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Automate the task, not the fear

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Automate the task, not the fearMade for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by Hanademi
Automatiza la tarea, no el miedoMade for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by Hanademi
AI replaces tasks far more often than jobsShare of AI-using U.S. firms reporting task replacement or employment change, with expected near-termrates marked as projections.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: ngoldschlag.github.io.Unit% of AI-using firms35%Tasks, expected27%Tasks, reported12%Jobs, expected5%Jobs, reported
This is the fear gap in one frame. Firms using AI reported task replacement much more often than employment change. The practical starting point is a repetitive step, not an entire position.
La IA reemplaza tareas mucho más queempleosPorcentaje de empresas estadounidenses que usan IA y reportan reemplazo de tareas o cambios de empleo,con tasas esperadas marcadas como proyecciones.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: ngoldschlag.github.io.Unidad% de empresas que usan IA35 %Tareas, esperado27 %Tareas, reportado12 %Empleos, esperado5 %Empleos, reportado
Esta es la brecha del miedo en una sola imagen. Las empresas que usan IA reportaron reemplazo de tareas mucho más que cambios de empleo. El punto de partida práctico es un paso repetitivo, no un puesto completo.
The terms behind the argumentMade for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiAutomationUse of rules, software or machines to execute process steps with reduced manualintervention.Generative AIArtificial intelligence that produces content from instructions and patterns learned fromdata.AugmentationTechnology assisting a worker while the worker retains meaningful responsibilities anddecisions.WorkflowThe ordered sequence of information, decisions and actions required to complete a process.PilotA limited and reversible implementation used to test benefits, costs and risks.VAT gapThe difference between value-added tax theoretically due and the amount actually collected.
6 technical terms carry much of the argument.
Los términos detrás del argumentoMade for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiAutomatizaciónUso de reglas, software o máquinas para ejecutar pasos de un proceso con menorintervención manual.IA generativaInteligencia artificial que produce contenido a partir de instrucciones y patronesaprendidos de datos.AumentoTecnología que ayuda a una persona mientras esta conserva responsabilidades y decisionessignificativas.Flujo de trabajoLa secuencia ordenada de información, decisiones y acciones necesaria paracompletar un proceso.PilotoUna implementación limitada y reversible utilizada para probar beneficios, costos y riesgos.Brecha del IVALa diferencia entre el impuesto al valor agregado teóricamente adeudado y el importerecaudado.
6 términos técnicos sostienen buena parte del argumento.
Automation enters through activities, notwhole occupationsEstimated technical automation potential across occupations and their component activities.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Manyika, J., et al. (2017). A future that works. McKinsey Global Institute.Unit% of occupationsFully automatable5%At least 30% automatable60%Some automatable activity100%
Very few occupations were estimated to be fully automatable. The larger opportunity sits inside jobs, where selected activities can be delegated. Process selection matters more than replacing entire professions.
La automatización entra por actividades, nopor ocupaciones completasPotencial técnico estimado de automatización en ocupaciones y en las actividades que las componen.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Manyika, J., et al. (2017). A future that works. McKinsey Global Institute.Unidad% de ocupacionesTotalmente automatizables5 %Al menos 30% automatizable60 %Alguna actividad automatizable100 %
Se estimó que muy pocas ocupaciones eran totalmente automatizables. La mayor oportunidad está dentro de los empleos, donde pueden delegarse actividades concretas. Seleccionar procesos importa más que reemplazar profesiones enteras.
Generative AI exposure favorsaugmentation over automationILO estimate for high-income employment exposed to potential automation, augmentation or anotherclassification.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Gmyrek, P., Berg, J., & Bescond, D. (2023). Generative AI and jobs. International Labour Organization.Unit% of employmentAutomationpotential5.5%Augmentationpotential13.4%Other classification81.1%
The ILO estimate separates replacement from assistance. Potential augmentation covered 13.4% of high-income employment, compared with 5.5% for potential automation. That supports designing tools around people before designing them out.
La exposición a IA generativa favorece elaumento sobre la automatizaciónEstimación de la OIT para empleo de países ricos expuesto a posible automatización, aumento u otraclasificación.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Gmyrek, P., Berg, J., & Bescond, D. (2023). Generative AI and jobs. International Labour Organization.Unidad% del empleoPotencial deautomatización5,5 %Potencial deaumento13,4 %Otra clasificación81,1 %
La estimación de la OIT separa reemplazo de asistencia. El aumento potencial cubría 13,4% del empleo en países ricos, frente a 5,5% para automatización potencial. Esto favorece diseñar herramientas alrededor de las personas antes de excluirlas.
