El dato más utilizado por las empresas en Colombia para decidir si integrar o no inteligencia artificial en sus procesos es cuánto tiempo se ahorra en una tarea.
Y no es un dato poco importante. Muchas empresas han hecho estudios del impacto de adoptar inteligencia artificial en sus empresas. Estos son algunos de los estudios:
- El Banco Central Europeo concluyó que un trabajador que usa inteligencia artificial ahorra en promedio tres horas por semana.
- La London School of Economics habla de ahorros promedio entre siete horas y siete horas y media.
- El gobierno británico, después de darle una licencia a 20.000 funcionarios, midió 26 minutos promedio ahorrados al día.
Pero, ¿por qué parece que el tiempo ahorrado es poco y varía tanto entre los estudios?
La diferencia inicial entre sus resultados se debe a que estudiaron cosas distintas y las midieron teniendo en cuenta el promedio de tiempo ahorrado por colaborador. Si un colaborador tiene una tarea pequeña y otro tiene una tarea muy grande, meterlos en el mismo estudio hace que la media se vea afectada.
Aunque los datos sean distintos y los estudios parezcan reducir muy poco el tiempo ahorrado, lo que sí queda claro es que tu equipo puede acelerar su trabajo con IA.
¿Cuánto tiempo puede ahorrar un solo empleado usando IA?
Calcular el tiempo de trabajo de cada colaborador para determinar si el uso de IA es rentable puede ser una tarea bastante compleja. Va a depender del tipo de colaborador, su capacidad para adoptar nuevos conocimientos y su disposición a usar IA en el día a día.
Cuando hablamos de leer correos, hacer resúmenes, crear presentaciones simples o redactar textos, el ahorro puede variar entre 3 y 8 horas a la semana según estudios reportados por EY Work Reimagined Survey, en Colombia.
Pero cuando se trata de tareas repetitivas que pueden ser automatizadas y que necesitan de gran capacidad de análisis para identificar insights, la cosa cambia.
En algunos de los proyectos donde hemos trabajado hemos reducido los tiempos de los equipos para cada tarea de la siguiente manera:
| Tarea | Antes de IA | Después de IA |
|---|---|---|
| Descarga y análisis de datos, cruce de información, interpretación y creación de informes. | 6 a 12 horas. | 2 horas. |
| Gestión de PQRs, atención al público, clasificación, seguimiento y respuesta a casos complejos | 6 horas. | 1 hora. |
| Clasificación de hojas de vida, análisis de pruebas y creación y aplicación de evaluaciones de perfiles. | 21 horas | 6 horas |
| Análisis de leads, creación de propuestas comerciales y gestión de contactos comerciales. | 8 horas | 2 horas |
| Auditoría de conciliación bancaria y anomalías | 20 horas | 4 horas |
*Los tiempos son propios de proyectos de Norter y no pertenecen a la misma empresa.
Nota:
En Norter pensamos que el tiempo realmente no es tan importante, lo más importante es la calidad del entregable.
Este cuadro puede verse muy alentador, pero debes tener en cuenta que, antes de entregar licencias a cada colaborador, tuvieron una capacitación detallada de lo que querían solucionar.
Una vez el colaborador está usando IA, la cantidad de horas ahorradas puede servirle para mejorar su capacidad de reacción en otras tareas, sus tiempos de respuesta y su asertividad en la toma de decisiones.
¿Por qué algunos estudios demuestran que el tiempo ahorrado con IA es poco?
Como hemos visto hasta acá, los estudios realizados muestran que el tiempo ahorrado puede variar considerablemente. Esto no se debe a la IA ni a cómo se usa, sino sobre todo al tipo de tareas y el tiempo promedio dedicado a ellas por cada colaborador.
Un promedio de tres horas suena muy poco, pero debemos tener en cuenta que así como hay personas que ahorran pocos minutos, también hay muchos que podrían ahorrar hasta 10 horas a la semana.
