Con Claude y DXC, las empresas pueden reducir hasta 80%el tiempo dedicado a tareas organizacionales

Las organizaciones que incorporan IA generativa en sus procesos internos pueden reducir hasta en 80% el tiempo destinado a la ejecución de diversas tareas, de acuerdo con una investigación de Anthropic sobre el uso de Claude, modelo de inteligencia artificial que DXC Technology implementa en empresas de sectores altamente regulados como banca, seguros, manufactura, transporte y gobierno.

IA generativa y productividad empresarial

El estudio Estimating AI Productivity Gains from Claude Conversations, elaborado por Anthropic a partir del análisis de 100 mil conversaciones reales con Claude, estima que las actividades analizadas requerirían alrededor de 90 minutos para completarse de manera tradicional, mientras que con Claude el tiempo se reduce de forma significativa. Anthropic precisa que su análisis se realizó sobre conversaciones de Claude.ai y que la estimación promedio apunta a una reducción de 80% en el tiempo de ejecución de tareas, aunque advierte que estos resultados no incorporan todo el tiempo adicional que las personas pueden dedicar a revisar o validar las respuestas generadas por IA.

Los mayores beneficios se observan en actividades intensivas en conocimiento, como desarrollo de software, elaboración de documentos, análisis financiero, gestión empresarial, servicios legales y atención al cliente.

Tareas organizacionales que pueden acelerarse

En algunos casos, como la elaboración de materiales educativos o la recopilación de información a partir de múltiples reportes, los ahorros de tiempo superan el 90%, según el análisis de Anthropic.

Para las empresas, estos resultados representan una oportunidad para acelerar procesos administrativos, mejorar la capacidad de respuesta de sus equipos y destinar más tiempo a actividades estratégicas, siempre bajo esquemas de supervisión humana y validación de resultados.

La lectura empresarial es clara: la IA generativa no solo sirve para responder preguntas o redactar textos, sino también para reorganizar la manera en que las compañías procesan información, documentan decisiones, preparan reportes, atienden requerimientos internos y dan continuidad a operaciones críticas.

Claude y DXC en sistemas de misión crítica

Este año, DXC Technology fortaleció su alianza global con Anthropic para incorporar Claude dentro de los sistemas de misión crítica que administra para algunas de las organizaciones más grandes del mundo. La alianza multianual busca llevar IA a entornos empresariales críticos, con foco en sectores donde la seguridad, la disponibilidad y el cumplimiento normativo son condiciones indispensables.

"Con Claude, nuestros clientes están logrando reducir significativamente el tiempo dedicado a procesos operativos, manteniendo los más altos estándares de seguridad, cumplimiento normativo y supervisión humana. El objetivo es que la IA se convierta en un habilitador de productividad e innovación para organizaciones de sectores altamente regulados", señaló Marcelo Mariano, líder de ventas de DXC en Latinoamérica.

IA generativa para sectores regulados

DXC desplegará miles de ingenieros certificados en Claude para implementar soluciones de inteligencia artificial en bancos, aerolíneas, aseguradoras, fabricantes y entidades gubernamentales que operan bajo estrictos requisitos de seguridad, cumplimiento normativo y disponibilidad. DXC informó que, como parte de la alianza, busca formar y desplegar equipos especializados para integrar Claude en sistemas empresariales complejos y de alta criticidad.

Este punto es especialmente relevante para industrias donde un error operacional puede tener consecuencias económicas, regulatorias o reputacionales. En banca, por ejemplo, la automatización debe convivir con auditoría, trazabilidad, protección de datos y prevención de riesgos. En seguros, el análisis documental y la atención de siniestros requieren velocidad, pero también consistencia. En manufactura y transporte, la continuidad operacional es clave para evitar interrupciones en la cadena de valor.

De la automatización simple a los agentes inteligentes

La colaboración se basa en la experiencia que DXC obtuvo utilizando Claude dentro de sus propias operaciones. Uno de los casos más representativos es el desarrollo de DXC OASIS, plataforma nativa de IA para la orquestación de servicios administrados, donde Claude funge como modelo base para los flujos de trabajo con agentes inteligentes.

El uso de Claude permitió acelerar hasta 10 veces el desarrollo del software de DXC OASIS y generar más del 95% del código de la plataforma, el cual posteriormente fue revisado por ingenieros antes de su implementación. DXC señaló que OASIS combina experiencia humana e inteligencia artificial agéntica para operar servicios administrados con mayor visibilidad, acción y control.

Actualmente, OASIS ya opera con más de 50 clientes y forma parte de la estrategia de transformación digital que DXC busca extender a su base global de clientes. Información corporativa posterior de DXC indica que la plataforma ya se encontraba en producción con 57 clientes, como base para soluciones habilitadas con IA en servicios administrados.

