Qué es la estrategia AI-First y cómo está cambiando las empresas

La estrategia AI-First se ha convertido en el nuevo mantra de muchas compañías que quieren ir un paso más allá de la simple digitalización. No se trata solo de añadir un chatbot aquí y una automatización allá, sino de repensar la empresa entera poniendo la inteligencia artificial en el centro de cómo se decide, se diseña y se trabaja en el día a día.

Este cambio de mentalidad está generando oportunidades brutales de eficiencia, personalización e innovación, pero también abre debates incómodos: impacto en el empleo, dilemas éticos, cambio cultural dentro de las organizaciones y el papel real que jugará el talento humano. Vamos a desgranar con calma qué significa AI-First, qué están haciendo las empresas pioneras y cómo encajar todo esto con un enfoque responsable y, sobre todo, muy humano.

¿Qué es exactamente la estrategia AI-First?

La idea de AI-First (Inteligencia Artificial Primero) define un enfoque en el que la IA deja de ser un complemento opcional para convertirse en el punto de partida de cualquier iniciativa, proceso o decisión. Ante una nueva tarea, proyecto o problema de negocio, la pregunta inicial ya no es “¿quién lo hace?” sino “¿puede hacerlo la IA, total o parcialmente?”.

En una organización AI-First, la inteligencia artificial se integra en todas las áreas clave (AI Experience de ServiceNow): operaciones, marketing, ventas, recursos humanos, soporte al cliente, análisis de datos y diseño de productos. No se “pega” al final del proceso, sino que se considera desde la fase de diseño: qué datos harán falta, qué modelos se pueden usar, qué decisiones puede automatizar la máquina y dónde debe seguir mandando el criterio humano.

Este planteamiento implica rediseñar procesos de negocio de arriba abajo. No vale con digitalizar lo que ya estaba mal planteado: la verdadera estrategia AI-First obliga a revisar tareas repetitivas, automatizables o puramente mecánicas, para que pasen a manos de algoritmos, mientras las personas se centran en supervisión, estrategia, creatividad y toma de decisiones complejas.

Gigantes como IBM, Shopify, Duolingo o Workday ya han declarado públicamente que están avanzando hacia este modelo. Y no son solo tecnológicas puras: también lo están explorando retailers, marcas de consumo, empresas de logística, fintech, e incluso administraciones públicas que quieren ganar eficiencia en gestión y servicios ciudadanos.

Ejemplos reales: cómo aplican AI-First las empresas punteras

El discurso suena muy bien, pero donde de verdad se ve qué significa ser AI-First es en el terreno práctico. Algunas compañías ya han llevado este enfoque bastante lejos, rediseñando su manera de contratar, producir contenido, gestionar equipos o atender a sus clientes.

En Duolingo, la popular app para aprender idiomas, la dirección comunicó internamente que la empresa dejaría de recurrir a colaboradores externos en todas las tareas que pudieran ser realizadas por IA. Solo se ampliarían equipos cuando se hubiera explotado al máximo la automatización posible. Su CTO llegó a sintetizar el enfoque con una consigna muy clara para los empleados: “empieza con IA en cada tarea, por pequeña que sea”. Es decir, prueba primero con IA y luego ya decides qué parte requiere mano humana.

En la práctica, esto ha supuesto que la creación de contenidos, la corrección de ejercicios, la personalización de itinerarios de aprendizaje o el análisis del rendimiento del alumnado se apoyen de forma masiva en sistemas de IA generativa y modelos predictivos. Paralelamente, la empresa ha reducido su dependencia de personal externo, pero ha reforzado la contratación de perfiles muy especializados en ingeniería e investigación en IA.

