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Copilot saves time, but transforming the company requires moreCopilot ahorra tiempo, pero transformar la empresa exige más · V8.1 Master Engine

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Copilot saves time, buttransforming the companyrequires moreMade for Mateo Moreira, by Hanademi
  1. AI adoption in Information was nearly 13 times that of Construction.
  2. Adoption rose from 8% to 21% between 2021 and 2025.
  3. Adoption reaches 42.23% in Information and communication, versus 8.76% across the EU.
Copilot ahorra tiempo, perotransformar la empresa exigemásMade for Mateo Moreira, by Hanademi
  1. La adopción de IA en Información fue casi 13 veces la de Construcción.
  2. La adopción pasó de 8% a 21% entre 2021 y 2025.
  3. La adopción llega a 42,23% en Información y comunicación, frente a 8,76% en el total de la UE.
How much faster did generative AI makeprofessional writing?Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Microsoft WorkLab; Science; National Bureau of Economic Research; elliottash.comUnitmeasured improvement versus baseline or comparison groupWriting-task time+40%Productivity of newer,less-skilled support agents+34%Search, writing andsummarization speed+29%Writing-task quality+18%Overall support-agentproductivity+14%Cases resolved after targetedAI training+6.3%
Measured gains span time, quality, productivity and trained work outcomes, but none alone demonstrates company-wide transformation.
¿Cuánto aceleró la IA generativa laescritura profesional?Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Microsoft WorkLab; Science; National Bureau of Economic Research; elliottash.comUnidadmejora medida frente al punto de partida o grupo de comparaciónTiempo en tareas de escritura+40 %Productividad de agentes desoporte nuevos y menos capacitados+34 %Velocidad en búsqueda,escritura y resumen+29 %Calidad en tareas de escritura+18 %Productividad general deagentes de soporte+14 %Casos resueltos tras formaciónespecífica en IA+6,3 %
Las mejoras medidas abarcan tiempo, calidad, productividad y resultados del trabajo con formación, pero ninguna demuestra por sí sola una transformación de toda la empresa.
Why does AI adoption vary so much bysector?U.S. companies using artificial intelligence to produce goods or services, May 2024.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: U.S. Census Bureau. (2024). Business Trends and Outlook Survey: Sector estimates.; Tracking Firm Use of AI inReal Time: A Snapshot from the Business Trends and Outlook Survey.UnitPercentage of companiesInformation18.1%Construction1.4%* U.S. companies using artificial intelligence to produce goods or services, May 2024.
The first signal is a massive sector gap. In May 2024, 18.1% of companies in Information used AI, versus 1.4% in Construction. The difference does not describe a uniform technology, but rather very different types of work and organizational capabilities.
¿Por qué varía tanto la adopción de IAentre sectores?Empresas estadounidenses que usan inteligencia artificial para producir bienes o servicios, mayo de 2024.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: U.S. Census Bureau. (2024). Business Trends and Outlook Survey: Sector estimates.; Tracking Firm Use of AI inReal Time: A Snapshot from the Business Trends and Outlook Survey.UnidadPorcentaje de empresasInformación18,1 %Construcción1,4 %* Empresas estadounidenses que usan inteligencia artificial para producir bienes o servicios, mayode 2024.
La primera señal es una brecha sectorial enorme. En mayo de 2024, el 18,1% de las empresas de Información usaba IA, frente al 1,4% en Construcción. La diferencia no describe una tecnología uniforme, sino trabajos y capacidades organizacionales muy distintos.
How does the adoption gap appear onconstruction sites?Closing the adoption gap means making digital tools practical at the point of work.Sources: ituser.es.
The sector contrast becomes tangible when digital tools must work inside physical operations.
¿Cómo aparece la brecha de adopciónen las obras?Cerrar la brecha de adopción exige que las herramientas digitales sean prácticas en el lugar detrabajo.Fuentes: ituser.es.
El contraste sectorial se vuelve tangible cuando las herramientas digitales deben funcionar dentro de operaciones físicas.
Which U.S. sector leads business AIadoption?Percentage of U.S. companies using AI to produce goods or services, by sector and reported date.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: U.S. Census Bureau. (2024). Business Trends and Outlook Survey: AI use estimates.; census.gov.; Tracking FirmUse of AI in Real Time: A Snapshot from the Business Trends and Outlook Survey.UnitPercentage of companies13.8%Information, 202318.1%Information, May20245.4%Total businesses,May 2024
Information’s advantage does not appear in just one measurement. One source records 13.8% in 2023 and another close to 18.1% in May 2024. In the same framework, the business total reaches approximately 5.4%, so the digital sector starts from a different scale.
¿Qué sector estadounidense lidera laadopción empresarial de IA?Porcentaje de empresas estadounidenses que usaban IA para producir bienes o servicios, según sector yfecha reportada.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: U.S. Census Bureau. (2024). Business Trends and Outlook Survey: AI use estimates.; census.gov.; Tracking FirmUse of AI in Real Time: A Snapshot from the Business Trends and Outlook Survey.UnidadPorcentaje de empresas13,8 %Información, 202318,1 %Información, mayo20245,4 %Total empresarial,mayo 2024
La ventaja de Información no aparece en una sola medición. Una fuente registra 13,8% en 2023 y otra cerca de 18,1% en mayo de 2024. En el mismo marco, el total empresarial alcanza aproximadamente 5,4%, así que el sector digital parte con una escala distinta.
How quickly did AI adoption grow amongSpanish companies?Spanish companies with more than 10 employees using artificial intelligence, 2021 and 2025.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: ine.es.; caixabankresearch.com.UnitPercentage of companies8%202121%2025
Spain shows clear acceleration over just a few years. Adoption rose from 8% in 2021 to 21% in 2025. INE’s official figure, 21.1% in the first quarter of 2025, confirms the order of magnitude without erasing the difference between sources.
¿Qué tan rápido creció la adopción de IA enempresas españolas?Empresas españolas con más de 10 empleados que usan inteligencia artificial, 2021 y 2025.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: ine.es.; caixabankresearch.com.UnidadPorcentaje de empresas8 %202121 %2025
España muestra una aceleración clara en pocos años. La adopción sube de 8% en 2021 a 21% en 2025. El dato oficial del INE, 21,1% en el primer trimestre de 2025, confirma el orden de magnitud sin borrar la diferencia entre fuentes.
