# covington-mckinsey-agentic-transformation-office-2026-09-01

## Veille

Artículo de **Chase Covington**, **Tomer Slaney** (socios, Nueva York) y **David Pralong** (socio senior, Charlotte), publicado por la *McKinsey Transformation Practice* en **septiembre de 2026** (día exacto no especificado, fechado el 1 por convención); 8 páginas, 2 figuras cuyo contenido no se reproduce en el texto. **(1)** Hallazgo: la transformation office (TO) es lenta en modernizar sus propias herramientas; en un turnaround que involucraba a **3.000** empleados, **más de 15** personas producían un informe de **300 páginas** cada cuatro semanas. **(2)** Tres pilares encomendados a agentes: *performance intelligence*, *single source of truth*, *conversation facilitation*. **(3)** Ganancias reportadas: **35 a 40%** del tiempo en tareas centrales, en ocasiones **70%**; un equipo central reducido de **diez a tres** personas. **(4)** Salvaguardas: errores en cascada entre agentes, falsas alertas, trazabilidad de cada paso. **(5)** Secuencia: reporting primero, automatización de acciones después, gestión del cambio dentro de la TO. Los autores presentan el texto como "a first look at the opportunity for TOs". Los casos no están nombrados, no se describe ningún método de medición, y dos de las herramientas citadas (**Wave**, **Lilli**) pertenecen a McKinsey. El texto da continuidad a [[sternfels-mckinsey-60000-people-20000-agents-officechai-2026-01-14]], donde McKinsey ya cuenta sus agentes entre su plantilla.

## Titre Article

The agentic transformation office: Redefining the economics of change

## Date

2026-09-01

## URL

https://www.mckinsey.com/capabilities/transformation/our-insights/the-agentic-transformation-office-redefining-the-economics-of-change

## Keywords

transformation office, transformation office, IA agentique, agentes autónomos, McKinsey, performance intelligence, single source of truth, conversation facilitation, comité de pilotaje, SteerCo, reporting, Wave, Lilli, Cursor, salvaguardas, trazabilidad, orquestador de workflows, gestión del cambio, ahorro de tiempo

## Authors

Chase Covington et Tomer Slaney (partners, McKinsey, New York), David Pralong (senior partner, McKinsey, Charlotte).

## Ton

Un artículo de consultoría dirigido a ejecutivos y responsables de programas de transformación, firmado por tres socios de la práctica en cuestión. Construcción de género clásica: una frase de apertura ("The transformation office (TO) has a dirty secret"), un diagnóstico del modelo tradicional, una distinción entre IA generativa (una herramienta personal) e IA agentique (un sistema operativo), tres pilares cada uno ilustrado con un caso cuantificado, seguido de salvaguardas, una nueva división de roles y una secuencia de despliegue. Registro afirmativo y prospectivo ("The potential is generational"), vocabulario de firma de consultoría (*infostructure*, *SteerCo*, *management rhythm*). Los ejemplos están anonimizados ("one recent transformation", "a recent deployment") y no especifican ni el sector, ni el periodo de medición, ni el punto de comparación. Los propios autores describen el texto como una primera mirada y un bosquejo de playbook. La sección de riesgos reconoce que la mitigación sigue por detrás de la concienciación.

## Pense-betes

- **Tesis**: la transformation office es la función donde la IA agentique tiene más peso, porque sus resultados afectan a casi todos los workstreams; automatizar el seguimiento, el reporting y la coordinación libera capacidad humana, presentada como su principal restricción.
- **Diagnóstico del modelo tradicional**: roles rígidos, rituales de reuniones agotadores, reporting pesado; datos fragmentados (más de 100 documentos no integrados para el seguimiento financiero en un caso); herramientas paralelas improvisadas por los workstreams.
- **Distinción establecida**: la IA generativa asiste a un individuo en una tarea; el agente planifica, actúa e itera flujos de trabajo multietapa sin esperar un prompt.
- **Pilar 1, performance intelligence**: síntesis continua de los datos de las iniciativas, señalización de desviaciones negativas, resaltado únicamente de las excepciones. Caso: 30.000 métricas y 900.000 puntos de datos, framework agéntico construido "en gran parte" con **Cursor** e integrado en **Lilli** Teamspace; un paso de "qué ocurrió" a "qué es probable que ocurra".
- **Pilar 2, single source of truth**: una vista en vivo del valor entregado, los riesgos y las decisiones pendientes; vinculación dinámica de conjuntos de datos (Wave, ERP, RR. HH., producción) en lugar de un data lake centralizado, un workstream que según los autores tardó más de un año; simulación de financiación adicional en 2026.
- **Pilar 3, conversation facilitation**: un briefing de SteerCo de 5 horas reducido a menos de 10 minutos; informes que bajan de 12 a 3 días al mes, y alrededor de 200 horas-persona adicionales ahorradas cada mes en un caso.
- **Día a día**: verificación de invitaciones (el agente invita al responsable de la iniciativa olvidado), preparación de decks de SteerCo desglosados por workstream, seguimientos y solicitudes de entrada de datos enviadas sin intervención humana.
- **Salvaguardas**: un error de datos puede propagarse entre agentes conectados; demasiadas falsas alertas al principio ("dos pasos adelante y uno atrás"); cada paso que da un agente debe ser transparente y trazable.
- **División del trabajo**: los humanos conservan las escaladas difíciles, las relaciones con los stakeholders y la cultura; diez procesos automatizados, equipo reducido de un manager y nueve colaboradores a un manager y dos, más de 25 días liberados.
- **Secuencia de despliegue**: mapear los flujos de trabajo, fijar la gobernanza, construir capacidades; primero reporting e insight, después acciones entre sistemas; reposicionar al personal como orquestadores de workflows.
- ⚠️ **Alcance**: casos no nombrados, sin método de medición ni punto de comparación; Wave y Lilli son herramientas de McKinsey.

