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Map the Work Before AI

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Map the Work Before AIMade for Freddy Vega, by Hanademi
Mapear el trabajo antes de la IAMade for Freddy Vega, by Hanademi
AI matters to 79%, but only 20% use relatedtoolsCorporate strategists reporting strategic importance within two years versus functional use of AI-relatedtools, Gartner survey, 2023.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: De Freitas, J. (2025). Why people resist embracing AI. Harvard Business Review.Unitpercent of strategistsCritical within 2 years79%Uses AI-related tools20%4x
This is the trap Claro must avoid. In the same 2023 survey, 79% called AI critical within two years, but only 20% reported using related tools in their function. Installing tools is easier than changing how work gets done.
La IA importa al 79%, pero solo el 20% usaherramientas relacionadasEstrategas corporativos que declararon importancia estratégica en dos años frente al uso funcional deherramientas relacionadas con IA, encuesta de Gartner, 2023.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: De Freitas, J. (2025). Why people resist embracing AI. Harvard Business Review.Unidadporcentaje de estrategasCrucial en 2 años79 %Usa herramientas de IA20 %4x
Esta es la trampa que Claro debe evitar. En la misma encuesta de 2023, el 79% consideró crucial la IA en dos años, pero solo el 20% informó usar herramientas relacionadas en su función. Instalar herramientas es más fácil que cambiar la forma de trabajar.
Skills and culture outrank capital astransformation barriersShare of surveyed employers identifying each barrier to organizational transformation, 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Economic Forum. (2025). The Future of Jobs Report 2025: Workforce strategies.Unitpercent of employers20%40%60%63%Skill gaps46%Culture39%Regulation32%Data systems26%Capital25%Opportunity clarityCapital barrier: 26%
Employers put skill gaps first at 63%. Culture follows at 46%, while capital sits at 26%. The transformation bottleneck is more likely to be how people work than whether the company can buy another tool.
Habilidades y cultura superan al capitalcomo barrerasProporción de empleadores encuestados que identificó cada barrera para la transformación organizacional,2025.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Economic Forum. (2025). The Future of Jobs Report 2025: Workforce strategies.Unidadporcentaje de empleadores20 %40 %60 %63 %Brechas de habilidades46 %Cultura39 %Regulación32 %Sistemas de datos26 %Capital25 %Claridad de oportunidadesBarrera de capital: 26%
Los empleadores sitúan las brechas de habilidades primero con un 63%. La cultura sigue con 46%, mientras el capital queda en 26%. Es más probable que el cuello de botella sea la forma de trabajar que la capacidad de comprar otra herramienta.
At least 30% of GenAI projects wereforecast to stop after proof of concept.Gartner forecast abandonment after proof of concept by the end of 2025. HBS separatelyexamined how threats to professional roles can contribute to resistance.Sources: Blanding, M. (2026). Why employees resist AI and how companies can win them over. Harvard Business School Working Knowledge;Narayandas, D., & Zhang, S. (2026). Selling self-disruptive technologies. Harvard Business School.
The figure is a forecast, not a completed-project count. Still, it names a familiar failure mode: a promising demonstration never becomes an operating process. Role threats and employee resistance can widen that gap.
Se pronosticó que al menos el 30% deproyectos de IA generativa pararía tras laprueba de concepto.Gartner pronosticó abandonos tras la prueba de concepto para finales de 2025. HBSexaminó por separado cómo las amenazas a los roles profesionales pueden contribuir ala resistencia.Fuentes: Blanding, M. (2026). Why employees resist AI and how companies can win them over. Harvard Business School Working Knowledge;Narayandas, D., & Zhang, S. (2026). Selling self-disruptive technologies. Harvard Business School.
La cifra es una previsión, no un recuento de proyectos terminados. Aun así, señala una falla conocida: una demostración prometedora nunca se convierte en un proceso operativo. Las amenazas a los roles y la resistencia pueden ampliar esa brecha.
