que nunca. La sobrecarga cognitiva de gestionar un sinfín de herramientas AI crea caos, no eficiencia.

La clara separación que imponemos

Establecemos una clara separación entre:

  • Herramientas GenAI: Estas herramientas están diseñadas para ayudar a las personas a tomar mejores notas, resumir correos electrónicos y crear pequeñas automatizaciones.
  • Agentes de AI : Son responsables de alcances de principio a fin que implican múltiples tareas (y sí, los agentes también utilizan herramientas).

Enseñamos a nuestros equipos a mantener esta clara separación desde el principio y luego les ayudamos a tratar a los agentes como verdaderos miembros de su equipo. Esto significa:

  • Centrarse en una gestión clara y una buena comunicación contextual,
  • Equilibrar correctamente autonomía y revisión,
  • Proporcionar una incorporación estructurada y controles periódicos.

Todo lo que suele necesitar un puesto de principiante.

¿Cuál es el resultado? Cuando los equipos dejan de alternar entre 50 herramientas diferentes y empiezan a gestionar correctamente entre dos y tres agentes, la entrega de los proyectos se acelera un 40%.

Lección 2: No se trata de reducir el número de empleados, sino de escalar eficazmente

En consultoría, las personas son nuestro activo más valioso. Conocen el mercado, crean lealtad a la marca, debaten las tendencias del mercado y crean cultura. Recortar personal a ciegas con AI destruye de forma invisible la cultura de la organización, y este daño no aparece en las hojas de cálculo hasta que es demasiado tarde.

La nueva matemática de la escala

El valor reside en el escalado. En lugar de contratar a cinco empleados a tiempo completo (ETC) por proyecto, ahora contratamos a tres. Pero esto es lo que muchos ignoran: Las empresas de mayor éxito con AI contratan máspersonas. Cultivan la cultura y diseñan las tendencias futuras. Solo los humanos pueden hacer esto.

Nuestros humanos hacen ahora un trabajo diferente:

  • Establecer relaciones más estrechas con los clientes
  • Crear soluciones innovadoras
  • Tutoría de personas y agentes
  • Detectar los cambios del mercado antes de que sean data

La ampliación no es sólo una cuestión de eficiencia, sino de ampliar las capacidades humanas preservando al mismo tiempo lo que hace que las organizaciones sean realmente valiosas.

Lección 3: Todo el mundo es un desarrollador en potencia: crear una cultura interna de "código abierto".

El noventa por ciento de los empleados no enviarán código de producción, pero esa no es la cuestión.

La cuestión es que es mucho más fácil para un equipo de ingenieros entender los requisitos empresariales cuando ven un POC en funcionamiento que cuando ven borradores en una diapositiva. En esta transición entre tecnología y empresa y entre empresa y tecnología es donde reside el verdadero valor.

La transformación del descubrimiento de productos

Hoy en día, nuestras sesiones de descubrimiento de productos son mucho más interactivas:

  • Hay menos reuniones con preguntas interminables.
  • Hay más prototipos y pruebas.
  • De ambos lados fluyen ideas y puntos de vista sorprendentes.
  • Cada colaborador contribuye directamente al producto a su manera, no necesariamente añadiendo nueva codificación de producción, sino debatiendo productivamente nuevos conceptos e ideas que impliquen codificación.

Herramientas como Lovable y V0 se han convertido en nuestros nuevos lápices y papel. Hacen que sea fácil ver lo que es difícil y lo que es sencillo de implementar. Podríamos pensar que dibujar una forma triangular es fácil en PowerPoint pero difícil en HTML, pero ahora lo sabemos inmediatamente.

Qué significa esto para los servicios profesionales

Quizá el 10% de nuestros empresarios se conviertan en constructores independientes con estas herramientas. Pero eso es sólo un efecto secundario. El valor real está en la traducción de la empresa a la tecnología: la comprensión compartida que surge cuando todos pueden crear prototipos de sus ideas.

Después de 12 meses, la transformación es evidente. La mayoría de las consultoras están tratando de injertar AI en su modelo existente, preguntándose "¿Cómo puede AI hacernos más eficientes?". Deberían preguntarse: "¿Cómo podemos reconstruir nuestro modelo en torno a la colaboración AI humanos e IA?".

Las empresas que liderarán la próxima década no serán las que tengan más herramientas AI o menos empleados. Serán las que entiendan tres cosas:

  • Los agentes son compañeros de equipo, no herramientas.
  • Escalar es mejor que cortar.
  • Cuando todos pueden construir, todos contribuyen con más fuerza.

No se trata de un cambio gradual. Es una reimaginación completa del funcionamiento de la consultoría.

Nuestro objetivo es sentar las bases de la próxima generación de modelos de trabajo operativo en los servicios profesionales. Nuestro enfoque no consiste en sustituir a los humanos, sino en amplificar nuestras cualidades humanas únicas. En última instancia, AI tiene que ver con las personas.