What public leadership can turn Spain’sambition into adoption?Public leadership can enable adoption, but value must be built inside organizations.Sources: La Moncloa. Óscar López hace balance del Kit Digital, que supera las 860.000 ayudas a pymes y autónomos en el 92% de los municipios | 17/11/2025 [Prensa/Actualidad/Transformación Digital y Función Púb…
Spain’s adoption trajectory also depends on whether public institutions turn digital ambition into usable support.
¿Qué liderazgo público puede convertir laambición española en adopción?El liderazgo público puede facilitar la adopción, pero el valor debe construirse dentro de lasorganizaciones.Fuentes: La Moncloa. Óscar López hace balance del Kit Digital, que supera las 860.000 ayudas a pymes y autónomos en el 92% de los municipios | 17/11/2025 [Prensa/Actualidad/Transformación Digital y Función Púb…
La trayectoria de adopción de España también depende de que las instituciones públicas conviertan la ambición digital en apoyo útil.
How small are most Spanish constructioncompanies?Structure of Spanish construction companies and share of sector revenue, 2024.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: ine.es.UnitPercentage94.9%Companies with fewer than 10employees38.4%Revenue of small companies
The barrier is not just technological. In 2024, 94.9% of Spanish construction companies had fewer than 10 employees. That group accounted for 38.4% of revenue, a structure that limits the capacity available to deploy new tools.
Sources
¿Qué tamaño tienen la mayoría deconstructoras españolas?Estructura de las empresas constructoras españolas y participación en la facturación sectorial, 2024.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: ine.es.UnidadPorcentaje94,9 %Empresas con menos de 10empleados38,4 %Facturación de empresaspequeñas
La barrera no es solo tecnológica. En 2024, el 94,9% de las empresas constructoras españolas tenía menos de 10 empleados. Ese grupo concentraba 38,4% de la facturación, una estructura que limita la capacidad disponible para desplegar nuevas herramientas.
Fuentes
How can technology fit frontlineconstruction work?The implementation test is whether advanced tools fit frontline routines.Sources: Solo el 11% de las constructoras españolas utiliza inteligencia artificial: un reto clave para la transformación del sector - Revista Constructivo. constructivo.com.
For construction firms, transformation succeeds only when technology fits frontline workflows.
¿Cómo puede la tecnología encajar en eltrabajo diario de obra?La prueba de implementación consiste en comprobar si las herramientas avanzadas encajan en lasrutinas operativas.Fuentes: Solo el 11% de las constructoras españolas utiliza inteligencia artificial: un reto clave para la transformación del sector - Revista Constructivo. constructivo.com.
Para las empresas constructoras, la transformación solo funciona cuando la tecnología encaja en los flujos de trabajo de primera línea.
When did AI adoption accelerate amongEuropean companies?European companies that used some form of artificial intelligence, 2021, 2023 and 2024.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Eurostat. (2025). Use of artificial intelligence in enterprises, isoc_eb_ai.; 20% of EU enterprises use AItechnologies - Europa.eu.UnitPercentage of companies7.9%20218%202313.5%2024
Europe did not advance evenly. Adoption was nearly flat between 2021 and 2023, at 7.9% and 8.0%. In 2024, it rose to 13.5%, a visible acceleration although the series cannot attribute it to a specific cause.
¿Cuándo se aceleró la adopción de IA enempresas europeas?Empresas europeas que usaron alguna inteligencia artificial, 2021, 2023 y 2024.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Eurostat. (2025). Use of artificial intelligence in enterprises, isoc_eb_ai.; 20% of EU enterprises use AItechnologies - Europa.eu.UnidadPorcentaje de empresas7,9 %20218 %202313,5 %2024
Europa no avanzó de forma pareja. La adopción fue casi plana entre 2021 y 2023, con 7,9% y 8,0%. En 2024 subió a 13,5%, una aceleración visible aunque la serie no permite atribuirla a una causa específica.
Which AI technology do Europeancompanies use most?European companies that used different types of artificial intelligence, 2024.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Eurostat. (2025). Artificial intelligence by type of technology used, isoc_eb_ai.; Usage of AI technologiesincreasing in EU enterprises - News articles - Eurostat.UnitPercentage of companiesText mining6.9%Language generation5.4%Speech conversion4.8%Machine learning4.2%
Language generation is now an established, measurable business practice, but it does not lead the group. In 2024, it reached 5.4%, versus 6.9% for text mining. Adoption exists, although it is still far from universal.
¿Qué tecnología de IA usan más lasempresas europeas?Empresas europeas que usaron distintos tipos de inteligencia artificial, 2024.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Eurostat. (2025). Artificial intelligence by type of technology used, isoc_eb_ai.; Usage of AI technologies increasingin EU enterprises - News articles - Eurostat.UnidadPorcentaje de empresasMinería de texto6,9 %Generación de lenguaje5,4 %Conversión de voz4,8 %Aprendizaje automático4,2 %
La generación de lenguaje ya aparece como una práctica empresarial medible, pero no lidera el conjunto. En 2024 llegó al 5,4%, frente al 6,9% de la minería de texto. La adopción existe, aunque todavía está lejos de ser universal.
Which European countries lead and trailbusiness AI adoption?Overall use of artificial intelligence among European companies, percentage, 2024.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Eurostat. (2025). Artificial intelligence use in enterprises by country.; The use of artificial intelligence (AI)technologies in the European Union.UnitPercentage of companiesDenmark27.6%Sweden25.1%Belgium24.7%Bulgaria6.5%Poland5.9%Romania3.1%* Overall use of artificial intelligence among European companies, percentage, 2024.
Let’s start with the gap. Denmark reaches 27.6% business AI adoption, while Romania stands at 3.1%. That is a 24.5-point gap between European countries, a clear sign that transformation depends on the digital starting point.
¿Qué países europeos lideran y rezagan laadopción empresarial de IA?Uso total de inteligencia artificial en empresas europeas, porcentaje, 2024.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Eurostat. (2025). Artificial intelligence use in enterprises by country.; The use of artificial intelligence (AI)technologies in the European Union.UnidadPorcentaje de empresasDinamarca27,6 %Suecia25,1 %Bélgica24,7 %Bulgaria6,5 %Polonia5,9 %Rumania3,1 %* Uso total de inteligencia artificial en empresas europeas, porcentaje, 2024.
