Ni Consultores ni Becarios, la Verdadera “Mano Derecha” de Babel es un Modelo de IA

Babel, consultora tecnológica española, asegura que ya ahorra 1.000 horas al mes con IA generativa en sus procesos internos. Te interesa porque muchas compañías prueban la tecnología y no ven retorno. Aquí el resultado sí llega, pero no solo por “meter” una herramienta.

Según Luis Barreiro, director estratégico, la empresa de 3.300 empleados ha identificado 100 casos de uso donde la IA generativa elimina tareas repetitivas. Se trata de trabajo administrativo, análisis de documentos y borradores de respuesta. El cuándo es hoy, y el dónde es su operación diaria, desde los procesos de selección hasta las propuestas a clientes.

En selección, la IA generativa analiza currículos, puntúa el ajuste a requisitos, ordena candidaturas y resalta los valores diferenciales de cada perfil. La entrevista y la decisión final siguen siendo humanas, así que tú mantienes el control y reduces el tiempo de cribado sin ceder el criterio.

El impacto práctico es poder dedicar más tiempo a decidir y menos a copiar y pegar. Babel fija una vara de medir sencilla y exigente: ahorrar al menos media jornada cada semana en cada tarea candidata. Si una idea no alcanza ese umbral, no pasa el corte. Con esa métrica justifican el coste de licencias de ChatGPT, desarrolladas por OpenAI, y no queman presupuesto en pruebas eternas.

El contexto del mercado no es menor. Un informe del MIT, The GenAI Divide, publicado en septiembre, cifra en 95% los pilotos de IA generativa que no logran retornos medibles. Barreiro lo resume en una idea que conviene recordar: “El error es implantar IA sobre procesos existentes; hay que repensar cómo se hacen las cosas”.

Cómo aplicar IA generativa en empresas sin perder el control humano

Si tú quieres resultados como los de Babel, no empieces por la herramienta. Empieza por las personas. Selecciona perfiles que conocen su área y dales formación básica en IA generativa. Después, pídeles que dibujen sus procesos con lupa y que señalen los pasos más mecánicos. Tres movimientos prácticos pueden servirte:

1. Elige a empleados expertos que “viven” el proceso cada día.
2. Fórmalos en IA generativa y en riesgos básicos.
3. Pídeles detectar tareas repetitivas con objetivo de ahorro claro.

Con esa metodología, Babel aterrizó cerca de 100 casos y midió el beneficio con una única moneda: horas ahorradas. Cuando una automatización con IA generativa supera la media jornada semanal, pasa a producción. Ese mismo dato sirve para defender compras de licencias y para cortar lo que no aporta valor.

Hay un matiz operativo que quizá estés pensando: ¿hasta dónde delegar? En Babel sostienen que la IA generativa acompaña a los empleados en la reflexión y la toma de decisiones. El criterio lo pones tú. Si te apoyas a ciegas en la máquina, el resultado puede ser negativo en calidad, coste o reputación.

Si lo comparamos con lo que hacen muchas empresas, la diferencia está en el diseño. Tú puedes intentar “pegar” la IA generativa a un proceso antiguo y cruzar los dedos, o puedes rediseñar el flujo para que la tecnología entre donde más duele: clasificación de CV, extracción de requisitos y generación de borradores que otro humano valida.

La lección de Babel es sencilla y útil: cuando cambias el proceso y mides el ahorro, la IA generativa deja de ser promesa y se convierte en tiempo real. Si aplicas ese filtro y mantienes el criterio humano en las decisiones finales, vas a poder reducir tareas repetitivas, mejorar respuestas a clientes y justificar cada euro en licencias como ChatGPT sin perder el control.