¿Cómo demostrar el ROI de la IA cuando el rendimiento es de solo un 1 %?

David Rice: Solo el 17 % de las organizaciones ha implementado agentes de IA. La cifra para varios departamentos ronda el 3 %. JLL ha dejado de contarlos. En el programa de hoy hablo con Carlin Power, vicepresidenta global de habilitación de IA y tecnología de plataformas en JLL, sobre lo que el otro 97 % está a punto de aprender.

Porque JLL no está experimentando con agentes. Los está ejecutando en producción en la gestión de instalaciones, las comunicaciones de marca y las funciones corporativas de toda la empresa, y las lecciones extraídas de ello no son principalmente técnicas. Lo primero que falló no fue la tecnología, sino la conversación sobre el ROI. ¿Cómo justificas el coste de algo básico?

¿Cómo te sientas delante de tu directora financiera y le dices: «Puede que obtengamos un rendimiento del 1 % con esto»? La respuesta de Power fue devolver la conversación sobre el valor al lugar al que pertenece: dentro de la cuenta de resultados que toma la decisión de inversión. Si una persona líder del negocio intenta crecer y aumentar un 20 % la cuota de cartera con sus principales clientes, la IA pasa a formar parte de esa conversación en lugar de ser un martillo buscando un clavo.

La cuestión de las primeras etapas profesionales también merece atención en este tema. La investigación de Stanford establece una línea clara. Cuando la IA automatiza, disminuye la contratación de perfiles iniciales. Cuando aumenta las capacidades, el empleo se mantiene o crece. JLL tomó una decisión deliberada, y las personas en prácticas que ha incorporado recientemente presentaron un trabajo final tan sofisticado que, sin que se lo hubieran dicho, Power no habría adivinado que no llevaban tres o cuatro años de carrera profesional.

Así que hoy veremos qué diferencia a los agentes que sobreviven del 40 % de los proyectos que Gartner prevé que se cancelarán para 2027, por qué el enfoque del ROI importa más que la propia tecnología, cómo desarrollar fluidez en IA en ochenta países sin perder la relevancia local y qué debería hacer durante los meses uno a tres una directora de personas que no tiene ningún agente en producción cuando empiece a implementarlos.

Soy David Rice. Esto es People Managing People, y si tu organización todavía está tratando de decidir por dónde empezar con los agentes, esta conversación ofrece un plan práctico de alguien que ya ha superado esa cuestión. Así que empecemos.

Bienvenidos al pódcast People Managing People. Como siempre, soy vuestro presentador, David Rice, y hoy me acompaña Carlin Power. Es la vicepresidenta global de habilitación de IA y tecnología de plataformas en JLL. Muchas organizaciones están experimentando con agentes de IA, pero vosotros realmente habéis implementado algunos con éxito. De acuerdo. Entonces-

Carlin Power: Sí, así es...

David Rice: vamos a hablar un poco de eso y de algunas de las lecciones aprendidas.

La primera pregunta que quería hacerte tiene que ver con algo que vi en una encuesta de Gartner a directores de sistemas de información, en la que se decía que solo el 17 % de las organizaciones había implementado agentes.

Carlin Power: Claro.

David Rice: Y creo que la cifra para varios departamentos es del 3 % o algo parecido, ¿verdad? Sí, sí. Es realmente baja.

Carlin Power: Sí.

David Rice: Así que mucha gente está al principio de este proceso. Y vosotros habéis presentado, la última cifra que vi era de unos 34. Creo que ahora son más.

Carlin Power: Sí. Estamos creciendo. Creo que simplemente hemos dejado de contarlos.

David Rice: Habéis dejado de contarlos... Bueno, mi primera pregunta es: ¿qué sabéis ahora que el otro 97 % está a punto de aprender?

Carlin Power: Creo que en realidad se remonta a algunas decisiones que tomamos al principio. Invertimos en lo que llamamos JLL Falcon, que es un nombre de marca sofisticado para una colección de capacidades y API de IA que todos nuestros desarrolladores de software podían utilizar de forma rentable para implementar capacidades de IA en tecnología nueva que estaban creando y en tecnología existente que ya teníamos en el mercado.

Por eso, y porque pudimos descentralizar la innovación entre todos nuestros ingenieros, empezaron a mejorar sus capacidades mucho más rápido para crear e implementar cosas como agentes. Tenemos agentes en nuestro negocio de gestión de instalaciones que optimizan las órdenes de trabajo y la forma en que se envía a los técnicos a los distintos centros para realizar sus tareas de gestión de instalaciones.