Employers still expect automated work toriseEmployer estimates of business tasks performed by machines and algorithms, with 2027 shown as aprojection.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: World Economic Forum. (2023). The Future of Jobs Report 2023. World Economic Forum.Unit% of business tasks35%40%202020222027Employers expected 42% by 2027.33%
The task view does not mean automation will remain small. Employers expected automated work to reach 42% of business tasks by 2027. Small firms should prepare for wider use while keeping job-level claims in proportion.
Los empleadores aún esperan más trabajoautomatizadoEstimaciones empresariales de tareas realizadas por máquinas y algoritmos, con 2027 indicado comoproyección.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: World Economic Forum. (2023). The Future of Jobs Report 2023. World Economic Forum.Unidad% de tareas empresariales35 %40 %202020222027Los empleadores esperaban 42%para 2027.33 %
La visión por tareas no significa que la automatización seguirá siendo pequeña. Los empleadores esperaban que alcanzara 42% de las tareas empresariales en 2027. Los pequeños negocios deben prepararse para un uso mayor sin exagerar afirmaciones sobre empleos completos.
A disputed estimate puts small-firmcompliance costs highestEstimated annual regulatory cost per employee by U.S. firm size, 2010 USD. CRS rejected it as a reliabletotal-burden estimate.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Crain, N. V., & Crain, W. M. (2010). The impact of regulatory costs on small firms. U.S. Small BusinessAdministration Office of Advocacy.; Carey, M. P. (2013). The federal regulatory burden: An overview. CongressionalResearch Service.Unit2010 USD per employee$11,724Small firms$10,664Medium firms$7,755Large firms
A small shop cannot spread paperwork across a large department. This commissioned study estimated the highest per-employee burden for small firms. CRS rejected it as a reliable total estimate, so the number is a prompt to measure locally, not a savings promise.
Una estimación discutida sitúa más alto el costo decumplimiento para pequeñas empresasCosto regulatorio anual estimado por empleado según tamaño empresarial en EE. UU., USD de 2010. CRSrechazó que estimara de forma confiable la carga total.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Crain, N. V., & Crain, W. M. (2010). The impact of regulatory costs on small firms. U.S. Small BusinessAdministration Office of Advocacy.; Carey, M. P. (2013). The federal regulatory burden: An overview. CongressionalResearch Service.UnidadUSD de 2010 por empleado$11.724Empresas pequeñas$10.664Empresas medianas$7.755Empresas grandes
Un pequeño negocio no puede repartir el papeleo entre un gran departamento. Este estudio encargado estimó la mayor carga por empleado para empresas pequeñas. CRS rechazó que fuera una estimación total confiable, así que la cifra invita a medir localmente y no promete ahorro.
Paperwork makes friction visibleA woman reviews printed documents at an illuminated dressing table.Sources: AI ROI for Compliance Officers: $18,217 a Year, Sourced | US Tech Automations. ustechautomations.com.
The safest first automation target is often a document-heavy step, not a person's job.
El papeleo hace visible la fricciónUna mujer revisa documentos impresos ante un tocador iluminado.Fuentes: AI ROI for Compliance Officers: $18,217 a Year, Sourced | US Tech Automations. ustechautomations.com.
El primer objetivo más seguro para automatizar suele ser un paso cargado de documentos, no el empleo de una persona.
Large EU firms still lead AI adoptionShare of EU enterprises using AI by company size in 2024 and across selected scopes in 2025. Adoptiondoes not establish profitability.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Eurostat. (2025). Use of artificial intelligence in enterprises, 2024. European Commission.; ec.europa.eu.Unit% of enterprisesAI use by size, 202411.2%21%41.2%SmallMediumLargeAI use, 202519.9%55.0%All enterprisesLarge enterprises
Company size strongly separates AI adoption. In 2024, use ranged from 11.2% among small firms to 41.2% among large firms. In 2025, 55.03% of large enterprises used AI, but adoption alone says nothing about the return earned.
Las grandes empresas de la UE aún lideranla adopción de IAPorcentaje de empresas de la UE que usa IA por tamaño en 2024 y en ámbitos seleccionados en 2025. Laadopción no demuestra rentabilidad.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Eurostat. (2025). Use of artificial intelligence in enterprises, 2024. European Commission.; ec.europa.eu.Unidad% de empresasUso de IA por tamaño, 202411,2 %21 %41,2 %PequeñasMedianasGrandesUso de IA, 202519,9 %55,0 %Todas las empresasGrandes empresas
El tamaño empresarial separa claramente la adopción de IA. En 2024, el uso iba de 11,2% entre pequeñas empresas a 41,2% entre grandes. En 2025, 55,03% de las grandes empresas usaba IA, pero la adopción por sí sola no revela el retorno obtenido.