Cómo se traduce la IA generativa en valor operativo

La integración de Claude busca automatizar tareas repetitivas, asistir en el análisis de grandes volúmenes de información, facilitar la generación de documentos, optimizar procesos de atención y apoyar la toma de decisiones mediante capacidades de IA generativa integradas directamente en las plataformas empresariales.

En la práctica, esto puede significar que un equipo financiero acelere la preparación de reportes, que un área legal revise documentos preliminares con mayor rapidez, que una mesa de ayuda clasifique solicitudes automáticamente o que un equipo de tecnología reciba apoyo para detectar incidencias, documentar soluciones y priorizar acciones.

El valor no está únicamente en hacer más rápido lo que ya se hacía. También está en reducir tiempos muertos, evitar duplicidad de tareas, mejorar la calidad de la información disponible y permitir que los equipos dediquen más energía a decisiones que requieren criterio humano.

Supervisión humana y gobernanza

Sin embargo, la promesa de productividad no elimina la necesidad de control. En entornos empresariales, especialmente en sectores regulados, la IA generativa debe operar con reglas claras: qué tareas puede ejecutar, qué información puede procesar, quién valida sus resultados, cómo se resguardan los datos sensibles y qué trazabilidad queda disponible para auditorías internas o externas.

Por eso, los modelos como Claude no reemplazan automáticamente la responsabilidad de los equipos. Más bien, actúan como asistentes capaces de acelerar procesos, ordenar información y sugerir rutas de acción, pero la decisión final debe mantenerse bajo supervisión humana cuando existen impactos legales, financieros, operacionales o reputacionales.

Esta distinción es clave para evitar una implementación apresurada. Una empresa puede ahorrar tiempo en la redacción de documentos, clasificación de solicitudes o análisis preliminar de información, pero necesita definir protocolos para revisar resultados, corregir errores, proteger datos y evitar que la automatización genere riesgos nuevos.

Productividad sin perder control

El desafío para las empresas no será simplemente incorporar IA generativa, sino integrarla de manera segura dentro de procesos reales. Eso implica conectar la tecnología con sistemas internos, capacitar a los equipos, medir resultados, establecer criterios de uso y asegurar que la herramienta responda a objetivos concretos del negocio.

Una implementación efectiva debería partir por tareas repetitivas, medibles y de bajo riesgo, para luego avanzar hacia procesos más complejos. También debería considerar indicadores claros: horas ahorradas, reducción de errores, tiempos de respuesta, satisfacción de usuarios internos, cumplimiento normativo y capacidad de los equipos para enfocarse en labores de mayor valor.

En ese sentido, la productividad no puede medirse solo por velocidad. También debe medirse por calidad, seguridad, trazabilidad y capacidad de escalar sin desordenar la operación.

IA generativa como habilitador estratégico

Para DXC y Anthropic, la alianza apunta precisamente a llevar estas capacidades a sistemas empresariales donde la tecnología debe convivir con continuidad, cumplimiento y operación diaria. En ese escenario, la IA generativa deja de ser una herramienta experimental y empieza a posicionarse como infraestructura de productividad para organizaciones complejas.

El impacto potencial es amplio. En atención al cliente, puede reducir tiempos de respuesta y mejorar la clasificación de casos. En operaciones internas, puede apoyar la documentación y seguimiento de procesos. En tecnología, puede acelerar desarrollo, revisión y mantenimiento de software. En áreas administrativas, puede transformar datos dispersos en reportes útiles para la toma de decisiones.

Para las empresas latinoamericanas, el mensaje es especialmente relevante: la adopción de IA no debería limitarse a pilotos aislados o pruebas de innovación. La oportunidad está en identificar procesos donde el ahorro de tiempo, la mejora de calidad y la reducción de fricción generen impacto concreto en productividad.

Una nueva etapa para el trabajo empresarial

La posibilidad de reducir hasta 80% el tiempo dedicado a ciertas tareas organizacionales no significa que todas las funciones se automatizarán ni que todos los procesos obtendrán el mismo resultado. Significa que existe una oportunidad concreta para rediseñar tareas intensivas en información, siempre que la implementación sea responsable, medible y alineada con los objetivos del negocio.

La IA generativa puede convertirse en una ventaja competitiva cuando se integra con criterio: no como reemplazo indiscriminado de personas, sino como una capa de apoyo para que los equipos trabajen con más velocidad, mejor información y mayor foco estratégico.

En un contexto donde las empresas enfrentan presión por eficiencia, costos, talento y transformación digital, herramientas como Claude pueden ayudar a reducir carga operativa y liberar capacidad interna. Pero el verdadero retorno dependerá de algo más que la tecnología: dependerá de la gobernanza, la capacitación, la supervisión humana y la capacidad de cada organización para convertir la inteligencia artificial en productividad real.