Tenemos agentes de marca que dan identidad a nuestras presentaciones de PowerPoint y a nuestro tono de voz para las comunicaciones internas y externas de JLL. También implementamos, hace aproximadamente un mes y medio, Ask JLL, una colección de agentes que reúne a todos nuestros expertos de dominio de las funciones corporativas y ayuda a las personas empleadas a obtener asistencia en todas esas funciones.

Gracias a esa descentralización entre todos los equipos de ingeniería, estamos creando agentes para problemas empresariales específicos, con resultados de ROI muy deliberados.

David Rice: ¿Es esa una de las razones por las que crees que ha funcionado? Has mencionado la naturaleza específica. ¿Parte del éxito se debe a que no intentáis resolver algo de forma general, sino que sois muy concretos?

Carlin Power: Sí. Tenemos agentes generales y herramientas de IA de propósito general. Contamos con un asistente de IA general que llamamos Pulse, cariñosamente..., que analiza todos nuestros chats, correos electrónicos y documentos compartidos. Actúa como una asistente administrativa que elimina gran parte de la carga de las tareas administrativas y tácticas que hay que realizar en un trabajo de conocimiento.

Así que implementamos intencionadamente algunas capacidades generales, pero sí, el ROI real, porque esas cosas son más bien lo básico, ¿verdad?

Es algo que todas las personas empleadas necesitan tener a su disposición para poder competir en el mercado. Todos los agentes implementados por nuestros equipos de ingeniería de software para respaldar una línea de negocio o una función corporativa concreta resuelven problemas empresariales específicos que impulsan nuestros resultados y están alineados con varios niveles de la organización.

David Rice: Llévame de vuelta al agente número uno. ¿Qué falló que no fuera técnico? ¿Fueron los permisos y la responsabilidad, o la descripción del puesto de alguien, básicamente?

Carlin Power: Sí...

David Rice: ¿La descripción del puesto de alguien, en esencia?

Carlin Power: Sí, claro. El agente número uno... Vaya. En realidad es Pulse, también conocido como las herramientas de trabajo de JLL, porque ahora lo ofrecemos mediante un MCP, o la palabra sofisticada para un conector directo a un agente y a datos estructurados.

Así que no creo que fallara algo realmente técnico. Fue más bien cómo justificar el coste en relación con el ROI. Te hablaba de lo básico, ¿verdad? Es una conversación bastante difícil cuando solo estás viendo cifras de eficiencia del 1 al 3 %, porque resulta complicado sentarse delante de la directora financiera y decirle: «Creo que deberíamos hacer esto, pero quizá obtengamos un rendimiento del 1 %». Al principio intentábamos averiguar cuál era la mejor forma de expresar el valor de lo básico y de un agente concreto.

¿Y eso iba a convertirse en un estándar de construcción? ¿Cómo nos aseguramos de que cada persona que desarrolle algo en nuestra organización pueda decir: «Voy a entregar este agente para resolver un problema que antes nos costaba X cantidad de trabajo o producía X resultado, pero ahora podremos multiplicar por cinco el rendimiento, generar una nueva línea de ingresos, aumentar nuestra cuota de mercado o incrementar nuestra cuota de cartera con un cliente»?

Cuando consigues que los equipos piensen de esa manera, demostrar el ROI resulta mucho más fácil. Esa fue la primera cuestión: nos preguntaban cuándo y cómo debía utilizarse aquello y cuál era el ROI, y nosotros respondíamos: «Buena pregunta».

David Rice: Es interesante que menciones normalizarlo. ¿Hubo una estandarización del lenguaje asociada a eso, o una comprensión de qué se considera ROI para las personas que querían hacer estas cosas? Porque puedo imaginar que la imaginación de algunas personas podría desbordarse.

Podrían decir: «Eso no es realmente un valor empresarial».

Carlin Power: Por suerte, tenemos grandes profesionales de las finanzas en nuestra organización. Aunque es una función centralizada, está descentralizada en cuanto a cómo se distribuye entre nuestras líneas de negocio y funciones.

Nuestro equipo financiero ha dedicado mucho tiempo a pensar cómo proporcionar a nuestros equipos marcos para plantear realmente una conversación sobre el ROI, o una ecuación de ROI. Creo que ahora está madurando. No diría que tenemos la respuesta, porque si la tuviera, renunciaría y fundaría de la noche a la mañana una consultora de mil millones de dólares, como haría cualquier otra persona.

David Rice: Sí...