## RésuméDe400mots

En este artículo de septiembre de 2026, tres socios de la McKinsey Transformation Practice sostienen que la transformation office, la función responsable de pilotar el cambio dentro de la empresa, suele ser una de las más lentas en modernizar sus propias herramientas. Las presentaciones ensambladas a mano y los datos dispersos producen información tardía, narrativas divergentes entre workstreams y herramientas paralelas.

Dos casos cuantifican este techo. En un turnaround de dos años que afectaba a 3.000 empleados, más de quince personas a tiempo completo dedicaban la mitad de su tiempo a validar datos para un informe de más de 300 páginas producido cada cuatro semanas. En otra transformación, se utilizaban más de 100 documentos no integrados para el seguimiento financiero.

Los autores distinguen la IA generativa, que asiste a un individuo en una tarea, de la IA agentique, que planifica, actúa y itera flujos de trabajo multietapa. Describen tres pilares. La performance intelligence sintetiza continuamente los datos de las iniciativas y solo resalta las excepciones; en un caso con 30.000 métricas y 900.000 puntos de datos, un framework agéntico construido en gran parte con Cursor e integrado en Lilli Teamspace sustituye horas de tablas dinámicas. El single source of truth vincula dinámicamente Wave, el ERP, RR. HH. y las herramientas de producción, sin un data lake centralizado, y permite simular el efecto de una financiación adicional. La conversation facilitation prepara los comités de pilotaje: un briefing de analista de cinco horas se produce en menos de diez minutos, y el reporting pasa de doce a tres días al mes en un caso.

Las ganancias reportadas alcanzan el 35 a 40% del tiempo en tareas centrales, en ocasiones el 70% o más. En un despliegue, la automatización de diez procesos redujo el equipo central de un manager y nueve colaboradores a un manager y dos, liberando más de 25 días de capacidad.

El artículo señala riesgos: un error de datos puede propagarse entre agentes conectados, las falsas alertas son numerosas al principio, y la mitigación sigue por detrás de la concienciación. Cada paso que da un agente debe ser trazable. Las escaladas, las relaciones con los stakeholders y la cultura siguen siendo humanas.

El despliegue requiere mapear los flujos de trabajo, fijar reglas de gobernanza y reposicionar al personal como orquestadores de workflows. Los pioneros empiezan por el reporting, y después automatizan acciones entre sistemas. Sin la confianza del equipo de la oficina, vuelven los hábitos manuales. Los casos no están nombrados.

## GrapheDeConnaissance

- McKinsey —publie→ article The agentic transformation office (DOCUMENT, 0.97)
- Chase Covington —travaille_chez→ McKinsey (ORGANISATION, 0.97)
- David Pralong —travaille_chez→ McKinsey (ORGANISATION, 0.97)
- Tomer Slaney —travaille_chez→ McKinsey (ORGANISATION, 0.97)
- Bureau de transformation agentique —est_variante_de→ Bureau de transformation (CONCEPT, 0.9)
- Bureau de transformation agentique —utilise→ IA agentique (TECHNOLOGIE, 0.95)
- Performance intelligence —fait_partie_de→ Bureau de transformation agentique (CONCEPT, 0.95)
- Source unique de vérité —fait_partie_de→ Bureau de transformation agentique (CONCEPT, 0.95)
- Facilitation des conversations —fait_partie_de→ Bureau de transformation agentique (CONCEPT, 0.95)
- Performance intelligence —utilise→ Cursor (TECHNOLOGIE, 0.88)
- Performance intelligence —utilise→ Lilli (TECHNOLOGIE, 0.88)
- Source unique de vérité —utilise→ Wave (TECHNOLOGIE, 0.9)
- McKinsey —a_créé→ Wave (TECHNOLOGIE, 0.92)
- McKinsey —a_créé→ Lilli (TECHNOLOGIE, 0.92)
- McKinsey —mesure→ 35 à 40 % de temps gagné sur les tâches cœur du bureau de transformation, 70 % ou plus dans certains cas (MESURE, 0.85)
- McKinsey —mesure→ équipe centrale ramenée d'un manager et neuf collaborateurs à un manager et deux après automatisation de dix processus (MESURE, 0.85)
- McKinsey —affirme_que→ une erreur de donnée peut déclencher une réaction en chaîne entre agents connectés (AFFIRMATION, 0.9)
- McKinsey —recommande→ commencer par le reporting et l'insight, puis étendre à l'automatisation d'actions entre systèmes (AFFIRMATION, 0.92)
- McKinsey —affirme_que→ le succès du déploiement dépend de la conduite du changement au sein du bureau de transformation (AFFIRMATION, 0.9)

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Canonical: https://www.thekb.eu/es/fiches/covington-mckinsey-agentic-transformation-office-2026-09-01/