El caso de Shopify va aún más lejos en términos culturales. Su CEO, Tobi Lütke, ha dejado claro que el dominio de herramientas de IA como Copilot será un criterio explícito en la evaluación de desempeño de los empleados. Se anima a toda la plantilla a experimentar, compartir hallazgos y documentar buenas prácticas. Y, antes de abrir un nuevo puesto, los managers deben justificar por qué esa función no puede automatizarse. La IA deja de ser un apoyo y pasa a ser una especie de filtro previo al crecimiento de plantilla.

En IBM, el giro ha sido desde un modelo “AI plus” (IA como complemento de la mano de obra humana) hacia un enfoque AI-First plenamente integrado. Su CEO, Arvind Krishna, ha estimado que aproximadamente un 30 % de las tareas administrativas —especialmente en recursos humanos y funciones de back-office— podrían ser asumidas por sistemas automatizados en unos pocos años. Como consecuencia, la compañía ha congelado contrataciones en áreas muy expuestas a la automatización y está redirigiendo inversiones hacia soluciones de IA y formación interna.

Por su parte, Workday, especializada en gestión de personal y finanzas, ha reestructurado plantilla despidiendo a miles de personas para reorientar recursos hacia el desarrollo y despliegue de capacidades de IA. La idea es adaptar su oferta a un mercado donde las empresas están “reimaginando cómo se hace el trabajo” mediante la automatización inteligente, desde la gestión del talento hasta la planificación financiera.

AI-First, Human-First y el impacto en el empleo

Este cambio de paradigma despierta preocupaciones muy legítimas sobre el empleo. Informes como los del Foro Económico Mundial apuntan a que alrededor del 41 % de las empresas planean reducir plantilla en los próximos años a medida que la IA asuma tareas que hoy realizan personas. Se han hecho visibles casos de despidos vinculados directamente a la automatización: recortes en Duolingo, Chegg, Dropbox o congelaciones de contratación en IBM.

Sin embargo, esa es solo una parte del cuadro. Muchos análisis serios apuntan a que, más que una sustitución masiva y repentina de personas por máquinas, lo que estamos viendo es una reorganización profunda del trabajo. La IA se queda con labores repetitivas, muy estructuradas y de bajo valor añadido, mientras que los equipos humanos evolucionan hacia roles de supervisión, diseño de procesos, validación, creatividad y relación con el cliente.

De hecho, la mayoría de grandes organizaciones que avanzan hacia modelos AI-First están lanzando potentes programas de reciclaje profesional y reskilling. Según el propio Foro Económico Mundial, más de tres cuartas partes de las empresas encuestadas planean formar a su gente para trabajar de forma conjunta con la IA entre 2025 y 2030. No se trata solo de sustituir perfiles, sino de actualizar competencias y crear nuevos roles híbridos.

En paralelo, está ganando fuerza el concepto Human-First, que complementa el AI-First recordándonos que la tecnología debe estar al servicio de las personas, y no al revés. Este enfoque insiste en que las soluciones de IA se diseñen con criterios de ética, transparencia, inclusión y bienestar, tanto para clientes como para empleados. El objetivo es amplificar las capacidades humanas —creatividad, empatía, criterio— en lugar de intentar eliminarlas de la ecuación.

La clave está en encontrar un equilibrio realista: automatizar lo automatizable, proteger lo genuinamente humano y apostar por modelos laborales donde la IA haga el “trabajo pesado” de cálculo, búsqueda y procesado, liberando tiempo para que las personas aporten valor estratégico.

De data-driven a AI-First: del dato a la acción inteligente

Durante años, muchas empresas se han llenado la boca con la idea de ser data-driven: tomar decisiones basadas en datos, montar data lakes, dashboards, cuadros de mando espectaculares… El problema es que en no pocos casos se ha acabado generando un océano de información y muy poca acción. Mucho informe, mucho PowerPoint, pero decisiones lentas y procesos igual de manuales.

El salto hacia un enfoque AI-First busca resolver precisamente esa brecha. Ya no basta con saber qué ocurrió en el pasado; el objetivo es que los sistemas entiendan por qué está pasando algo y anticipen qué ocurrirá después. La IA no solo analiza datos, sino que aprende de ellos, actúa en consecuencia y mejora con cada iteración, convirtiendo el dato en decisiones automatizadas o semiautomatizadas.