Carlin Power: Pero sí creo que estamos devolviendo la conversación sobre el valor al lugar donde corresponde: a la cuenta de resultados que toma la decisión sobre la inversión. Si una persona líder del negocio dice: «Tenemos que aumentar un 20 % nuestra cuota de cartera con nuestros diez principales clientes», la IA forma ahora parte de esa conversación, en lugar de que nosotros seamos un martillo buscando un clavo.

David Rice: Creo que Gartner prevé que el 40 % de los proyectos de IA agéntica se cancelará antes de que termine 2027. Mi pregunta es: cuando observas los agentes que habéis creado, ¿qué te hace confiar en que serán resistentes y continuarán más allá de ese momento?

Carlin Power: De nuevo, volvemos a nuestra decisión de implementar JLL Falcon y a la toma de decisiones descentralizada de nuestras funciones de ingeniería, que ahora están vinculadas a los indicadores clave de rendimiento de las líneas de negocio.

No construimos nada —o al menos intentamos no construir nada— que no tenga un ROI atribuible o un ahorro cuantificable. Por eso la conversación resulta sencilla: cuando analizas los agentes de IA que funcionan bien o mal, ¿están alcanzando sus objetivos, igual que una persona empleada debería alcanzar sus objetivos empresariales?

¿Está esta tecnología, este agente, haciendo lo que esperábamos? ¿Está materializando los beneficios que esperábamos obtener? Si no, ¿por qué y debemos seguir invirtiendo? Periódicamente tiene que producirse una conversación de detener, iniciar o continuar respecto a cualquiera de los agentes que se implementen en la organización.

David Rice: Has mencionado la toma de decisiones descentralizada. ¿Es algo que construisteis desde el principio? ¿Formaba parte de vuestros procesos antes de empezar con todo esto?

Carlin Power: La base de nuestra estrategia de IA es nuestra capa de datos empresarial. Hemos dedicado los últimos cinco o seis años, bajo la dirección de nuestro director de tecnología, Yao Moran, a desarrollar la fluidez, precisión, integridad y relevancia de todos nuestros datos, básicamente en nuestro almacén de datos empresarial.

Cada dato que tenemos en JLL entra en nuestro almacén de datos empresarial. Después existe un conjunto de capacidades de gobernanza que define qué es ese dato, para qué resulta relevante, para quién es relevante y cómo se puede acceder a esa información. Tenemos una capa de datos muy sólida en la base y JLL Falcon encima de ella.

Cuando hablamos del MCP o del conector, este accede directamente a nuestro almacén de datos empresarial y extrae los datos relevantes para la persona usuaria. Esa es nuestra función de escalabilidad, tanto desde la perspectiva de la rentabilidad como de la relevancia de los datos.

También tenemos una estrategia de IA impulsada por las personas y otra impulsada centralmente. Nuestra estrategia impulsada centralmente es donde tiene lugar la descentralización de la que hablaba. Cada línea de negocio y equipo tecnológico de las funciones corporativas cuenta con iniciativas vinculadas a esa estrategia para ofrecer la diferenciación que necesitamos en el mercado.

La estrategia impulsada por las personas es la forma en que permitimos que las personas dentro de la empresa utilicen nuestras herramientas y desarrollen fluidez interna en IA. Es nuestra función de habilitación. Tenemos, por tanto, la base, que son los datos.

Tenemos la función de escalabilidad, que es nuestra plataforma JLL Falcon. Tenemos la función de diferenciación, que es la estrategia impulsada centralmente, y la función de habilitación, que es la estrategia impulsada por las personas. Todo ello se articula en torno a nuestros tres resultados empresariales: ofrecer valor a los clientes, impulsar la excelencia operativa y promover la innovación.

Creo que eso es fundamental para explicar nuestro éxito. Y, respecto a tu pregunta, sí, la decisión de descentralizar fue deliberada. ¿La tomamos desde el principio? No lo recuerdo. Pero ¿es donde acabamos? Sin duda.

David Rice: Una de las preguntas que quería hacerte es que he visto una investigación de Stanford que establecía una línea clara: cuando la IA automatiza tareas, disminuye la contratación de perfiles iniciales.

Y cuando aumenta las capacidades, el empleo se mantiene o crece.

Carlin Power: Sí.

David Rice: Entre vuestros 34 agentes, o más ahora, ¿en qué lado de esa línea crees que habéis acabado? ¿Fue una decisión o un resultado?

Carlin Power: Si una empresa se centra en la eficiencia y la productividad y, por tanto, su resultado esperado es reducir la mano de obra, especialmente en las primeras etapas profesionales, creo que eso refleja una falta de madurez en su estrategia general de IA y en su modelo de participación.