Orange reports €100M in 2024 within€300M over 4 yearsCompany-reported automation value across Orange France, EUR millions. The total covers process miningand more than 220 automations.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: UiPath. (n.d.). Orange France transforms nationwide broadband delivery with UiPath Process Mining.UnitEUR millions2024EUR1004-year totalEUR3003x
Orange reports €300 million in automation value over four years, including €100 million in 2024. Process mining exposed broadband-delivery bottlenecks across 11 regions. The lesson is scope: value grew through a portfolio of operational changes.
Orange informa €100M en 2024 dentro de€300M en 4 añosValor de automatización informado por Orange France, millones de EUR. El total cubre minería de procesosy más de 220 automatizaciones.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: UiPath. (n.d.). Orange France transforms nationwide broadband delivery with UiPath Process Mining.Unidadmillones de EUR2024EUR100Total de 4 añosEUR3003x
Orange informa €300 millones en valor de automatización durante cuatro años, incluidos €100 millones en 2024. La minería de procesos expuso cuellos de botella en la entrega de banda ancha en 11 regiones. La lección es el alcance: el valor creció mediante una cartera de cambios operativos.
Orange expects process mining to improvecustomer retention by 15%.This is an expected company-reported improvement. The public excerpt provides neithera control group nor a detailed attribution method.Sources: UiPath. (n.d.). Orange France transforms nationwide broadband delivery with UiPath Process Mining.
Orange did not frame process mining only as a cost tool. It expected a 15% improvement in customer retention after applying it to broadband delivery. The public case does not provide a control group, so the figure remains an expected outcome.
Orange espera que la minería de procesosmejore un 15% la retención de clientes.Es una mejora esperada e informada por la empresa. El extracto público no ofrece grupode control ni método detallado de atribución.Fuentes: UiPath. (n.d.). Orange France transforms nationwide broadband delivery with UiPath Process Mining.
Orange no presentó la minería de procesos solo como una herramienta de costos. Esperaba una mejora del 15% en retención tras aplicarla a la entrega de banda ancha. El caso público no ofrece un grupo de control, por lo que la cifra sigue siendo una expectativa.
Deutsche Telekom mined a processspanning millions of transactionsApproximate annual purchase-to-payment volume: more than 2 million order items and almost 9 millioninvoices.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Celonis. (n.d.). Deutsche Telekom + Celonis: Process mining.Unitmillion annual items9Invoices2Order items
The purchase-to-payment process handled more than 2 million order items and almost 9 million invoices each year. At that scale, small deviations multiply quickly. Process mining made the actual execution visible before further automation.
Deutsche Telekom analizó un proceso conmillones de transaccionesVolumen anual aproximado de compra a pago: más de 2 millones de pedidos y casi 9 millones de facturas.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Celonis. (n.d.). Deutsche Telekom + Celonis: Process mining.Unidadmillones de elementos anuales9Facturas2Pedidos
El proceso de compra a pago manejaba más de 2 millones de pedidos y casi 9 millones de facturas cada año. A esa escala, las desviaciones pequeñas se multiplican con rapidez. La minería de procesos hizo visible la ejecución real antes de automatizar más.
Removing one approval step savedİşbank 116,000 hours.This cross-industry vendor case illustrates why removal should precede automation. Thesaving is company-reported rather than independently audited.Sources: UiPath. (n.d.). From data to action: İşbank's journey of operational excellence with UiPath Process Mining.
İşbank had mined 26 processes when it found an unnecessary approval in one core route. Removing that step saved a reported 116,000 hours. Mapping paid because it revealed work that automation might otherwise have preserved.
Eliminar un paso de aprobación ahorró116.000 horas a İşbank.Este caso de proveedor de otro sector ilustra por qué eliminar debe preceder aautomatizar. El ahorro fue informado por la empresa, no auditado de formaindependiente.Fuentes: UiPath. (n.d.). From data to action: İşbank's journey of operational excellence with UiPath Process Mining.