EU business AI use jumped in 2024Approximate share of EU enterprises using AI from 2021 to 2024.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Eurostat. (2025). Artificial intelligence by size class of enterprise. European Commission database.Unit% of enterprises8%10%12%2021202220232024Use dipped to 7.6% in 2022.It reached 13.5% in 2024.
EU business AI use was nearly flat from 2021 through 2023. It then rose to about 13.5% in 2024. The jump increases the pressure to experiment, but it still does not prove which uses create profit.
El uso empresarial de IA en la UE saltó en2024Porcentaje aproximado de empresas de la UE que usaba IA entre 2021 y 2024.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Eurostat. (2025). Artificial intelligence by size class of enterprise. European Commission database.Unidad% de empresas8 %10 %12 %2021202220232024El uso bajó a 7,6% en 2022.Llegó a 13,5% en 2024.
El uso empresarial de IA en la UE se mantuvo casi plano entre 2021 y 2023. Después subió a cerca de 13,5% en 2024. El salto aumenta la presión para experimentar, pero aún no prueba qué usos generan ganancias.
AI adoption raised productivity 4% withoutreducing short-run employment.The result is an average across European firms and does not guarantee the same returnfor one small business.Sources: cepr.org.
Adoption is not proof of profit, but it is not empty activity. A study of more than 12,000 European firms estimated a 4% average productivity increase. It found no short-run employment reduction.
Sources
Adoptar IA elevó 4% la productividad sinreducir el empleo a corto plazo.El resultado es un promedio entre empresas europeas y no garantiza el mismo retornopara un pequeño negocio.Fuentes: cepr.org.
La adopción no prueba rentabilidad, pero tampoco es una actividad vacía. Un estudio de más de 12.000 empresas europeas estimó un aumento medio de productividad del 4%. No encontró una reducción del empleo a corto plazo.
Fuentes
Professional writing became 40% faster and18% betterResults from a 453-person experiment using ChatGPT for professional writing tasks.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science,381, 187-192.Unit% improvementCompletion time40%Quality score18%Productivity inequality20%
The strongest case for automation is measured work, not a broad promise. ChatGPT users completed professional writing tasks 40% faster and earned quality scores 18% higher. The experiment also found a 20% reduction in productivity inequality.
La redacción profesional fue 40% másrápida y 18% mejorResultados de un experimento con 453 personas que usaron ChatGPT en tareas de redacción profesional.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381,187-192.Unidad% de mejoraTiempo de finalización40 %Puntuación de calidad18 %Desigualdad productiva20 %
El argumento más fuerte para automatizar es el trabajo medido, no una promesa amplia. Los usuarios de ChatGPT completaron tareas de redacción 40% más rápido y lograron puntuaciones de calidad 18% mayores. El experimento también encontró una reducción del 20% en la desigualdad productiva.
Consultants gained most when tasks fitGPT-4Performance improvement among 758 consultants using GPT-4 on tasks inside the model's capabilityboundary.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper 24-013.Unit% improvement40%Higher quality25.1%Faster completion12.2%More tasks completed
GPT-4 users completed 12.2% more suitable tasks, worked 25.1% faster and produced outputs with over 40% higher quality. Those gains arrived together because the tasks fit the tool. That boundary matters as much as the headline improvement.
Los consultores ganaron más cuando lastareas encajaban con GPT-4Mejora de desempeño entre 758 consultores que usaron GPT-4 en tareas dentro del límite de capacidad delmodelo.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper 24-013.Unidad% de mejora40 %Mayor calidad25,1 %Finalización más rápida12,2 %Más tareas completadas
Los usuarios de GPT-4 completaron 12,2% más tareas adecuadas, trabajaron 25,1% más rápido y produjeron resultados con calidad superior al 40%. Los beneficios llegaron juntos porque las tareas encajaban con la herramienta. Ese límite importa tanto como la mejora principal.
GPT-4o improved quality by up to 44%Randomized access to GPT-4o at the National Bank of Slovakia, measured quality and task-completion time.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: cepr.org.Unit% improvementOutput quality44%Completion time21%2.1x
A randomized trial inside a central bank found the same two-sided gain. Output quality improved by up to 44%, while completion time fell by 21%. Defined knowledge tasks can support a measurable pilot.
Sources
GPT-4o mejoró la calidad hasta 44%Acceso aleatorio a GPT-4o en el Banco Nacional de Eslovaquia, con calidad y tiempo de finalización medidos.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: cepr.org.Unidad% de mejoraCalidad del resultado44 %Tiempo de finalización21 %2,1x
Un ensayo aleatorio dentro de un banco central encontró el mismo beneficio doble. La calidad mejoró hasta 44%, mientras el tiempo de finalización cayó 21%. Las tareas de conocimiento definidas pueden sostener un piloto medible.