Empecemos por la brecha. Dinamarca llega a 27,6% de adopción empresarial de IA, mientras Rumania queda en 3,1%. Son 24,5 puntos de distancia entre países europeos, una señal clara de que la transformación depende del punto de partida digital.
Why does business AI adoption varyacross Europe?A common regional ambition can coexist with uneven business uptake.Sources: capital.es.
The European frame is common, while national conditions shape very different rates of enterprise adoption.
¿Por qué varía la adopción empresarialde IA en Europa?Una ambición regional común puede coexistir con una adopción empresarial desigual.Fuentes: capital.es.
El marco europeo es común, mientras que las condiciones nacionales determinan ritmos empresariales de adopción muy distintos.
Which European companies use generativelanguage most?Companies using technologies to generate written or spoken language or code, percentage, EU, 2025.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: ec.europa.eu.UnitPercentage of companiesEU total8.8%Large companies31.7%Information andcommunication42.2%Professional services17.7%
Adoption is unevenly distributed. Only 8.76% of EU companies use these technologies, but the figure rises to 31.68% among large companies. In Information and communication, it reaches 42.23%, because work in this sector already takes place primarily in digital environments.
¿Qué empresas europeas usan más lageneración de lenguaje?Empresas que usan tecnologías para generar lenguaje escrito, oral o código, porcentaje, UE, 2025.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: ec.europa.eu.UnidadPorcentaje de empresasTotal UE8,8 %Grandes empresas31,7 %Información ycomunicación42,2 %Servicios profesionales17,7 %
La adopción no se reparte de forma pareja. Solo 8,76% de las empresas de la UE usa estas tecnologías, pero la cifra sube a 31,68% entre las grandes empresas. En Información y comunicación llega a 42,23%, porque allí el trabajo ya ocurre principalmente en entornos digitales.
How concentrated is language AI use inleading business groups?Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: ec.europa.eu.Unitmultiple of the EU enterprise average1.0xAll EU enterprises2.0xProfessionalservices3.6xLarge enterprises4.8xInformation andcommunication
Digital intensity and company scale concentrate language AI adoption far above the enterprise-wide baseline.
¿Cuánto se concentra el uso de IA delenguaje en empresas líderes?Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: ec.europa.eu.Unidadmúltiplo del promedio de empresas de la UE1,0 vecesTodas las empresasde la UE2,0 vecesServiciosprofesionales3,6 vecesGrandes empresas4,8 vecesInformación ycomunicaciones
La intensidad digital y el tamaño empresarial concentran la adopción de IA de lenguaje muy por encima de la referencia general.
How does AI adoption become aneveryday team practice?Value emerges when teams connect new tools to real workflows.Sources: 20% of EU enterprises use AI technologies - Europa.eu.
The concentration in digital and large firms points to the organizational work behind everyday AI use.
¿Cómo se convierte la adopción de IA enpráctica diaria del equipo?El valor aparece cuando los equipos conectan las nuevas herramientas con flujos de trabajo reales.Fuentes: 20% of EU enterprises use AI technologies - Europa.eu.
La concentración en empresas digitales y grandes revela el trabajo organizativo que sostiene el uso cotidiano de la IA.
How broad is Microsoft’s reported Copilotreach and task speed?Two figures reported by Microsoft: adoption among Fortune 500 companies and routine-task speed amongAccenture users.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Microsoft. (2024). FY25 Q1 earnings conference call.; news.microsoft.com.UnitPercentage of companies or users70%Fortune 500 companies withCopilot97%Accenture users completingroutine tasks faster
It is useful to separate reach from depth here. Microsoft reports that nearly 70% of Fortune 500 companies were already using Copilot. At Accenture, 97% of 200.000 users completed routine tasks 15 times faster, but that result applies to a specific task and population.
¿Qué alcance y rapidez reporta Microsoftpara Copilot?Dos datos reportados por Microsoft: adopción entre Fortune 500 y velocidad de tareas rutinarias entreusuarios de Accenture.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Microsoft. (2024). FY25 Q1 earnings conference call.; news.microsoft.com.UnidadPorcentaje de empresas o usuarios70 %Empresas Fortune 500 conCopilot97 %Usuarios de Accenture contareas rutinarias más rápidas
Aquí conviene separar alcance de profundidad. Microsoft reporta que casi 70% de Fortune 500 ya usaba Copilot. En Accenture, 97% de 200.000 usuarios completó tareas rutinarias 15 veces más rápido, pero ese resultado pertenece a una tarea y una población concretas.
How far does AI adoption outpace reportedEBIT impact?Divide each adoption indicator by the 11% of respondents attributing at least 5% of EBIT to generative AI.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Microsoft. (2024). FY25 Q1 earnings conference call.; How Fortune 500 companies are drivingMicrosoft Copilot adoption - The Catalyst.; Microsoft & LinkedIn. (2024). 2024 Work Trend Index Annual Report.Unitmultiple of the 11% EBIT proof rateRegular organizationaluse5.9xFortune 500 using Copilot6.4xKnowledge workers usingAI6.8x
Across different survey populations, adoption is widespread while evidence of material financial contribution remains much scarcer.
¿Cuánto supera la adopción de IA al impactoreportado en EBIT?Dividir cada indicador de adopción por el 11 % que atribuyó al menos 5 % del EBIT a la IA generativa.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Microsoft. (2024). FY25 Q1 earnings conference call.; How Fortune 500 companies are drivingMicrosoft Copilot adoption - The Catalyst.; Microsoft & LinkedIn. (2024). 2024 Work Trend Index Annual Report.Unidadmúltiplo de la tasa de 11 % con impacto en EBITUso organizacionalregular5,9xFortune 500 que usaCopilot6,4xTrabajadores delconocimiento que usan IA6,8x
Entre distintas poblaciones encuestadas, la adopción es amplia mientras la evidencia de una contribución financiera material sigue siendo mucho más escasa.