Así funcionan las estadísticas. Ejemplo:
El experimento del gobierno británico con 20.000 licencias de Copilot muestra que el 17% de los funcionarios no notó ningún ahorro de tiempo, y más de un tercio ahorró más de media hora al día.
Todos tenían la misma licencia, la misma herramienta y el mismo periodo de prueba. Tener la licencia no garantiza que se use, y de eso hablamos en comprar licencias no es adoptar la IA en tu empresa.
El Banco Central Europeo encontró la misma dispersión desde otro ángulo:
Un tercio de los encuestados considera que la IA no tiene nada que ver con sus tareas y el 41% dice no tener interés en usarla en su día a día.
Tanto las personas que la usaron como las que perdieron el interés entran en el cálculo estadístico, incluso si su ahorro en tiempo es cero.
Esto solo nos dice algo:
La pregunta útil para una empresa no es cuánto tiempo le puede ahorrar la IA en promedio a una empresa, sino, qué hace que una persona se quede en el grupo que ahorra diez horas y no en el que no nota nada o quiere abandonar su uso.
¿Cuánto tiempo puede ahorrar mi empresa implementando inteligencia artificial?
Para calcular cuánto tiempo puede ahorrar tu empresa implementando inteligencia artificial, el punto de partida es el promedio por persona de los estudios, multiplicado por la cantidad de personas que de verdad van a usar la herramienta.
Tomemos un equipo de diez personas y una semana de cinco días hábiles. Con las tres horas semanales del Banco Central Europeo, el ahorro sería de 30 horas para todo el equipo. Con las siete horas de la London School of Economics serían 70. Y con los 26 minutos diarios del experimento británico serían unas 22 horas. Es una cuenta de ejemplo para entender el orden de magnitud en tu empresa.
Esa multiplicación solo se cumple si todo el equipo usa la herramienta, y ya vimos que una parte no la usa o no nota ahorro. Si en ese equipo de diez solo seis la usan con constancia, la cuenta con el promedio de tres horas baja a 18 horas semanales.
Por eso la pregunta de cuánto tiempo puede ahorrar tu empresa se responde mejor con dos datos propios que con el promedio de un estudio. Cuántas personas van a usar la IA en tareas concretas y cuánto tardan hoy esas tareas.
¿Cuánto tiempo puede ahorrar la IA en WhatsApp a una pyme?
Si tu pyme atiende a sus clientes por WhatsApp, el ahorro depende de tres datos que puedes medir esta semana. Cuántos mensajes llegan al día, qué parte son preguntas que se repiten y cuánto tarda hoy una persona en responder cada una.
Las preguntas que se repiten, como precios, horarios o el estado de un pedido, son las que la IA puede responder sin ayuda. Las que exigen una decisión, como una devolución o un reclamo delicado, siguen necesitando a una persona. Es la misma lógica de la fila de gestión de PQRs de la tabla de arriba, que pasó de seis horas a una.
No ponemos una cifra de horas para WhatsApp porque depende del volumen de mensajes de cada negocio.
¿Cuánto tiempo se ahorra en marketing al reutilizar contenido con herramientas de IA?
Reutilizar contenido es una de las tareas de marketing que mejor se prestan a la IA, porque parte de un material que ya existe. Un artículo, una charla o un informe se puede convertir en publicaciones para redes, un correo o un guion corto, y la persona dedica su tiempo a revisar el tono y los datos en lugar de empezar desde una hoja en blanco.
Redactar textos y hacer resúmenes, que mencionamos más arriba, también son el día a día de un equipo de marketing. Las actividades que mejor se automatizan son las que tienen un formato fijo y se repiten cada semana, como los informes de resultados de una campaña o las variaciones de un mismo mensaje para distintos canales.
Lo que se ahorra al producir el borrador hay que descontarlo si el equipo tiene que corregirlo después. Por eso conviene medir el tiempo de la tarea completa, con la revisión incluida.