Fuentes
Outside its capability edge, AI cut correctanswers by -19 percentage points.The exact figure could not be verified against a live source during the build.Sources: Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper 24-013.
The productivity story has a hard boundary. On an out-of-frontier task, assisted consultants were -19 percentage points less likely to reach the correct answer. Automation needs an exception path and a person who recognizes when the tool is out of its depth.
Fuera de su límite, la IA redujo en-19 puntos porcentuales lasrespuestas correctas.La cifra exacta no pudo verificarse contra una fuente en vivo durante la construcción.Fuentes: Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper 24-013.
La historia de productividad tiene un límite claro. En una tarea fuera de la frontera, los consultores asistidos tuvieron -19 puntos porcentuales de probabilidad de acertar. La automatización necesita una ruta de excepción y una persona que reconozca cuándo la herramienta no puede resolver el caso.
Less-experienced support agents gained themostIncrease in resolved issues per hour with generative-AI assistance among 5,179 support agents.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2023). Generative AI at work. NBER Working Paper 31161.Unit% productivity increaseAll agents14%Less experienced34%2.4x
The average gain was 14%, already meaningful for a service operation. Less-skilled and less-experienced agents gained about 34%, while experienced workers saw little measurable improvement. The best first users may be the people who need guidance most.
Los agentes de soporte menosexperimentados ganaron másAumento de problemas resueltos por hora con asistencia de IA generativa entre 5.179 agentes de soporte.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2023). Generative AI at work. NBER Working Paper 31161.Unidad% de aumento de productividadTodos los agentes14 %Menos experimentados34 %2,4x
La mejora media fue 14%, una cifra relevante para una operación de servicio. Los agentes menos cualificados y experimentados mejoraron cerca de 34%, mientras los más experimentados vieron poca mejora medible. Los mejores primeros usuarios pueden ser quienes más necesitan orientación.
Training among small EU firms slipped after2015Share of small EU enterprises providing continuing vocational training in 2010, 2015 and 2020.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Eurostat. (2022). Continuing vocational training in enterprises, 2020. European Commission database.; Eurostat.(n.d.). Enterprises providing training by type of training and size class - % of all enterprises [TRNG_CVT_01S]. Eurostat.Unit% of small enterprises62%65%68%70%201020152020Training peaked at 70.5% in 2015.It fell to 67.4% in 2020.63.6%
Automation does not remove the training bill. Training provision among small EU firms rose to 70.5% in 2015, then fell to 67.4% in 2020. The implementation budget should include practice time, supervision and a way to preserve expertise.
La capacitación en pequeñas empresas de laUE cayó después de 2015Porcentaje de pequeñas empresas de la UE que ofrecía formación profesional continua en 2010, 2015 y2020.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Eurostat. (2022). Continuing vocational training in enterprises, 2020. European Commission database.; Eurostat.(n.d.). Enterprises providing training by type of training and size class - % of all enterprises [TRNG_CVT_01S]. Eurostat.Unidad% de pequeñas empresas62 %65 %68 %70 %201020152020La capacitación llegó a 70,5% en2015.Cayó a 67,4% en 2020.63,6 %
La automatización no elimina el costo de capacitación. La formación entre pequeñas empresas de la UE subió a 70,5% en 2015 y luego cayó a 67,4% en 2020. El presupuesto debe incluir práctica, supervisión y una forma de conservar la experiencia.
Business training paths diverged sharplyacross EuropeShare of enterprises providing training in Germany, Spain, France, Italy, the Netherlands and Poland, 2010to 2020.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Enterprises providing training by type of training and size class - % of all enterprises [TRNG_CVT_01S].Eurostat.Unit% of enterprises0%25%50%75%201020152020GermanySpainFranceItalyNetherlandsPolandSpain peaked at 86% in 2015.Italy rose to 68.9% in 2020.
European businesses did not follow one training path. Italy and Poland improved from low starting points, while Spain and the Netherlands fell after 2015 peaks. An automation rollout must fit the workforce and training system it actually has.
Las trayectorias de capacitación empresarialdivergieron con fuerza en EuropaPorcentaje de empresas que ofrecía capacitación en Alemania, España, Francia, Italia, Países Bajos yPolonia, 2010 a 2020.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Enterprises providing training by type of training and size class - % of all enterprises [TRNG_CVT_01S].Eurostat.Unidad% de empresas0 %25 %50 %75 %201020152020AlemaniaEspañaFranciaItaliaPaísesBajosPoloniaEspaña llegó a 86% en 2015.Italia subió a 68,9% en 2020.
Las empresas europeas no siguieron una sola trayectoria de capacitación. Italia y Polonia mejoraron desde niveles bajos, mientras España y Países Bajos cayeron tras máximos en 2015. La automatización debe ajustarse a la fuerza laboral y al sistema de formación disponibles.