En marketing, por ejemplo, esto significa pasar de mirar informes mensuales de campañas a trabajar con plataformas que ajustan en tiempo real las pujas, los mensajes y la segmentación según el comportamiento del usuario. En lugar de que el equipo pase horas exportando Excel, el sistema identifica patrones de abandono, probabilidad de compra o canal más efectivo, y activa acciones sin esperar a que nadie pulse un botón.

Soluciones como las de plataformas de marketing con ADN AI-First consolidan datos online y offline (CRM, ecommerce, analítica web, interacciones en tienda física, etc.), los normalizan y alimentan modelos predictivos que determinan qué cliente tiene más posibilidades de comprar, desertar o responder a una promoción concreta. Es un paso más allá del “conozco a mi cliente”: el sistema actúa sobre ese conocimiento.

Esto no significa que la tecnología sustituya al profesional de marketing o al responsable comercial, sino que le regala contexto y velocidad para tomar decisiones con mejor información, probar hipótesis más rápido y dedicar más tiempo a la estrategia y menos a tareas mecánicas.

Beneficios clave del enfoque AI-First para el negocio

Multiplicar el rendimiento de una organización en varias dimensiones es posible al adoptar una estrategia AI-First bien diseñada. Algunos de los beneficios más relevantes que se observan en las empresas pioneras son bastante claros.

En primer lugar, está la innovación acelerada. Al usar IA para analizar comportamiento de clientes, detectar tendencias emergentes o simular escenarios de mercado, es posible diseñar y mejorar productos o servicios en semanas en lugar de meses. Compañías de consumo masivo, por ejemplo, ya usan modelos predictivos para decidir qué sabores, formatos o características lanzar en función de datos de compra y feedback en tiempo real.

Otro pilar fundamental es la automatización de tareas repetitivas y de bajo valor. Funciones como clasificación de tickets de soporte, procesamiento de documentos, conciliaciones contables, respuesta a consultas frecuentes o gestión básica de inventario pueden delegarse a agentes de IA. Esto reduce errores, ahorra costes y, sobre todo, libera a las personas para actividades creativas, analíticas o de relación con el cliente.

La estrategia AI-First también impulsa la toma de decisiones basada en modelos avanzados. En vez de depender de intuiciones o indicadores muy gruesos, las empresas pueden apoyarse en algoritmos que consideran miles de variables, estiman probabilidades de distintos resultados y recomiendan la acción óptima. Esto se aplica a fijación dinámica de precios, personalización de ofertas, planificación de demanda o priorización de leads comerciales.

Un efecto directo de todo lo anterior es la mejora radical de la experiencia de cliente. Chatbots y asistentes virtuales bien entrenados son capaces de resolver una gran parte de las consultas rutinarias 24/7, mientras los equipos humanos se concentran en casos complejos. Además, la IA permite crear experiencias hiperpersonalizadas: recomendaciones ajustadas, mensajes a medida, promociones relevantes y recorridos que se adaptan al comportamiento de cada usuario.

Por último, la IA facilita construir una cultura de innovación continua. Cuando los equipos disponen de herramientas que les permiten experimentar rápido, medir resultados en tiempo real y ajustar sus acciones con agilidad, el negocio se vuelve mucho más flexible, capaz de responder a cambios bruscos del mercado o de los hábitos de consumo.

Arquitecturas AI-First: crews de engines y agentes especializados

Para sacar todo el jugo a la estrategia AI-First, no basta con tener “una herramienta de IA”. Muchas organizaciones están empezando a trabajar con conjuntos coordinados de modelos y agentes, a los que algunos llaman “crews de engines de IA”. Son equipos de sistemas inteligentes, cada uno especializado en una parte del proceso, que colaboran entre sí para resolver problemas complejos de negocio.