How large have enterprise Copilotdeployments become?Announced scale of access or users in enterprise deployments, 2024, with specific population definitions.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Vodafone. (2024). Vodafone and Microsoft sign strategic partnership.; ukstories.microsoft.com.;news.microsoft.com.UnitPeople with access or usersVodafone, employees68,000NHS England, workers30,000Accenture, employees743,000ChatGPT Enterprise,users150,000* Announced scale of access or users in enterprise deployments, 2024, with specific populationdefinitions.
Enterprise adoption is no longer a small-scale test. Vodafone extended access to 68.000 employees and NHS England to more than 30.000 workers. Accenture appears with approximately 743.000 employees, while ChatGPT Enterprise reported 150.000 users, although these populations cannot be compared as if they were equivalent.
¿Qué escala han alcanzado los desplieguesempresariales de Copilot?Escala anunciada de acceso o usuarios en despliegues empresariales, 2024, con definiciones de poblaciónespecíficas.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Vodafone. (2024). Vodafone and Microsoft sign strategic partnership.; ukstories.microsoft.com.;news.microsoft.com.UnidadPersonas con acceso o usuariosVodafone, empleados68.000NHS England, trabajadores30.000Accenture, empleados743.000ChatGPT Enterprise,usuarios150.000* Escala anunciada de acceso o usuarios en despliegues empresariales, 2024, con definiciones depoblación específicas.
La adopción empresarial ya dejó de ser una prueba pequeña. Vodafone extendió el acceso a 68.000 empleados y NHS England a más de 30.000 trabajadores. Accenture aparece con aproximadamente 743.000 empleados, mientras ChatGPT Enterprise reportó 150.000 usuarios, aunque sus poblaciones no se pueden comparar como si fueran iguales.
How many workers did each Copilot trialorganization cover?Divide each deployment's worker or user count by its participating organization count.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: OpenAI. (2024). ChatGPT Enterprise adoption update.; Bass, D. (2024). OpenAI says ChatGPT Enterprisehas 150,000 users. Bloomberg.; OpenAI Signs Up 260 Businesses for Corporate Version of ChatGPT.Unitworkers or users per organizationNHS Copilot trial333.3ChatGPT Enterprise576.9UK Government Copilottrial1,666.7
The same enterprise AI category spans centralized rollouts, distributed public-sector trials, and a broad independent-service footprint.
¿Cuántos trabajadores abarcó cadaorganización en los ensayos de Copilot?Dividir el número de trabajadores o usuarios de cada despliegue por el número de organizacionesparticipantes.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: OpenAI. (2024). ChatGPT Enterprise adoption update.; Bass, D. (2024). OpenAI says ChatGPT Enterprisehas 150,000 users. Bloomberg.; OpenAI Signs Up 260 Businesses for Corporate Version of ChatGPT.Unidadtrabajadores o usuarios por organizaciónEnsayo de Copilot del NHS333,3ChatGPT Enterprise576,9Ensayo de Copilot delGobierno británico1.666,7
La misma categoría de IA empresarial abarca despliegues centralizados, ensayos públicos distribuidos y una amplia presencia de servicios independientes.
How large have public Copilot trialsbecome?Size of public Microsoft 365 Copilot trials and pilots, between 2024 and 2025.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: gov.uk.; gov.uk.; gov.uk.UnitEmployees or licensesUKgovernment20,000DWP3,549HMRC3,000DBT1,000* Size of public Microsoft 365 Copilot trials and pilots, between 2024 and 2025.
The public scale confirms that Copilot is already being tested within real operations. The UK government mobilized 20.000 employees, while DWP, HMRC, and DBT worked with groups of 3.549, 3.000, and 1.000. The jump matters because it makes it possible to evaluate the tool in institutional work, not just in demonstrations.
¿Qué escala han alcanzado los ensayospúblicos de Copilot?Tamaño de ensayos y pilotos públicos de Microsoft 365 Copilot, entre 2024 y 2025.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: gov.uk.; gov.uk.; gov.uk.UnidadEmpleados o licenciasGobiernobritánico20.000DWP3.549HMRC3.000DBT1.000* Tamaño de ensayos y pilotos públicos de Microsoft 365 Copilot, entre 2024 y 2025.
La escala pública confirma que Copilot ya se está probando dentro de operaciones reales. El Gobierno británico movilizó a 20.000 empleados, mientras el DWP, HMRC y DBT trabajaron con grupos de 3.549, 3.000 y 1.000. El salto importa porque permite evaluar la herramienta en trabajo institucional, no solo en demostraciones.
How did DWP compare Copilot users withnon-users?Responses from the DWP Microsoft 365 Copilot trial evaluation, 2024-2025.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: gov.uk.UnitSurvey responsesCopilotusers1,716Non-users2,535* Responses from the DWP Microsoft 365 Copilot trial evaluation, 2024-2025.
The important question is not just how many people received access. The DWP surveyed 1.716 users and 2.535 non-users as a comparison group. That creates a more credible basis for studying outcomes, although group size alone does not automatically make the comparison causal.
Sources
¿Cómo comparó el DWP a usuarios deCopilot con no usuarios?Respuestas de la evaluación del ensayo de Microsoft 365 Copilot del DWP, 2024-2025.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: gov.uk.UnidadRespuestas de encuestaUsuarios deCopilot1.716No usuarios2.535* Respuestas de la evaluación del ensayo de Microsoft 365 Copilot del DWP, 2024-2025.
La pregunta importante no es solo cuántas personas recibieron acceso. El DWP encuestó a 1.716 usuarios y a 2.535 no usuarios como grupo de comparación. Eso crea una base más seria para estudiar resultados, aunque el tamaño de los grupos no convierte automáticamente la comparación en causal.
Fuentes
How much routine work did British Copilotusers report saving?British Microsoft 365 Copilot trial, daily savings and perceptions of routine tasks; 20.000 employees across12 organizations.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Government Digital Service. (2025). Generative AI trial across the Civil Service.; gov.uk.UnitDaily minutes and percentage of usersRecorded daily savings26unchanged, Official record → ParticipantsRoutine tasks70%
Two signals from the British trial appear here. Average savings were 26 minutes per day, and more than 70% of users felt they spent less time searching and handling routine tasks. The magnitude does not rely on a single statement: both records tell the same story.