Robot exposure was linked to lower jobsand wagesStudy-reported employment effect, wage effect and exposure increment in U.S. local labor markets. Valuesretain their stated source units.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs. Journal of Political Economy, 128, 2188-2244.The first 2 values are estimated effects from an exposure increment of 1 additional robot per 1,000 workers.UnitStudy-reported valuesEmployment effect, points-0.2Wage effect, percent-0.4Robots per 1,000 workers1
Automation does not guarantee neutral outcomes for every community. One additional robot per 1,000 workers was linked to a 0.2-point employment decline and wages about 0.42% lower. Measure who gains, who loses and where workers can move next.
La exposición a robots se vinculó con menosempleo y salariosEfecto laboral, efecto salarial e incremento de exposición reportados para mercados laborales locales deEE. UU. Los valores conservan sus unidades de origen.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs. Journal of Political Economy, 128, 2188-2244.Los primeros 2 valores son efectos estimados de un incremento de 1 robot adicional por cada 1.000 trabajadores.UnidadValores reportados por el estudioEfecto laboral, puntos-0,2Efecto salarial, porcentaje-0,4Robots por 1.000 trabajadores1
La automatización no garantiza resultados neutrales para cada comunidad. Un robot adicional por cada 1.000 trabajadores se vinculó con una caída laboral de 0,2 puntos y salarios cerca de 0,42% menores. Mide quién gana, quién pierde y a qué tareas puede pasar.
Local losses need local answersA historic office building rises behind trees.Sources: Local NYC Labor Law - Office of the New York City Comptroller Mark Levine. comptroller.nyc.gov.
National optimism should not erase the local institutions that must respond to labor-market disruption.
Las pérdidas locales exigen respuestas localesUn edificio histórico de oficinas se alza detrás de los árboles.Fuentes: Local NYC Labor Law - Office of the New York City Comptroller Mark Levine. comptroller.nyc.gov.
El optimismo nacional no debe borrar las instituciones locales que deben responder a la disrupción laboral.
Extreme IT projects averaged 200% overbudgetAverage cost overrun, extreme-project share and extreme-case overrun among 1,471 IT projects.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Flyvbjerg, B., & Budzier, A. (2011). Why your IT project may be riskier than you think. Harvard Business Review.Unit%Average overrun27%Extreme-project share16.7%Extreme-case overrun200%
Technology projects have a fat tail of failure. The average overrun was 27%, while roughly one in six extreme projects averaged about 200% over budget. A reversible pilot limits how much money and operational damage can escape.
Los proyectos tecnológicos extremospromediaron 200% de sobrecostoSobrecosto medio, proporción de proyectos extremos y sobrecosto de casos extremos entre 1.471proyectos tecnológicos.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Flyvbjerg, B., & Budzier, A. (2011). Why your IT project may be riskier than you think. Harvard Business Review.Unidad%Sobrecosto medio27 %Proporción extrema16,7 %Sobrecosto extremo200 %
Los proyectos tecnológicos tienen una cola de fracasos extremos. El sobrecosto medio fue 27%, mientras aproximadamente uno de cada seis proyectos extremos promedió cerca de 200%. Un piloto reversible limita cuánto dinero y daño operativo puede escapar.
UK cyber incidents fell, but did not disappearShare of UK businesses reporting a cyber breach or attack in annual surveys from 2021 to 2024.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Department for Science, Innovation and Technology. (2024). Cyber security breaches survey 2024. UK Government.Unit% of businesses20%30%40%202120222023202422% still reported an incident in2024.
Reported incidents fell from 39% to 22% across these surveys. Yet more than one in five businesses still reported a breach or attack in 2024. Connected automation needs security before it receives access to email, finance or customer records.
Los incidentes cibernéticos reportados en Reino Unidobajaron, pero no desaparecieronPorcentaje de empresas británicas que reportó una brecha o ataque cibernético en encuestas anuales de2021 a 2024.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Department for Science, Innovation and Technology. (2024). Cyber security breaches survey 2024. UK Government.Unidad% de empresas20 %30 %40 %202120222023202422% todavía reportó unincidente en 2024.
Los incidentes reportados cayeron de 39% a 22% en estas encuestas. Aun así, más de una de cada cinco empresas reportó una brecha o ataque en 2024. La automatización conectada necesita seguridad antes de acceder a correo, finanzas o clientes.
Humans remained involved in 68% ofbreachesShare of breaches by identified human element and third-party involvement in Verizon's 2024 dataset.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Verizon. (2024). 2024 Data Breach Investigations Report. Verizon Business.Unit% of breaches68%Human element32%No identified human element15%Third-party involvement
Automation does not remove people from the risk chain. Verizon identified a human element in 68% of breaches and third-party involvement in 15%. Access controls and approvals should slow high-impact actions before mistakes spread.