Nunca fue nuestra intención decir: «Vamos a eliminar costes de la organización y a suprimir el 40 % de los puestos». En la presentación principal de esta mañana lo llamaban generar miedo. Me parece una postura demasiado extrema y, de nuevo, creo que será breve. Puede ser muy perjudicial para el éxito de una organización cortar por completo el acceso a su talento en las primeras etapas profesionales.

David Rice: Sí.

Carlin Power: El lunes pasado estuve con nuestras personas en prácticas de compras y abastecimiento, que presentaban sus proyectos finales. Muchos habían utilizado nuestras herramientas internas y algunos de los laboratorios avanzados con los que tenemos acuerdos.

Si la responsable de compras y abastecimiento no me hubiera dicho que eran personas en prácticas, habría pensado que llevaban entre tres y cuatro años de carrera profesional, por la profundidad de sus conocimientos sobre problemas muy complejos de compras y abastecimiento, por lo cerca que estaban de las cuentas de clientes con las que habían trabajado y por su capacidad para mejorar aspectos como la cantidad de activos que gestionamos y el volumen de contratos bajo nuestra gestión.

Aprendí cosas. Me impresionó lo que pudieron hacer en tan poco tiempo y me impresionó aún más que, al final, nuestra directora de compras y abastecimiento les dijera básicamente: «Tenéis trabajo aquí en JLL si lo queréis». Creo que es un ejemplo muy bueno de que no deberíamos eliminar estos puestos iniciales.

Deberíamos establecer expectativas completamente diferentes sobre lo que podemos obtener del talento en las primeras etapas profesionales. Por eso hemos rediseñado por completo nuestra estrategia de talento inicial en torno a proyectos finales que crean valor real a partir de los programas de prácticas que organizamos en JLL.

Creo que es una cuestión de madurez. Con el tiempo llegarán a ese punto, pero advertiría a las empresas que no intenten eliminar esa escalera profesional inicial, porque creo que de ahí procederá gran parte de su innovación durante los próximos tres a cinco años.

David Rice: Me alegra que lo digas, porque siempre he defendido que lo de los proyectos finales se parece más a un aprendizaje profesional.

Carlin Power: Sí.

David Rice: Pensamos en las prácticas y recuerdo las que hice en la universidad: eran bastante aburridas.

No había mucha responsabilidad. Era algo parecido a-

Carlin Power: Creo que contestaba llamadas y archivaba documentos.

David Rice: Exactamente. No era algo muy profundo de lo que salieras pensando: «¿Eso era importante?»

Carlin Power: Sí.

David Rice: «Ponlo en mi currículum».

Carlin Power: Sí, eso hice.

David Rice: Pero el modelo de aprendizaje profesional al que te refieres consiste en que realmente aprendes y haces el trabajo.

Carlin Power: Exacto.

David Rice: Y lo haces con una profundidad que, como has dicho, hace que parezca que llevan tres o cuatro años trabajando.

Carlin Power: Me impresionó muchísimo y me ayudó a establecer un nuevo estándar y a enseñar a la organización qué deberíamos esperar de nuestro talento en las primeras etapas profesionales.

Espero que también establezca una competencia organizativa según la cual deberíamos esperar mucho más de nuestros equipos profesionales. Hemos estado enseñando a nuestros líderes lo que llamaría la evolución de su propuesta de valor. Los guiamos por un taller de formación de varios módulos y, aunque quizá te sorprenda o quizá no, les resultaba muy difícil expresar su propuesta de valor actual para la empresa.

Así que analizamos qué ocurrirá cuando todo su equipo sea aumentado, mejorado o sustituido por la IA. ¿Qué van a hacer con ese valor? ¿Cómo vamos a recuperar ese valor, ya sea mediante un mayor rendimiento, mejores resultados, más tiempo con los clientes o más tiempo para crear futuras líneas de ingresos?

David Rice: Creo que «las personas primero» necesita un instrumento o se queda en palabras. Es básicamente un eslogan. Me interesa saber cuál es el vuestro. ¿Cómo distinguís la adopción del cumplimiento y de las personas que simplemente esquivan el sistema?

Carlin Power: Sí.

David Rice: El agente.

Carlin Power: Esa fue otra decisión deliberada tomada muy pronto.

