El rápido avance de las plataformas de Generative AI ha transformado la manera en que las organizaciones aprovechan su conocimiento institucional y aumentan la productividad. El desarrollo por parte de McKinsey de su plataforma interna GenAI llamada Lilli ofrece lecciones valiosas sobre cómo las grandes empresas pueden implantar soluciones prácticas priorizando la adopción por parte de los usuarios y manteniendo altos estándares de seguridad y calidad.

McKinsey adoptó una estrategia metódica y centrada en el usuario. Empezaron con un equipo reducido de cuatro personas que creció hasta más de 150, enfocándose en resolver retos operativos concretos en cuatro dominios clave: rendimiento de equipos, desarrollo de clientes, entrega de servicios y comunicaciones postproyecto. En lugar de intentar cubrir todos los casos de uso desde el inicio, privilegiaron una adopción intencional y por fases, lo que facilitó el aprendizaje y la mejora continua.

Técnicamente, Lilli no se quedó en un simple sistema RAG. Construyeron una capa de orquestación sofisticada que combina modelos grandes y pequeños para preservar la voz y la calidad distintiva de la firma, al tiempo que ofrecen acceso seguro a décadas de propiedad intelectual. La puesta en marcha controlada a 2 500 usuarios, la creación de grupos de usuarios en diez oficinas y la integración de la plataforma en evaluaciones de riesgo y legales trimestrales muestran cómo una herramienta GenAI puede incorporarse a procesos organizacionales y marcos de cumplimiento existentes.

Mirando al futuro, las oportunidades de adopción empresarial de GenAI son enormes, pero el éxito estratégico exige atender tendencias clave. Cambiarán las capacidades laborales y los perfiles de contratación: con la automatización de tareas analíticas, los empleados dedicarán más tiempo a activar y aplicar insights que a generarlos. Crecerá la demanda de talento en implementación, gestión del cambio y coordinación interfuncional. Además, las interfaces de IA evolucionarán hacia interacciones en lenguaje natural, permitiendo usar la IA como un colega más y reimaginar flujos de trabajo y modelos de negocio que antes estaban limitados por interfaces tradicionales.

Para organizaciones que contemplan adoptar GenAI existen oportunidades claras. Primero, democratizar el acceso al conocimiento institucional mediante modelos que hagan documentos, investigaciones y buenas prácticas más accesibles y accionables. Segundo, desarrollar agentes IA especializados, como agentes de tono de voz o asistentes sectoriales, que aportan valor inmediato y generan confianza en los usuarios. Tercero, entender que la calidad de los datos no debe ser una barrera insalvable: comenzar con casos de uso bien definidos y expandir el alcance de forma medida permite obtener beneficios mientras la infraestructura de datos madura.

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La clave del éxito, según las lecciones de McKinsey, está en equilibrar ambición y pragmatismo: focalizarse en casos de alto valor, construir marcos robustos de seguridad y cumplimiento, y priorizar el aprendizaje organizacional y la retroalimentación de usuarios por encima del desarrollo apresurado de funciones. Si aún no ha iniciado su viaje GenAI, el coste de esperar sigue aumentando. El mercado de plataformas de applied intelligence se mueve rápidamente de la experimentación a la implementación y los early adopters ya obtienen ventajas estratégicas. El momento de actuar es ahora con un enfoque medido que priorice la preparación organizativa y las necesidades de los usuarios.

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