Las personas siguieron presentes en 68% delas brechasPorcentaje de brechas según componente humano identificado y participación de terceros en el conjunto deVerizon de 2024.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Verizon. (2024). 2024 Data Breach Investigations Report. Verizon Business.Unidad% de brechas68 %Componente humano32 %Sin componente humano identificado15 %Participación de terceros
La automatización no elimina a las personas de la cadena de riesgo. Verizon identificó un componente humano en 68% de las brechas y participación de terceros en 15%. Los controles de acceso y las aprobaciones deben frenar acciones de alto impacto antes de que los errores se propaguen.
Three providers held about 67% ofglobal cloud-infrastructurespending. Keep an exit key.Market concentration does not prove that local infrastructure is safer or cheaper.Sources: Synergy Research Group. (2024). Cloud market growth stays strong while Amazon, Microsoft and Google maintain their grip. SynergyResearch Group.; AWS vs Azure vs GCP Market Share Statistics 2026.
Cloud services can make automation easier, but the market is concentrated. Three providers held about 67% of global infrastructure spending. A small business should preserve data ownership and a tested exit path.
Tres proveedores concentraban cerca de67% del gasto mundial en infraestructura denube. Conserva una salida.La concentración del mercado no demuestra que la infraestructura local sea más segurao barata.Fuentes: Synergy Research Group. (2024). Cloud market growth stays strong while Amazon, Microsoft and Google maintain their grip. SynergyResearch Group.; AWS vs Azure vs GCP Market Share Statistics 2026.
Los servicios de nube pueden facilitar la automatización, pero el mercado está concentrado. Tres proveedores concentraban cerca de 67% del gasto mundial en infraestructura. Un pequeño negocio debe conservar la propiedad de sus datos y una salida probada.
Small EU firms lag far behind in paid-clouduseShare of EU enterprises using paid-cloud services by company size, 2023.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Eurostat. (2023). Cloud computing services by enterprise size. European Commission database.Unit% of enterprisesSmall41.7%Medium59%Large77.6%
Paid-cloud use rises sharply with company size. Small enterprises stood at 41.7%, compared with 77.6% of large enterprises. Cloud can support automation, but only after the underlying workflow and data are organized.
Las pequeñas empresas de la UE quedanmuy atrás en uso de nube pagadaPorcentaje de empresas de la UE que usaba servicios de nube pagada según tamaño, 2023.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Eurostat. (2023). Cloud computing services by enterprise size. European Commission database.Unidad% de empresasPequeñas41,7 %Medianas59 %Grandes77,6 %
El uso de nube pagada aumenta con fuerza según el tamaño empresarial. Las pequeñas empresas estaban en 41,7%, frente a 77,6% de las grandes. La nube puede apoyar la automatización, pero solo después de ordenar el flujo y los datos.
A June 2024 Punjab study found taxcollection fell after land-record digitization.This public-sector case is a boundary example, not a direct estimate for small-businesssoftware.Sources: economics.yale.edu.
Digital does not automatically mean better. A June 2024 study of Punjab's staggered land-record digitization found lower tax collection without a smaller tax base. Organize the process before accelerating it.
Un estudio de Punjab de junio de 2024encontró que la recaudación cayó trasdigitalizar registros de tierras.Este caso del sector público es un ejemplo de límite, no una estimación directa parasoftware de pequeños negocios.Fuentes: economics.yale.edu.
Digital no significa automáticamente mejor. Un estudio de junio de 2024 sobre la digitalización escalonada de registros de tierras en Punjab encontró menor recaudación sin una base tributaria menor. Organiza el proceso antes de acelerarlo.
Digitization still needs a testA Pakistani flag stands beside stacked coins on a map.Sources: The unintended consequences of digitalising bureaucracies in Pakistan. voxdev.org.
This context reinforces the rule to measure process outcomes, not merely software deployment.
La digitalización aún necesita una pruebaUna bandera de Pakistán aparece junto a monedas apiladas sobre un mapa.Fuentes: The unintended consequences of digitalising bureaucracies in Pakistan. voxdev.org.
Este contexto refuerza la regla de medir los resultados del proceso, no solo la implementación de software.
European e-commerce paths split after2020E-commerce sales indicator for the EU, Germany, Spain, France, Italy and the Netherlands, 2015 to 2025.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). E-commerce sales of enterprises by NACE Rev. 2 activity [ISOC_EC_ESELN2]. Eurostat.UnitEurostat indicator value0%10%20%201520172019202120232025EU-27GermanySpainFranceItalyNetherlandsSpain peaked at 24.74 in 2023.Italy reached 14.63 in 2024.