Estos engines pueden procesar ingentes volúmenes de datos, automatizar cadenas enteras de tareas, tomar decisiones basadas en modelos predictivos y aprender de forma continua. Por ejemplo, en una cadena comercial, un motor puede encargarse de la previsión de demanda, otro de la optimización de inventarios, un tercero de la recomendación personalizada y un cuarto de la gestión dinámica de precios.

Instituciones dedicadas al comercio electrónico y al retail están impulsando programas específicos para ayudar a empresas, ejecutivos y profesionales a diseñar, entrenar y desplegar sus propios agentes de IA. Estos programas suelen combinar formación, acceso a herramientas generativas y de analítica avanzada, y mentorías para construir casos reales: desde un asistente que optimiza campañas de marketing hasta un agente que automatiza procesos logísticos.

La lógica es clara: en un entorno donde el ecosistema tecnológico cambia a toda velocidad, las compañías que no integren una estrategia de IA sólida y alineada con su visión corporativa corren el riesgo de quedarse atrás. Y no se trata solo de añadir un chatbot, sino de definir una arquitectura coherente de engines que cubran los principales flujos de valor del negocio.

AI-First en marketing: potencia y límites

El marketing es uno de los campos donde la estrategia AI-First se está adoptando con más entusiasmo… y también con más mitos. Muchas pymes y marcas sin equipos de marketing consolidados ven en la IA una oportunidad para automatizar creación de contenidos, segmentación y optimización de campañas casi sin intervención humana.

Un enfoque AI-First en marketing supone integrar algoritmos de machine learning en todas las fases del funnel: investigación de mercados, definición de audiencias, diseño de mensajes, activación de campañas, atención al cliente y fidelización. No se trata de sumar una herramienta de moda, sino de repensar el recorrido del cliente sabiendo desde el principio qué puede hacer la IA mejor y más rápido.

Entre los beneficios más claros están la automatización de tareas operativas (informes, segmentaciones, envíos, ajustes de puja), la capacidad de personalizar a escala (contenidos y ofertas distintos para miles de usuarios en tiempo real) y la generación asistida de textos, imágenes o creatividades que sirven como punto de partida para el equipo humano.

Pero aquí conviene no hacerse trampas: un modelo de marketing 100 % AI-First, donde la máquina tome todas las decisiones sin supervisión, es un cóctel peligroso. La IA carece de contexto cultural, intuición, sensibilidad hacia la marca y empatía real. Usada sin control, puede producir mensajes fuera de tono, contenido genérico y experiencias frías que dañen la relación con el cliente. Además, pueden aparecer sesgos o comportamientos problemáticos, como el fenómeno AI sycophancy.

Por eso, cada vez se habla más de modelos Hybrid-First en marketing, donde la IA aporta eficiencia, velocidad y análisis, pero la estrategia, la creatividad y la voz de marca permanecen en manos de profesionales humanos. Las agencias y equipos que sepan combinar ambas dimensiones serán los que destaquen, mientras que quienes se limiten a “apretar botones” corren el riesgo de ser sustituidos por las propias plataformas automatizadas.

Principios para una estrategia AI-First responsable

Pasar de la teoría a la práctica exige mucho más que instalar software nuevo. Una organización que quiera ser realmente AI-First necesita apoyarse en principios claros de gobernanza, ética y orientación al cliente.

El primero es la protección y privacidad de los datos. Trabajar con IA implica recopilar y procesar información sensible de personas usuarias, empleados y partners. Es imprescindible cumplir con la normativa vigente (como el GDPR en Europa), definir políticas transparentes de uso de datos y aplicar medidas de seguridad robustas para evitar brechas o usos indebidos.