¿Cuánto trabajo rutinario reportaronahorrar los usuarios británicos de Copilot?Ensayo británico de Microsoft 365 Copilot, ahorro diario y percepción de tareas rutinarias; 20.000empleados en 12 organizaciones.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Government Digital Service. (2025). Generative AI trial across the Civil Service.; gov.uk.UnidadMinutos diarios y porcentaje de usuariosAhorro diario registrado26sin cambio, Registro oficial → ParticipantesTareas rutinarias70 %
Aquí aparecen dos señales del ensayo británico. El ahorro medio fue de 26 minutos diarios, y más del 70% de los usuarios sintió que reducía el tiempo de búsqueda y de tareas rutinarias. La magnitud no depende de una sola frase: ambos registros cuentan la misma historia.
How did reported NHS savings comparewith the Copilot benchmark?Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Microsoft WorkLab. (2023). What can Copilot's earliest users teach us about generative AI at work?;What Can Copilot's Earliest Users Teach Us About AI at Work?.; Government Digital Service. (2025). GenerativeAI trial across the Civil Service.Unitmultiple of the 14-minute benchmark1.0xMicrosoft earlyusers1.9xUK Governmenttrial3.1xNHS trial
Reported time savings rise from 14 to 43 minutes per day, showing that workflow and setting can matter as much as access to the tool.
¿Cómo se comparó el ahorro reportado delNHS con la referencia?Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Microsoft WorkLab. (2023). What can Copilot's earliest users teach us about generative AI at work?;What Can Copilot's Earliest Users Teach Us About AI at Work?.; Government Digital Service. (2025). GenerativeAI trial across the Civil Service.Unidadmúltiplo de la referencia de 14 minutos1,0 vecesPrimeros usuariosde Microsoft1,9 vecesEnsayo delGobierno británico3,1 vecesEnsayo del NHS
Los ahorros reportados aumentan de 14 a 43 minutos diarios, lo que muestra que el flujo de trabajo y el entorno pueden importar tanto como el acceso a la herramienta.
How much daily time did different Copilottrials report saving?Average self-reported savings per person per day in two Copilot trials; each result retains its populationand source.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Microsoft WorkLab. (2023). What can Copilot's earliest users teach us about generative AI at work?;ukstories.microsoft.com.UnitMinutes saved per person per dayMicrosoft initialprogram14NHS England trial43* Average self-reported savings per person per day in two Copilot trials; each result retains itspopulation and source.
Savings do not appear as a single figure. Microsoft’s early users reported 14 minutes per day, while NHS England reported 43 minutes per employee. The takeaway is simple: where and how people work changes the observed result.
¿Cuánto tiempo diario reportaron ahorrardistintos ensayos de Copilot?Ahorro medio autodeclarado por persona y día en dos ensayos de Copilot; cada resultado conserva supoblación y fuente.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Microsoft WorkLab. (2023). What can Copilot's earliest users teach us about generative AI at work?;ukstories.microsoft.com.UnidadMinutos ahorrados por persona al díaPrograma inicial deMicrosoft14Ensayo de NHS England43* Ahorro medio autodeclarado por persona y día en dos ensayos de Copilot; cada resultado conserva supoblación y fuente.
El ahorro no aparece con una cifra única. Los primeros usuarios de Microsoft reportaron 14 minutos diarios, mientras NHS England informó 43 minutos por empleado. La lección es simple: el lugar y la forma de trabajo cambian el resultado observado.
How does Copilot email time vary betweenaccess and frequent use?Weekly time spent on email in a randomized field experiment with 7.137 workers and among early Copilotusers.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: doi.org.; microsoft.com.UnitHours saved on email per weekEarly users1.2Access assigned1.3Frequent users3.6
Being assigned access is not the same as using it intensively. The experiment with 7.137 workers found 1.3 fewer hours spent on email per week on an intention-to-treat basis. Frequent users reported 3.6 hours, a difference that puts actual practice at the center of the result.
¿Cómo varía el ahorro en correo entreacceso y uso frecuente?Tiempo semanal dedicado al correo en un experimento de campo aleatorizado con 7.137 trabajadores y enusuarios iniciales de Copilot.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: doi.org.; microsoft.com.UnidadHoras ahorradas en correo por semanaUsuarios iniciales1,2Acceso asignado1,3Usuarios frecuentes3,6
La asignación de acceso no equivale a uso intenso. El experimento con 7.137 trabajadores encontró 1,3 horas semanales menos de correo por intención de tratar. Los usuarios frecuentes reportaron 3,6 horas, una diferencia que pone la práctica en el centro del resultado.
How did Repsol compare Copilot accesswith a control group?Repsol study’s expanded design: 8.000 employees in total, divided between Copilot access and control.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: technologyreview.es.UnitEmployees per study groupCopilotaccess4,000Control group4,000* Repsol study’s expanded design: 8.000 employees in total, divided between Copilot access andcontrol.
Before discussing savings, we need to examine the evidence. Repsol divided 8.000 employees into 2 equal groups of 4.000. This balance allows the reported 183 minutes per week to be read within a comparative design, rather than as an isolated figure.
¿Cómo comparó Repsol el acceso a Copilotcon un grupo control?Diseño ampliado del estudio de Repsol: 8.000 empleados en total, divididos entre acceso a Copilot y control.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: technologyreview.es.UnidadEmpleados por grupo de estudioAcceso aCopilot4.000Grupo decontrol4.000* Diseño ampliado del estudio de Repsol: 8.000 empleados en total, divididos entre acceso a Copiloty control.
Antes de hablar del ahorro, hay que mirar la prueba. Repsol dividió a 8.000 empleados en 2 grupos iguales de 4.000. Ese equilibrio permite leer los 183 minutos semanales reportados dentro de un diseño con comparación, no como una cifra aislada.
How did Copilot use, time savings andquality overlap at Repsol?Results from Repsol's phases: workday and weekly usage, potential minutes saved, and average qualityimprovement.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: technologyreview.es.UnitUsage, weekly minutes, and quality improvementUsage intensity5.1%43%82%Workdays, pilotWorkdays, phase 2Weekly usage, phase2Reported outcome18318Potential weekly savings,minutesAverage quality improvement,percentage
Repsol observed a sharp increase in usage: from 5,1% on workdays during the pilot to 43% in the second phase, with 82% weekly usage. The study also found 183 potential minutes saved and an 18% average improvement in quality. This is an association between usage and reported outcomes, not complete causal proof.