De qué depende que un colaborador empiece a ahorrar tiempo usando IA
Los estudios coinciden en tres factores y ninguno tiene que ver con qué herramienta se compró.
La formación en IA que recibió la persona
La capacitación y la entrega de metodologías de trabajo es el factor con el efecto más grande y el mejor documentado. Acompañar al equipo en algunas sesiones donde encuentre una metodología de trabajo diaria ayuda enormemente a eliminar fricciones.
En el estudio de la London School of Economics, quienes recibieron formación ahorran 11 horas por semana, frente a 5 horas ahorradas por quienes no la recibieron.
Otros informes y estudios dicen lo mismo:
Las profesiones y los departamentos con menos familiaridad y confianza con herramientas de IA fueron los que menos tiempo ahorraron, opusieron más resistencia y en ocasiones ni sabían de qué se trataba la tecnología.
El estudio también encontró que el 68% de los colaboradores no había recibido ninguna formación en IA durante el último año.
Los equipos no deben iniciar a trabajar con IA sin tener mínimo una conversación previa sobre lo que pueden hacer.
Si la IA está conectada a los datos de su trabajo
Un asistente de IA que no puede ver la información con la que trabaja el colaborador no puede ayudarle mucho. En este caso le sirve para redactar un correo, pedir o analizar poca información o investigar un poco sobre algunos temas, cuando mucho.
Para una pyme, la diferencia práctica está entre pedirle a la IA que “ayude con la cotización” y que la IA tenga acceso al CRM, a la lista de precios vigente y al historial del cliente para prepararla.
En el primer caso la persona copia y pega datos durante diez minutos antes de obtener algo útil. En el segundo, cuando la IA está conectada, el tiempo que se ahorra es el de la tarea completa.
Los colaboradores que conectaron la IA a fuentes de datos como CRMs, ERP, facturación, nube y otros, lograron centralizar datos de distintas fuentes y analizarlas para identificar posibles problemas para el negocio.
Esto, que antes se realizaba de manera manual dos o tres veces al mes, ahora se realiza en unos cuantos minutos desde la misma ventana de conversación.
Acompañamiento y solución de dudas
El aprendizaje no termina con la capacitación inicial. Una de las tácticas más importantes y que han demostrado tener mejores resultados en la adopción de la IA es el acompañamiento semipersonalizado.
Cuando los colaboradores empiezan a aplicar la inteligencia artificial en sus flujos de trabajo diarios, surgen preguntas específicas sobre casos reales y bloqueos metodológicos. Si queremos una adopción rápida, debemos resolver estas dudas de forma ágil.
Sin un acompañamiento constante, es muy probable que ante el primer obstáculo o resultado insatisfactorio el usuario abandone la herramienta y vuelva a sus métodos tradicionales. En cambio, disponer de mentores internos, comunidades de práctica o sesiones breves de consulta ayuda a consolidar el hábito, reduce la frustración y permite descubrir nuevos usos prácticos.
Una vez el colaborador elimina la fricción de usar IA en tareas cotidianas, buscará ampliar su uso a otras tareas que realiza con menos regularidad, asegurando que el ahorro de tiempo proyectado realmente se concrete en la rutina diaria hasta que le resulte extraño trabajar de manera manual.
Permisos y reglas claras para el uso de IA en la organización
Para que los colaboradores utilicen la inteligencia artificial de manera continua y efectiva, la empresa debe proporcionar un marco de trabajo claro y seguro.
En Colombia algunas empresas aún dudan sobre si habilitar la inteligencia artificial es bueno o malo. Incluso, algunas restringen la asignación de licencias o el uso de estas herramientas en equipos corporativos, no por características inherentes a la tecnología, sino por la falta de comprensión sobre su aplicación e impacto.
Sin directrices definidas, tanto las organizaciones como los equipos experimentan incertidumbre alrededor del uso de estas herramientas, lo que frena la adopción o genera inconformidad entre los más entusiastas.