İşbank había analizado 26 procesos cuando encontró una aprobación innecesaria en una ruta central. Eliminar ese paso ahorró 116.000 horas informadas. El mapeo generó valor porque reveló trabajo que la automatización podría haber conservado.
Telekom's process savings are companyestimatesReported or estimated savings from different Deutsche Telekom process scopes, EUR millions. The figuresare not independent portfolio totals.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Celonis. (n.d.). Deutsche Telekom + Celonis: Process mining; Diginomica. (2025). Deutsche Telekom uses Celonis processintelligence and AI to save €5 million.Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.UnitEUR millionsPurchase to paymentEUR66Critical service casesEUR5
Deutsche Telekom reports more than €66 million in purchase-to-payment savings. A separate process-intelligence and AI experiment estimated about €5 million in six months. Both figures are material, but they answer different questions and cannot be added into one clean return.
Los ahorros de procesos de Telekom sonestimaciones empresarialesAhorros informados o estimados en distintos alcances de procesos de Deutsche Telekom, millones de EUR.Las cifras no son totales independientes de una cartera.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Celonis. (n.d.). Deutsche Telekom + Celonis: Process mining; Diginomica. (2025). Deutsche Telekom uses Celonis processintelligence and AI to save €5 million.Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.Unidadmillones de EURCompra a pagoEUR66Casos críticos de servicioEUR5
Deutsche Telekom informa más de €66 millones en ahorros de compra a pago. Otro experimento de inteligencia de procesos e IA estimó cerca de €5 millones en seis meses. Ambas cifras son materiales, pero responden preguntas distintas y no pueden sumarse como un retorno único.
Testing is ahead of reported AI impact intelecomTelco survey measures from separate studies: executives reporting impact rose from about 25% to 50%; 70%reported implementation or testing in a 2024 survey.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Vieira, B., Cruz, G., Ferrero, I., Abraham, J. C., & Lajous, T. (2025). Scaling the AI-native telco. McKinsey &Company; GSMA Foundry. (2025). How the GSMA AI Use Case Library is helping telecoms deploy AI at scale.Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.Unitpercent of telco respondents70%Using or testing50%Recent impact survey25%Prior impact survey
Reported AI impact among telco executives doubled from about 25% to 50% in one year. A separate 2024 survey found 70% were implementing or testing generative AI. The distance between those measures is where process design and outcome measurement matter.
Las pruebas van por delante del impactoinformado en telecomunicacionesMedidas de encuestas separadas: los ejecutivos que informaron impacto pasaron de cerca del 25% al 50%; el70% informó implementación o pruebas en una encuesta de 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Vieira, B., Cruz, G., Ferrero, I., Abraham, J. C., & Lajous, T. (2025). Scaling the AI-native telco. McKinsey &Company; GSMA Foundry. (2025). How the GSMA AI Use Case Library is helping telecoms deploy AI at scale.Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.Unidadporcentaje de encuestados de telecomunicaciones70 %Usando o probando50 %Encuesta reciente de impacto25 %Encuesta previa de impacto
El impacto informado de la IA entre ejecutivos de telecomunicaciones se duplicó de cerca del 25% al 50% en un año. Otra encuesta de 2024 halló que el 70% implementaba o probaba IA generativa. La distancia entre esas medidas es donde importan el diseño de procesos y la medición de resultados.
China Unicom reports 62% more efficientproduct delivery after automatic activation.The operator case links automatic provisioning to full process visibility. The result iscompany-reported and not independently audited.Sources: TM Forum. (n.d.). China Unicom autonomous networks scheduling and opening platform.
China Unicom replaced manual data production with automatic activation across the delivery route. It reports a 62% efficiency improvement and delivery measured in minutes rather than days. The gain came from redesigning execution across the process.
China Unicom informa una entrega deproductos 62% más eficiente trasautomatizar la activación.El caso del operador vincula el aprovisionamiento automático con visibilidad completa delproceso. El resultado fue informado por la empresa y no tiene auditoría independiente.Fuentes: TM Forum. (n.d.). China Unicom autonomous networks scheduling and opening platform.