¿Cómo coincidieron uso, ahorro y calidad deCopilot en Repsol?Resultados de las fases de Repsol: uso en días laborables y semanal, ahorro potencial en minutos y mejoramedia de calidad.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: technologyreview.es.UnidadUso, minutos semanales y mejora de calidadIntensidad de uso5,1 %43 %82 %Días laborables,pilotoDías laborables,fase 2Uso semanal, fase 2Resultado reportado18318Ahorro potencial semanal,minutosMejora media de calidad,porcentaje
Repsol observó un salto de uso: de 5,1% en días laborables durante el piloto a 43% en la segunda fase, con 82% de uso semanal. En ese estudio también aparecieron 183 minutos potenciales ahorrados y 18% de mejora media de calidad. Es una asociación entre uso y resultados reportados, no una prueba causal completa.
Which Repsol functions reported thegreatest Copilot savings?Weekly gross savings reported by Repsol across 5 functions, expressed in minutes per week.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: technologyreview.es.; technologyreview.es.UnitWeekly gross savings by functionOperations and Production260.4Engineering andMaintenance225.4Finance and Insurance218.7Legal Affairs34.5Tax and Legal15.0
The average conceals where the value appears. Operations and Production records 260,41 gross minutes saved per week, followed by Engineering and Maintenance and Finance and Insurance. In Tax and Legal, the figure falls to 15,02 minutes, a gap that shows why function matters.
¿Qué funciones de Repsol reportaron elmayor ahorro con Copilot?Ahorro bruto semanal reportado por Repsol en 5 funciones, expresado en minutos por semana.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: technologyreview.es.; technologyreview.es.UnidadAhorro bruto semanal por funciónOperaciones y Producción260,4Ingeniería yMantenimiento225,4Finanzas y Seguros218,7Asuntos Jurídicos34,5Impuestos y Jurídico15,0
El promedio oculta dónde aparece el valor. Operaciones y Producción registra 260,41 minutos brutos ahorrados por semana, seguida por Ingeniería y Mantenimiento y Finanzas y Seguros. En Impuestos y Jurídico, la cifra baja a 15,02 minutos, una brecha que muestra por qué la función importa.
What benefits did early Copilot usersreport?Reported perceptions among early Copilot users, with a separate task-speed experiment shown in theaccompanying text.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Microsoft WorkLab. (2023). Early findings from the Copilot for Microsoft 365 Early Access Program.; What Can Copilot's EarliestUsers Teach Us About AI at Work?.; Microsoft WorkLab. (2023). What can Copilot's earliest users teach us about generative AI at work?; WhatCan Copilot's Earliest Users Teach Us About AI at ....Unit%77%Did not want to give it up70%Higher productivity68%Better work quality
Early users reported 70% higher productivity, 68% better quality, and 77% willingness to keep Copilot. Separately, 147 participants completed tasks 29% faster.
¿Qué beneficios reportaron los primerosusuarios de Copilot?Percepciones reportadas entre usuarios iniciales de Copilot, con un experimento separado de velocidaddescrito en el texto.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Microsoft WorkLab. (2023). Early findings from the Copilot for Microsoft 365 Early Access Program.; What Can Copilot's Earliest UsersTeach Us About AI at Work?.; Microsoft WorkLab. (2023). What can Copilot's earliest users teach us about generative AI at work?; What CanCopilot's Earliest Users Teach Us About AI at ....Unidad%77 %Did not want to give it up70 %Mayor productividad68 %Mejor calidad de trabajo
Los usuarios iniciales reportaron 70% más productividad, 68% mejor calidad y 77% de disposición a conservar Copilot. Por separado, 147 participantes completaron tareas 29% más rápido.
In 758 consultants, using AI beyondcapability reduced correct answers by-19 percentage points.In an experiment with 758 consultants, using artificial intelligence beyond its capabilityfrontier changed the probability of getting the answer right by -19 percentage points.Sources: Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper.; Navigating the JaggedTechnological Frontier: Field Experimental ....
The benefit does not extend to every task. With 758 consultants, going beyond the capability frontier reduced the probability of getting the answer right by -19 percentage points.
Con 758 consultores, usar IA fuera desu capacidad redujo los aciertos en -19puntos porcentuales.En un experimento con 758 consultores, usar inteligencia artificial fuera de su fronterade capacidad cambió en -19 puntos porcentuales la probabilidad de acertar.Fuentes: Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper.; Navigating the JaggedTechnological Frontier: Field Experimental ....
El beneficio no se extiende a cualquier tarea. Con 758 consultores, salir de la frontera de capacidad redujo en -19 puntos porcentuales la probabilidad de acertar.
Specific AI training was associated with1.848 additional cases resolved peryear, a 6.3% increase.The experiment assigned 1.559 judges across 118 courts. The observed improvementwas 1.848 additional cases per year, but the baseline number of cases is not reported inthis evidence.Sources: elliottash.com.
Here, AI does not appear as an abstract promise, but alongside a concrete institutional capability. Specific training was associated with 1.848 additional cases resolved per year. The increase was 6.3%, across a sample of 1.559 judges and 118 courts.
La capacitación específica con IA sevinculó con 1.848 casos adicionalesresueltos al año, un aumento del 6,3%.El experimento asignó a 1.559 jueces en 118 tribunales. La mejora observada fue de1.848 casos anuales adicionales, pero el nivel base de casos no está reportado en estaevidencia.Fuentes: elliottash.com.
Aquí la IA no aparece como una promesa abstracta, sino junto a una capacidad institucional concreta. La capacitación específica se vinculó con 1.848 casos adicionales resueltos al año. El aumento fue de 6,3%, dentro de una muestra de 1.559 jueces y 118 tribunales.
How widely do commissioned Copilot andGemini return estimates vary?Estimated cumulative 3-year return for composite organizations; Forrester studies commissioned by eachprovider.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Forrester Consulting. (2024). The Total Economic Impact of Microsoft 365 Copilot. Commissioned by Microsoft.;Forrester Consulting. (2024). The Total Economic Impact of Google Workspace with Gemini. Commissioned by Google.UnitEstimated 3-year return112%Copilot minimum return457%Copilot maximum return336%Gemini for Workspace return
This is not a fee or a promise of daily use. These are Forrester models of cumulative return over 3 years. Copilot has a wide range, from 112% to 457%, while Gemini is shown at 336%. The comparison helps frame the financial conversation, but it does not replace independent evidence of sustained adoption.