Destinamos una parte importante de nuestro presupuesto a profesionales de participación y habilitación que, al principio, ayudaron a todas las personas empleadas a establecer un nivel de fluidez en IA. Les presentamos nuevas herramientas, les enseñamos los fundamentos del funcionamiento de la IA generativa y cómo protegemos sus datos y los de nuestros clientes, y les ayudamos a sentirse cómodos con las preguntas que surgían al principio, como qué ocurre cuando subo la cuenta de resultados de un cliente a un sistema GPT.

La respuesta era: «Lo hemos construido de forma segura y está protegido por un cortafuegos, pero utiliza tu criterio». También les ayudamos a encontrar el equilibrio entre aquello que pueden confiar a la IA generativa y aquello que no. Adoptamos una metodología de confiar, pero verificar. Inculcar esto desde el principio facilitó la aceleración de la adopción de otras capacidades más avanzadas a medida que aparecían.

Construíamos herramientas, las implementábamos y formábamos a las personas para utilizarlas. También creamos un programa de personas embajadoras que podía adaptar todas esas formaciones a las funciones y perfiles individuales de nuestras líneas de negocio y funciones corporativas, porque somos una empresa enorme que opera en 80 países.

Hay muchos aspectos que deben tenerse en cuenta a nivel local y que una función central no está diseñada para respaldar a escala. Por eso tuvimos que contar con la ayuda de especialistas de esos ámbitos para establecer el siguiente nivel de fluidez que nuestros equipos necesitaban para empezar a innovar por sí mismos.

David Rice: Se nos acaba el tiempo, pero antes de dejarte quiero plantearte una situación hipotética. Me encantan las hipótesis.

Carlin Power: Claro.

David Rice: Imagina que tienes a una directora de personas que todavía no tiene ningún agente en producción, pero su consejo empieza a presionarla. Quieren ver avances y preguntan por qué no los hay. Tiene doce meses y un presupuesto.

Carlin Power: Creo que lo primero es establecer un grupo de personas con las que te sientas muy cómoda experimentando en toda la organización. No sé si empezaría con una implantación total, pero sí con especialistas de dominio de las líneas de negocio y las funciones corporativas que tengan conocimientos técnicos y puedan ayudarte a definir casos de uso reales en los que incluso la experimentación produzca un ROI positivo.

Intentar abarcarlo todo de una vez va a generar muchos costes. Si no tienes dentro de la organización personas formadas en los distintos ámbitos del negocio y en IA, los costes se dispararán y empezarás a experimentar precisamente lo que has descrito en tus preguntas.

David Rice: Sí.

Carlin Power: Así que hay que conseguir resultados satisfactorios en algunos casos de uso, ampliarlos y utilizar ese ROI para reinvertir en más herramientas o en herramientas más horizontales y de propósito general para la organización. Creo que esa es la clave. La otra pieza es la función de habilitación: la fluidez.

Tienes que conseguir que las personas se sientan cómodas utilizando las herramientas y debes incentivarlas para que las usen. Algo que menciono continuamente y por lo que estoy muy agradecida es nuestro director ejecutivo, Christian Ulbrich, que estableció la visión y dio poder a las personas para utilizar la IA. También fijó indicadores clave de rendimiento globales sobre fluidez, adopción y uso.

No había ningún castigo por utilizar estas herramientas. No era: «Has descubierto cómo automatizar tu departamento; estupendo, ahora vamos a despedir a todo el mundo». Ese relato nunca existió en JLL. El mensaje era que necesitábamos aprovechar la IA para atender mejor a nuestros clientes y prestar un mejor servicio a nuestras personas.

Por eso todos nuestros ejecutivos tenían que establecer indicadores clave de rendimiento relacionados con ese objetivo y dar ejemplo de esos comportamientos. Nuestro director ejecutivo fue muy claro: cada persona debía utilizar herramientas de IA y él lo mediría. Si las personas no te ven utilizarlas, no se sentirán cómodas ni autorizadas para usarlas.

Quería que la innovación surgiera tanto desde abajo como que el ejemplo viniera desde arriba. Así que, al aconsejar a cualquier persona directiva, le diría que debe dar ejemplo de ese comportamiento y alinear los incentivos con el comportamiento que quiere ver en su organización.

David Rice: Gracias por venir hoy al programa. Carlin Power, señoras y señores. Hasta la próxima.

Carlin Power: Muchas gracias.

David Rice: Oyentes, si todavía no lo habéis hecho, visitad peoplemanagingpeople.com/subscribe. Suscribíos al boletín. Recibiréis este pódcast y todo lo demás que creamos directamente en vuestra bandeja de entrada.

Hasta la próxima.