Contar con reglas y permisos explícitos elimina la ambigüedad, protege los activos de información de la empresa y ofrece a los colaboradores el respaldo necesario para integrar la IA en sus actividades diarias con total confianza.
Expectativas realistas de ahorro de tiempo con IA
Como lo dijimos antes, el tiempo ahorrado por cada tarea, por cada equipo o por cada empresa puede variar de acuerdo a las tareas y sus empleados.
Lo que debes tener presente al implementar IA en tu empresa es:
- No todos los equipos van a ahorrar tiempo.
- Algunos colaboradores van a oponer resistencia al cambio.
- Sin una formación adecuada, las posibilidades de éxito son pocas.
- Es difícil medir si el tiempo ahorrado retorna la inversión o el costo de la IA.
El cuarto punto es el que más preocupa a las empresas que buscan invertir en IA. Un estudio de Microsoft Research sobre más de 40.000 usuarios de Copilot en once empresas lo admite de frente:
Los usuarios registraron un aumento de actividad en las aplicaciones, pero no pudieron medir el tiempo ni la calidad del trabajo. Más actividad no es lo mismo que menos horas.
En la metodología de Norter la medición es un punto fundamental:
Determinar cuánto tarda hoy el proceso, quién lo hace y con qué datos nos ayuda a medir la efectividad de la adopción de la IA. Sin esa línea de base, cualquier cifra de ahorro que se reporte después es solo una suposición.
¿Puede la IA reemplazar a un colaborador en el futuro?
La respuesta corta es no.
Quizás la respuesta te sorprenda debido a la cantidad de noticias que dicen lo contrario, pero la inteligencia artificial no está diseñada para sustituir el talento humano, sino para transformar la manera en que trabajamos.
La inteligencia artificial se especializa en cómo ejecutar los procesos (optimizar tiempos, redactar, calcular o estructurar) y deja en manos del ser humano decidir qué hacer (definir objetivos, evaluar la ética o tener el criterio final).
Al asumir tareas repetitivas, procesos analíticos complejos y entrega de información estructurada, la IA actúa como un multiplicador de capacidad para los equipos. Más que reemplazar roles, la adopción de IA redefine las funciones para potenciar lo que el juicio humano aporta a la organización.
La inteligencia artificial no es una solución mágica que ahorra tiempo de forma automática para todos por igual, sino una herramienta de potenciación cuyo éxito depende de la capacitación, la conexión con datos clave y el acompañamiento constante a los equipos.
Más allá de reducir horas en tareas mecánicas, el valor real de la inteligencia artificial radica en elevar la calidad del trabajo y habilitar decisiones más estratégicas en toda la organización.
Si quieres que tu empresa forme parte del grupo que maximiza su productividad y transforma sus procesos de manera sostenida, es momento de dar el paso: diseña e implementa hoy mismo una estrategia de adopción de IA estructurada y adaptada a las necesidades de tu equipo.
Leímos estos artículos antes de hablarte sobre el tiempo que ahorra la inteligencia artificial.
- Banco Central Europeo, AI adoption and the productivity promise: what workers report, António Dias da Silva, Laura Lebastard y David Sondermann, agosto de 2026 (Consumer Expectations Survey, unas 20.000 personas en 11 países).
- London School of Economics, The Inclusion Initiative y Protiviti, Bridging the Generational AI Gap, Daniel Jolles y Grace Lordan, octubre de 2025 (cerca de 3.000 trabajadores y 240 directivos).
- Government Digital Service, Microsoft 365 Copilot Experiment: Cross-Government Findings Report, junio de 2025 (20.000 licencias, del 30 de septiembre al 31 de diciembre de 2024; 7.115 respuestas a la encuesta).
- Yu, Chen, Hu, Suri y Counts, Adoption of Generative AI in the Workplace, Microsoft Research, agosto de 2026 (40.164 usuarios en 11 empresas, enero a septiembre de 2024).