¿Cuánto varían los retornos estimados paraCopilot y Gemini por encargo?Retorno acumulado estimado a 3 años para organizaciones compuestas; estudios de Forrester encargadospor cada proveedor.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Forrester Consulting. (2024). The Total Economic Impact of Microsoft 365 Copilot. Commissioned byMicrosoft.; Forrester Consulting. (2024). The Total Economic Impact of Google Workspace with Gemini. Commissionedby Google.UnidadRetorno estimado a 3 años112 %Retorno mínimo de Copilot457 %Retorno máximo de Copilot336 %Retorno de Gemini paraWorkspace
Aquí no estamos viendo una tarifa ni una promesa de uso diario. Son modelos de Forrester sobre el retorno acumulado en 3 años. Copilot tiene un intervalo amplio, de 112% a 457%, mientras Gemini aparece con 336%. La comparación orienta la conversación financiera, pero no sustituye evidencia independiente de adopción sostenida.
How does modeled return compare with theproject-abandonment forecast?Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Forrester Consulting. (2024). The Total Economic Impact of Microsoft 365 Copilot. Commissioned byMicrosoft.; The Projected Total Economic Impact™ Of Microsoft ....; Gartner. (2024). Gartner predicts 30% ofgenerative AI projects will be abandoned after proof of concept by end of 2025.UnitROI points per abandonment point3.7xCopilot minimumROI11.2xGemini modeled ROI15.2xCopilot maximumROI
Large modeled returns coexist with a substantial delivery risk, so the business case depends on surviving implementation rather than selecting the largest forecast.
¿Cómo se compara el retorno modelado conel pronóstico de abandono?Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Forrester Consulting. (2024). The Total Economic Impact of Microsoft 365 Copilot. Commissioned byMicrosoft.; The Projected Total Economic Impact™ Of Microsoft ....; Gartner. (2024). Gartner predicts 30% ofgenerative AI projects will be abandoned after proof of concept by end of 2025.Unidadpuntos de retorno por punto de abandono3,7 vecesRetorno mínimo deCopilot11,2 vecesRetorno modeladode Gemini15,2 vecesRetorno máximo deCopilot
Los grandes retornos modelados conviven con un riesgo considerable de ejecución, por lo que el caso financiero depende de superar la implementación y no de elegir el mayor pronóstico.
How far has AI adoption outpaced reportedfinancial impact?Regular generative AI use among organizations, 2023-2025, compared with attributed financial outcomesand an abandonment forecast.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: McKinsey & Company. (2024). The state of AI in early 2024.; McKinsey & Company. (2025). The state ofAI: How organizations are rewiring to capture value.; Gartner. (2024). Gartner predicts 30% of generative AIprojects will be abandoned after proof of concept by end of 2025.UnitPercentage of organizations and respondentsRegular generative AI use33%71%20232025Adoption versus financial outcome11%30%Attributed ≥5% of EBITAbandonment after proof ofconcept
Organizational adoption is growing rapidly: the reported series rises from 33% in 2023 to nearly 71% in 2025. But the financial outcome is much narrower. Only 11% of respondents attributed at least 5% of EBIT to generative AI. The gap is the warning: using more does not yet demonstrate capturing more value.
¿Cuánto ha superado la adopción de IA alimpacto financiero reportado?Uso regular de IA generativa entre organizaciones, 2023-2025, frente a resultados financieros atribuidosy un pronóstico de abandono.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: McKinsey & Company. (2024). The state of AI in early 2024.; McKinsey & Company. (2025). The state ofAI: How organizations are rewiring to capture value.; Gartner. (2024). Gartner predicts 30% of generative AIprojects will be abandoned after proof of concept by end of 2025.UnidadPorcentaje de organizaciones y encuestadosUso regular de IA generativa33 %71 %20232025Adopción frente a resultado financiero11 %30 %Atribuyó ≥5% del EBITAbandono tras prueba deconcepto
La adopción organizacional crece con rapidez: la serie reportada pasa de 33% en 2023 a cerca de 71% en 2025. Pero el resultado financiero es mucho más estrecho. Solo 11% de los encuestados atribuyó al menos 5% del EBIT a la IA generativa. La brecha es la advertencia: usar más no demuestra todavía capturar más valor.
How are employers balancing AI training,hiring and workforce cuts?Employer plans for 2030 and expectations of business transformation driven by artificial intelligence andinformation processing.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025.UnitPercentage of employersReskill77%Hire AI skills69%Reduce headcount41%
Workforce change is already emerging as an operational decision, not a distant idea. 77% of employers plan to reskill and 69% are seeking new AI skills. At the same time, 41% are considering reducing headcount where automation replaces tasks. Transformation requires preparing people and deciding which work will cease to exist.
¿Cómo equilibran los empleadores capacitación,contratación y recortes por IA?Planes de empleadores para 2030 y expectativa de transformación empresarial por inteligencia artificial yprocesamiento de información.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025.UnidadPorcentaje de empleadoresRecapacitar77 %Contratar capacidades deIA69 %Reducir plantilla41 %
El cambio laboral ya aparece como una decisión operativa, no como una idea lejana. El 77% de los empleadores planea recapacitar y 69% busca nuevas capacidades de IA. Al mismo tiempo, 41% contempla reducir plantilla donde la automatización reemplace tareas. La transformación exige preparar a las personas y decidir qué trabajo deja de existir.
How common are AI transformation planscompared with workforce cuts?Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025.; The Future of Jobs Report 2025.; Futureof Jobs Report 2025: 78 Million New ....Unitmultiple of workforce-cut plans1.7xHire AIcapabilities1.9xReskill workers2.1xTransform thebusiness
Employers expect AI to drive substantially more transformation, reskilling, and hiring than workforce contraction.
¿Qué tan comunes son los planes detransformación frente a los recortes?Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025.; The Future of Jobs Report 2025.; Futureof Jobs Report 2025: 78 Million New ....Unidadmúltiplo de los planes de reducir plantilla1,7 vecesContratarcapacidades de IA1,9 vecesRecapacitartrabajadores2,1 vecesTransformar elnegocio
Los empleadores esperan que la IA impulse mucha más transformación, recapacitación y contratación que contracción de plantilla.