European markets followed very different digital-sales paths. Spain surged after 2020 and then retreated, while Italy climbed from a much lower base. These series describe digital commercial structure, not the direct return from invoicing automation.
Las trayectorias europeas de comercioelectrónico se separaron después de 2020Indicador de ventas por comercio electrónico para la UE, Alemania, España, Francia, Italia y Países Bajos,2015 a 2025.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). E-commerce sales of enterprises by NACE Rev. 2 activity [ISOC_EC_ESELN2]. Eurostat.UnidadValor del indicador de Eurostat0 %10 %20 %201520172019202120232025UE-27AlemaniaEspañaFranciaItaliaPaísesBajosEspaña llegó a 24,74 en 2023.Italia llegó a 14,63 en 2024.
Los mercados europeos siguieron trayectorias de venta digital muy distintas. España subió con fuerza después de 2020 y luego retrocedió, mientras Italia avanzó desde una base mucho menor. Estas series describen estructura comercial digital, no el retorno directo de automatizar facturas.
Poland's e-commerce indicator barelymoved after 2019Eurostat e-commerce sales indicator for Poland, 2015 to 2025.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). E-commerce sales of enterprises by NACE Rev. 2 activity [ISOC_EC_ESELN2]. Eurostat.UnitEurostat indicator value10%12%201520172019202120232025The indicator reached 12.66 in2019.It ended at 12.45 in 2025.9.7%
Poland's indicator rose through 2019 and then moved within a narrow band. It finished 2025 slightly below its 2019 level. Access to technology does not guarantee continuous commercial adoption.
El indicador de comercio electrónico dePolonia apenas cambió después de 2019Indicador de ventas por comercio electrónico de Eurostat para Polonia, 2015 a 2025.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). E-commerce sales of enterprises by NACE Rev. 2 activity [ISOC_EC_ESELN2]. Eurostat.UnidadValor del indicador de Eurostat10 %12 %201520172019202120232025El indicador llegó a 12,66 en2019.Terminó en 12,45 en 2025.9,7 %
El indicador de Polonia subió hasta 2019 y después se movió dentro de una franja estrecha. Terminó 2025 ligeramente por debajo de su nivel de 2019. El acceso a tecnología no garantiza una adopción comercial continua.
Self-employment structures remain worldsapartSelf-employed share of total employment in Argentina, Chile, Colombia, Germany, Spain and Mexico,modeled ILO estimates, 2000 to 2025.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Self-employed, total (% of total employment) (modeled ILO estimate) [SL.EMP.SELF.ZS]. World BankOpen Data.Unit% of employment0%20%40%2000200420082012201620202024ArgentinaChileColombiaGermanySpainMexicoColombia reached 50.11% in 2011.Germany fell to 8.15% in 2025.
Self-employment ranges from less than 10% in Germany to more than 45% in Colombia. Those gaps persisted across 25 years. Labor impact must be measured in the market where the business and its workers actually operate.
Las estructuras de trabajo por cuentapropia siguen muy alejadasTrabajo por cuenta propia como porcentaje del empleo en Argentina, Chile, Colombia, Alemania, España yMéxico, estimaciones modeladas de la OIT, 2000 a 2025.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Self-employed, total (% of total employment) (modeled ILO estimate) [SL.EMP.SELF.ZS]. World Bank OpenData.Unidad% del empleo0 %20 %40 %2000200420082012201620202024ArgentinaChileColombiaAlemaniaEspañaMéxicoColombia llegó a 50,11% en 2011.Alemania cayó a 8,15% en 2025.
El trabajo por cuenta propia va de menos del 10% en Alemania a más del 45% en Colombia. Esas brechas persistieron durante 25 años. El impacto laboral debe medirse en el mercado donde operan el negocio y sus trabajadores.
U.S. self-employment kept shrinkingSelf-employed share of total U.S. employment, modeled ILO estimate, 2000 to 2025.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Self-employed, total (% of total employment) (modeled ILO estimate) [SL.EMP.SELF.ZS]. World BankOpen Data.Unit% of employment6%7%8%2000200420082012201620202024The series peaked at 8.02% in2004.It fell to 6.07% in 2025.
The U.S. self-employed share declined from about 8% to 6.07% over 25 years. That long movement cannot be attributed to one new automation wave. It is a reminder to separate broad labor trends from the effect of one business tool.
El trabajo por cuenta propia en EE. UU.siguió reduciéndoseTrabajo por cuenta propia como porcentaje del empleo total en EE. UU., estimación modelada de la OIT,2000 a 2025.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Self-employed, total (% of total employment) (modeled ILO estimate) [SL.EMP.SELF.ZS]. World Bank OpenData.Unidad% del empleo6 %7 %8 %2000200420082012201620202024La serie llegó a 8,02% en 2004.Cayó a 6,07% en 2025.
