Estima en un minuto cuánto tiempo dedicado a redactar documentos e informes, atender clientes por email o extraer datos de facturas podría liberar la IA generativa. Coeficientes basados en estudios públicos de McKinsey, MIT, Stanford, GitHub y Gartner: la fórmula está a la vista y puedes ajustar cada supuesto.
Piensa en redactar documentos e informes, responder emails y consultas de clientes, extraer datos de facturas y documentos, o buscar y resumir información interna. Según McKinsey, la IA generativa combinada con otras tecnologías puede automatizar actividades que hoy absorben entre el 60% y el 70% del tiempo de trabajo.
Coste empresa por hora trabajada (salario + cargas sociales) del personal administrativo.
Cada tarea marcada suma un 20% de cobertura sobre el tiempo automatizable con IA. Es un reparto configurable, no una medición: ajusta la selección a tu caso.
Conservador (15%): en línea con el +14% de productividad medido en atención al cliente (Stanford/MIT). Medio (25%): punto intermedio entre ese resultado y los ahorros en escritura profesional. Ambicioso (40%): equivalente al -40% de tiempo en tareas de escritura del experimento del MIT en Science; en programación GitHub midió hasta un 55%.
No nos inventamos los porcentajes. Los escenarios de esta calculadora se apoyan en estudios publicados por instituciones y empresas de referencia. Aquí están, con sus enlaces originales.
Según McKinsey, la IA generativa podría añadir entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales a la economía mundial en los 63 casos de uso analizados, y la combinación de la IA generativa con otras tecnologías existentes tiene el potencial de automatizar actividades que hoy absorben entre el 60% y el 70% del tiempo de los empleados.
McKinsey & Company — The economic potential of generative AI (2023) →Un estudio de economistas de Stanford y el MIT con 5.179 agentes de atención al cliente mostró que un asistente conversacional de IA generativa aumentó la productividad —medida en casos resueltos por hora— un 14% de media, y hasta un 34% en los agentes novatos o menos cualificados, además de mejorar la satisfacción del cliente y reducir la rotación.
NBER (Stanford/MIT) — Brynjolfsson, Li y Raymond, "Generative AI at Work" (2023) →En un experimento aleatorizado publicado en Science por investigadores del MIT, 453 profesionales con formación universitaria que usaron ChatGPT en tareas de escritura profesional redujeron el tiempo de realización un 40% de media y aumentaron la calidad del resultado un 18%, con las mayores ganancias entre los trabajadores con menos habilidad inicial.
Science (MIT) — Noy y Zhang, "Experimental evidence on the productivity effects of generative AI" (2023) →En un experimento controlado de GitHub con 95 desarrolladores profesionales, quienes usaron GitHub Copilot completaron una tarea de programación (un servidor HTTP en JavaScript) un 55% más rápido que el grupo sin la herramienta: 1 hora y 11 minutos frente a 2 horas y 41 minutos de media (resultado estadísticamente significativo, P=0,0017).
GitHub — Quantifying GitHub Copilot's impact on developer productivity and happiness (2022) →En un ensayo controlado aleatorizado de GitHub con desarrolladores de Accenture en un entorno empresarial real, el uso de GitHub Copilot aumentó un 8,7% el número de pull requests por desarrollador, un 15% la tasa de merge y un 84% los builds exitosos; los desarrolladores aceptaron en torno al 30% de las sugerencias y el 90% se sintió más satisfecho con su trabajo.
GitHub y Accenture — Quantifying GitHub Copilot's impact in the enterprise (2024) →Según Gartner, el retrabajo evitable por errores humanos puede consumir hasta el 30% del tiempo de un empleado de contabilidad, y la automatización robótica de procesos (RPA) en el reporting financiero puede ahorrar a los departamentos de finanzas 25.000 horas de trabajo evitable al año —equivalentes a unos 878.000 dólares— en una organización con 40 empleados contables a tiempo completo.
Gartner — RPA can save finance departments 25,000 hours of avoidable work annually (2019) →Según una encuesta de la Reserva Federal de St. Louis (Real-Time Population Survey, noviembre de 2024), los trabajadores que usan IA generativa ahorran de media el 5,4% de sus horas de trabajo semanales, lo que equivale a unas 2,2 horas por semana en una jornada de 40 horas; entre los usuarios frecuentes, uno de cada cinco declaró ahorrar 4 o más horas semanales.
Federal Reserve Bank of St. Louis — "The Impact of Generative AI on Work Productivity" (2025) →En la encuesta "Future of Professionals" de Thomson Reuters a más de 2.200 profesionales de los sectores legal, fiscal-contable y de riesgo y cumplimiento, los encuestados prevén que la IA les ahorrará 4 horas de trabajo a la semana durante el próximo año —unas 200 horas anuales— y hasta 12 horas semanales de aquí a 2029.
Thomson Reuters — Future of Professionals Report 2024 →La cifra de arriba es un punto de partida. Con myIA identificamos tus casos de uso concretos de IA, los priorizamos por ROI y los implantamos con adopción real de tu equipo.