Do leaders value AI skills more thanexperience?Leaders’ responses on hiring and job replacement, percentages, 2024.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Microsoft & LinkedIn. (2024). 2024 Work Trend Index Annual Report.UnitPercentage of leaders, 2024Without AI skills66%Less AI experience71%Fear of replacement45%
The clearest signal appears in hiring. 66% of leaders would not hire someone without AI skills, and 71% would accept less experience if those skills were present. Companies are already changing what they consider valuable talent. But the 45% who fear being replaced is a reminder that this transition also creates insecurity.
¿Valoran los líderes más las habilidades deIA que la experiencia?Respuestas de líderes sobre contratación y reemplazo laboral, porcentajes, 2024.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Microsoft & LinkedIn. (2024). 2024 Work Trend Index Annual Report.UnidadPorcentaje de líderes, 2024Sin habilidades de IA66 %Menos experiencia con IA71 %Temor al reemplazo45 %
La señal más clara aparece en la contratación. El 66% de los líderes no contrataría a alguien sin habilidades de IA, y el 71% aceptaría menos experiencia si esas habilidades están presentes. La empresa ya está cambiando lo que considera talento valioso. Pero el 45% que teme ser reemplazado recuerda que esta transición también genera inseguridad.
How did generative AI change writing speedand quality?Experiment with 444 professionals performing writing tasks; percentage change versus work withoutgenerative intelligence.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificialintelligence. Science.UnitPercentage change in writing tasksTime required40%Evaluatedquality18%* Experiment with 444 professionals performing writing tasks; percentage change versus work withoutgenerative intelligence.
Here, a directly measured benefit emerges. In an experiment with 444 professionals, generative intelligence reduced writing time by 40%. It also increased evaluated quality by 18%. This is a substantial gain, but it applies to a specific task, not the entire company.
¿Cómo cambió la IA generativa la rapidez ycalidad de escritura?Experimento con 444 profesionales en tareas de escritura; cambio porcentual frente al trabajo sininteligencia generativa.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificialintelligence. Science.UnidadCambio porcentual en tareas de escrituraTiemporequerido40 %Calidadevaluada18 %* Experimento con 444 profesionales en tareas de escritura; cambio porcentual frente al trabajo sininteligencia generativa.
Aquí aparece un beneficio medido directamente. En un experimento con 444 profesionales, la inteligencia generativa redujo 40% el tiempo de escritura. También elevó 18% la calidad evaluada. Es una ganancia fuerte, pero pertenece a una tarea concreta, no a toda la empresa.
Which support workers gained most from agenerative assistant?Productivity increase among 5.179 support agents, comparing the overall sample with newer and lesstrained workers.Made for Mateo Moreira, by HanademiSources: Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2023). Generative AI at work. NBER Working Paper No. 31161.UnitProductivity increaseAll agents14%Newer and lesstrained34%* Productivity increase among 5.179 support agents, comparing the overall sample with newer and lesstrained workers.
The most important result is not the average. The assistant increased productivity by 14% among 5.179 support agents, but the improvement reached 34% among newer and less trained workers. This suggests the tool amplifies capabilities where experience is scarce. The benefit depends heavily on who uses it.
¿Qué trabajadores de soporte ganaron máscon un asistente generativo?Aumento de productividad entre 5.179 agentes de soporte, comparación entre la muestra general ytrabajadores nuevos y menos capacitados.Made for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2023). Generative AI at work. NBER Working Paper No. 31161.UnidadAumento de productividadTodos los agentes14 %Nuevos y menoscapacitados34 %* Aumento de productividad entre 5.179 agentes de soporte, comparación entre la muestra general ytrabajadores nuevos y menos capacitados.
El resultado más importante no es el promedio. El asistente elevó 14% la productividad de 5.179 agentes de soporte, pero la mejora llegó a 34% entre trabajadores nuevos y menos capacitados. Eso sugiere que la herramienta amplifica capacidades donde la experiencia es escasa. El beneficio depende mucho de quién la usa.
In summaryMade for Mateo Moreira, by HanademiSources: ec.europa.eu.; gov.uk.; news.microsoft.com.; OpenAI. (2024). ChatGPT Enterprise adoption update.; census.gov.; gov.uk.In 2025, 42.23% of information and communication enterprises used natural language generation and speech synthesis.The DWP evaluation surveyed 1,716 Copilot users and 2,535 non-Copilot users as a comparison group.Accenture’s Copilot deployment was expanding to approximately 743,000 employees, according to Microsoft.En enero de 2024, ChatGPT Enterprise registraba aproximadamente 150,000 usuarios distribuidos entre 260 organizaciones, según OpenAI.In 2023, 13.8% of Information-sector businesses reported currently using AI to produce goods or services.More than 70% of UK Government trial users agreed that Copilot reduced information-search and mundane-task time.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Mateo Moreira, by HanademiFuentes: ec.europa.eu.; gov.uk.; news.microsoft.com.; OpenAI. (2024). ChatGPT Enterprise adoption update.; census.gov.; gov.uk.En 2025, el 42,23% de las empresas de información y comunicación utilizó generación de lenguaje natural y síntesis de voz.La evaluación del DWP encuestó a 1.716 usuarios de Copilot y a 2.535 no usuarios como grupo de comparación.El despliegue de Copilot de Accenture se estaba ampliando a aproximadamente 743.000 empleados, según Microsoft.En enero de 2024, ChatGPT Enterprise registraba aproximadamente 150,000 usuarios distribuidos entre 260 organizaciones, según OpenAI.En 2023, el 13,8% de las empresas del sector de Información reportó usar IA para producir bienes o servicios.Más del 70% de los usuarios del ensayo del Gobierno del Reino Unido coincidió en que Copilot redujo el tiempo dedicado abuscar información y realizar tareas rutinarias.
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

AI adoption in Information was nearly 13 times that of Construction. Information exceeds the U.S. business total in both 2023 and May 2024.

Key findings

The argument

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

La investigación detrás de esta presentación

La adopción de IA en Información fue casi 13 veces la de Construcción. Información supera el total empresarial estadounidense tanto en 2023 como en mayo de 2024.

Hallazgos clave

El argumento

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

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