El porcentaje de trabajo por cuenta propia en EE. UU. cayó de cerca del 8% a 6,07% durante 25 años. Ese movimiento no puede atribuirse a una sola ola de automatización. Conviene separar tendencias laborales amplias del efecto de una herramienta empresarial.
Labor markets are lived locallySan Francisco neighborhoods and the financial district at sunset.Sources: How San Francisco compressed 62 years of record review into nine weeks. calderapbc.com.
A national self-employment trend still unfolds through distinct cities and local economies.
Los mercados laborales se viven localmenteBarrios de San Francisco y el distrito financiero al atardecer.Fuentes: How San Francisco compressed 62 years of record review into nine weeks. calderapbc.com.
Una tendencia nacional del trabajo autónomo sigue desarrollándose en ciudades y economías locales distintas.
Italy's estimated VAT gap narrowed by 10pointsEstimated VAT gap as a share of total VAT tax liability in Italy, selected years from 2017 to 2021.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: European Commission. (2023). VAT gap in the EU: Report 2023. Publications Office of the European Union.Unit% of VAT liability15%20%201720192021The estimate was 24% in 2017.It fell to 14% in 2021.
Italy's estimated VAT gap fell from 24% in 2017 to 14% in 2021. That is meaningful national progress, but it is not a firm-level return on invoicing software. A small business still needs to measure its own billing delays, errors and collection time.
La brecha estimada de IVA de Italia seredujo 10 puntosBrecha estimada de IVA como porcentaje de la obligación tributaria total en Italia, años seleccionados de2017 a 2021.Made for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: European Commission. (2023). VAT gap in the EU: Report 2023. Publications Office of the European Union.Unidad% de la obligación de IVA15 %20 %201720192021La estimación fue 24% en 2017.Cayó a 14% en 2021.
La brecha estimada de IVA de Italia cayó de 24% en 2017 a 14% en 2021. Es un avance nacional relevante, pero no un retorno empresarial de software de facturación. Un pequeño negocio debe medir sus propios retrasos, errores y tiempos de cobro.
In summaryMade for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiSources: Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2023). Generative AI at work. NBER Working Paper 31161.; Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence onthe productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381, 187-192.; Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. HarvardBusiness School Working Paper 24-013.; Eurostat. (2025). Use of artificial intelligence in enterprises, 2024. European Commission.; cepr.org.; economics.yale.edu.A field study of 5,179 support agents found generative-AI assistance increased resolved issues per hour by 14% on average.In a 453-person experiment, ChatGPT users completed professional writing tasks 40% faster and received quality scores 18% higher.In a 758-consultant experiment, GPT-4 users completed 12.2% more in-scope tasks, worked 25.1% faster and producedover 40% higher-quality outputs.Eurostat reported 2024 AI use near 11.2% for small, 21.0% for medium and 41.2% for large EU enterprises.At the National Bank of Slovakia, randomized GPT-4o access improved output quality by up to 44% and reduced task-completion time by 21%.A June 2024 study exploiting Punjab’s staggered land-record digitization found lower tax collection, despite no reduction in the tax base.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Jose Eduardo Tirado Verbel (Jotive), by HanademiFuentes: Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2023). Generative AI at work. NBER Working Paper 31161.; Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence onthe productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381, 187-192.; Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. HarvardBusiness School Working Paper 24-013.; Eurostat. (2025). Use of artificial intelligence in enterprises, 2024. European Commission.; cepr.org.; economics.yale.edu.Un estudio de campo con 5.179 agentes de soporte encontró que la asistencia de IA generativa aumentó 14% los problemas resueltos por hora.En un experimento con 453 personas, los usuarios de ChatGPT completaron tareas profesionales de redacción 40% másrápido y recibieron puntuaciones de calidad 18% superiores.En un experimento con 758 consultores, usuarios de GPT-4 completaron 12,2% más tareas adecuadas, trabajaron 25,1%más rápido y lograron calidad superior al 40%.Eurostat informó uso de IA en 2024 cercano a 11,2% en empresas pequeñas, 21,0% en medianas y 41,2% en grandes de la UE.En el Banco Nacional de Eslovaquia, el acceso aleatorio a GPT-4o mejoró la calidad hasta un 44% y redujo un 21% el tiempo para completar tareas.Un estudio de junio de 2024 que aprovechó la implementación escalonada de registros de tierras digitales en Punjabencontró menor recaudación, sin una reducción de la base tributaria.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

Start with the work inside a job, not the whole position. Treat automation like a power tool for selected steps.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

Empieza con el trabajo dentro del empleo, no con el puesto completo. Trata la automatización como una herramienta para pasos concretos.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English