El segundo pilar es la ética en el diseño y despliegue de algoritmos. Los modelos pueden amplificar sesgos existentes si se entrenan con datos poco representativos o mal etiquetados. Por eso, hay que revisar periódicamente su comportamiento, validar que no discriminan a determinados colectivos y, si es necesario, corregirlos o reentrenarlos. Además, conviene mantener siempre capacidad de explicación sobre cómo se ha llegado a ciertas decisiones automatizadas.

Otro principio clave es la orientación genuina al cliente. La IA debe utilizarse para generar valor real para las personas: experiencias más fluidas, respuestas más rápidas, ofertas más pertinentes. Si la automatización se percibe como un muro que dificulta el contacto humano o como una invasión de la privacidad, el efecto puede ser justo el contrario al deseado.

La iteración y el aprendizaje continuo también son esenciales. Un sistema AI-First no se “instala y listo”: se ajusta a medida que cambian los datos, las condiciones del mercado o el comportamiento de los usuarios. Diseñar procesos para monitorizar, evaluar y actualizar modelos es tan importante como elegir la tecnología adecuada.

Por último, el enfoque AI-First tiene que ser transversal y colaborativo. No es un proyecto solo de TI ni solo de negocio. Requiere que perfiles de tecnología, datos, operaciones, marketing, legal y recursos humanos trabajen de forma coordinada para alinear la IA con la estrategia global y con los valores de la compañía.

Desafíos, riesgos y hoja de ruta para empezar

Adoptar una estrategia AI-First no es un paseo. Además de la complejidad técnica, hay retos culturales, organizativos y económicos que conviene tener muy presentes antes de lanzarse.

En el plano regulatorio y de riesgo, la gestión de datos y el cumplimiento legal son un quebradero de cabeza si no se planifican bien. Un uso inadecuado o poco transparente de la IA puede derivar en sanciones, pérdida de reputación y desconfianza. Por eso es clave establecer desde el principio políticas de gobernanza, canales de auditoría y mecanismos de control humano en decisiones sensibles.

Otro desafío importante es la calidad y representatividad de los datos. Los modelos solo son tan buenos como la información que se les da. Datos incompletos, desactualizados o sesgados generan predicciones poco fiables. Invertir en limpieza, integración y gobierno de datos es a menudo la tarea menos glamurosa… pero sin ella el AI-First se queda en eslogan.

La capacitación del talento interno es, probablemente, el punto crítico. Una parte de la plantilla puede vivir la IA como una amenaza a su puesto de trabajo, lo que genera resistencias comprensibles. Es fundamental acompañar con programas de formación, comunicación transparente y creación de nuevas oportunidades internas para que las personas vean la tecnología como una aliada, no como un enemigo.

En términos económicos, hay que tener en cuenta que muchas iniciativas de IA requieren inversión inicial significativa en infraestructura, licencias, datos y formación. El retorno puede ser muy grande, pero no siempre inmediato, por lo que resulta prudente empezar por casos de uso piloto de bajo riesgo y alto impacto, medir su efecto y, a partir de ahí, escalar.

Una hoja de ruta razonable para muchas empresas pasa por: evaluar sus capacidades actuales, definir objetivos concretos (reducir tiempos de respuesta, aumentar conversión, bajar costes…), seleccionar uno o dos proyectos pilotos, formar un equipo interdisciplinar, implementar con metodología ágil, medir resultados con KPIs claros y, solo entonces, extender el modelo al resto de la organización.

La apuesta por un enfoque AI-First bien planteado está marcando ya la diferencia entre organizaciones que simplemente “usan tecnología” y aquellas que convierten la inteligencia artificial en un auténtico motor de negocio. Al combinar automatización avanzada con ética, protección de datos y un enfoque Human-First que preserve la creatividad y la empatía, las empresas pueden ganar una ventaja competitiva sostenida, adaptarse más rápido a los cambios y construir relaciones más sólidas con sus clientes y equipos. Todo apunta a que la verdadera clave no estará en quién tenga más IA, sino en quién sepa integrarla mejor con el talento humano y con una visión estratégica clara.