Saltar al contenido

root / tags / conduite-du-changement

#conduite du changement

4 fiches

Transformación y Adopción Traducción verificada automáticamente

The agentic transformation office: Redefining the economics of change

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.

#transformation office#transformation office#IA agentique

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

Transformación y Adopción Traducción verificada automáticamente

AI4IT vs AI4Business : le renversement, et ce qu'il fait à vos budgets 2027

Artículo de opinión en profundidad (punto de vista) publicado en **sfeir.com** el 24 de junio de 2026, por **Didier Girard** (Director General, SFEIR). **Tesis central**: en 2024 todos apostaban por **AI4Business** (IA en los procesos de negocio) como el gran yacimiento de valor; en 2026 el panorama se ha **invertido** — es **AI4IT** (IA para producir el sistema de información: código, SDLC, fábrica de software) la que genera valor **medible**. El artículo *fundamenta* esta tesis en la vigilancia tecnológica de la firma: decepción de AI4Business (el estudio del MIT «95% de pilotos sin ROI», cuestionado pero revelador; un bloqueo **organizativo** / el problema hayekiano de Mollick) frente a la evidencia cuantificada de AI4IT (Salesforce, Intercom, Raiffeisen, AWS/Bedrock, Atlassian, DORA). Explicación mecanicista: **el código se verifica a sí mismo** (compilación, pruebas, CI) mientras que los procesos de negocio no tienen ni compilador ni bucle de retroalimentación inmediato. **Consecuencia presupuestaria 2027**: un desplazamiento **CapEx→OpEx**, la dinámica de precios de los tokens (pico al alza — Fable 5 a 2× Opus — frente a una inferencia ÷280 y presión a la baja de los pesos abiertos/inferencia de escritorio), y un **AI FinOps** guiado por el **coste por resultado**. Cierra con **4 recomendaciones para el COMEX**.

#AI4IT#AI4Business#inversión

**Didier Girard** — Managing Director (CTO / DG) de **SFEIR** · ESN française (~1 000 personnes, France · Belgique · Luxembourg · Suisse). Auteur de l'article ; voix éditoriale du cabinet sur la transformation IA des DSI.

Transformación y Adopción Traducción verificada automáticamente

How Cornell Recovered $100,000 in Unidentified Payments With AI

Estudio de caso publicado por el **Cornell AI Innovation Hub** (15 de junio de 2026): cómo una colaboración de dos semestres entre el AI Hub, estudiantes de posgrado y el equipo de Tesorería de Cornell convirtió una investigación manual que consumía mucho tiempo en una herramienta de IA que **recuperó 100.000 $** en pagos no identificados en un primer lote. Un caso de uso exitoso de **AI4Business** (proceso financiero) que ilustra casi punto por punto el marco **Leader-Lab-Crowd** de **Ethan Mollick**: el **AI Hub** desempeña el papel de **Lab** (un equipo central y ambidiestro de tecnólogos más estudiantes); **Treasury** (Cheryl Barnes, Marie Graves…) es el **Crowd** que aporta el conocimiento del negocio y el punto de dolor real; y los **100.000 $** constituyen la **recompensa visible** (vivid win) que ancla la adopción — exactamente la palanca de incentivo que Mollick considera decisiva. Método clave: **"primero el contexto, luego el plan, luego la construcción"** mediante **Claude Code Plan Mode**, una cadena de **fuzzy matching → Gemini Enterprise Web Search → síntesis de Claude**, todo dentro del **Cornell AI Gateway** gobernado. *"Los 100.000 $ son un comienzo."*

#Cornell AI Innovation Hub#pagos no identificados#conciliación de pagos

**Pete Stergion** — Desktop Engineer au Cornell AI Innovation Hub · co-tech lead du projet (avec Phil Williammee). Article institutionnel signé de l'AI Hub.