China Unicom reemplazó la producción manual de datos por activación automática en toda la ruta de entrega. Informa una mejora de eficiencia del 62% y entregas medidas en minutos en vez de días. La mejora surgió del rediseño de la ejecución completa.
TELUS reports US$53.9 million inannual operating savings fromAI-supported call automation.The savings and 30% autonomous call-resolution figure come from a Google Cloudcustomer case and remain company-reported.Sources: Google Cloud. (n.d.). TELUS transforms customer experience with Gemini Enterprise.
TELUS reports automating 30% of customer calls and resolving them faster. The company attributes US$53.9 million in annual operating savings to the program. The public provider case gives no independent audit or calculation detail.
TELUS informa US$53,9 millones enahorros operativos anuales porautomatizar llamadas con IA.Los ahorros y la cifra del 30% de resolución autónoma provienen de un caso de cliente deGoogle Cloud y siguen siendo datos informados por la empresa.Fuentes: Google Cloud. (n.d.). TELUS transforms customer experience with Gemini Enterprise.
TELUS informa que automatizó el 30% de las llamadas de clientes y las resolvió más rápido. La empresa atribuye US$53,9 millones en ahorros operativos anuales al programa. El caso público del proveedor no ofrece auditoría independiente ni detalle de cálculo.
Deutsche Telekom passed 50,000 monthlyusers of its AI tools.The source is a technology-provider customer story. It measures tool use rather thanprocess outcomes or financial return.Sources: OpenAI. (2026). How Deutsche Telekom is rewiring telecommunications with AI.
Deutsche Telekom reports more than 50,000 monthly active users. Tool activity rose 546% from the beginning of 2026. That proves enterprise reach is possible, but activity alone does not prove productivity.
Deutsche Telekom superó los 50.000usuarios mensuales de susherramientas de IA.La fuente es un caso de cliente del proveedor tecnológico. Mide uso de herramientas, noresultados de procesos ni retorno financiero.Fuentes: OpenAI. (2026). How Deutsche Telekom is rewiring telecommunications with AI.
Deutsche Telekom informa más de 50.000 usuarios activos mensuales. La actividad de las herramientas aumentó un 546% desde comienzos de 2026. Esto demuestra que el alcance empresarial es posible, pero la actividad por sí sola no prueba productividad.
Workplace AI use falls with organizationallevelU.S. employees reporting AI use at work at least a few times per year, by role, Q4 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Gallup. (2026). Frequent workplace AI use continued to rise in Q4 2025.Unitpercent of employeesLeaders69%Managers55%Individual staff40%
Reported use reaches 69% among leaders and 55% among managers. It falls to 40% among individual contributors. Claro should measure adoption where work happens, not only among people closest to the strategy.
El uso laboral de IA cae con el nivelorganizacionalEmpleados de Estados Unidos que informaron usar IA en el trabajo al menos algunas veces al año, porfunción, cuarto trimestre de 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Gallup. (2026). Frequent workplace AI use continued to rise in Q4 2025.Unidadporcentaje de empleadosLíderes69 %Gerentes55 %Colaboradores individuales40 %
El uso informado llega al 69% entre líderes y al 55% entre gerentes. Cae al 40% entre colaboradores individuales. Claro debe medir la adopción donde ocurre el trabajo, no solo entre quienes están más cerca de la estrategia.
AI use is twice as high in remote-capablerolesU.S. employees reporting workplace AI use at least a few times per year, by remote capability, Q4 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Gallup. (2026). Frequent workplace AI use continued to rise in Q4 2025.Unitpercent of employeesRemote-capable66%Not remote-capable32%
AI use reaches 66% in remote-capable roles but only 32% in jobs that cannot reasonably be done remotely. One course cannot solve differences in access, permissions, tools, and workflow design. Training must be built around the work of each role.
El uso de IA es el doble en puestos aptospara trabajo remotoEmpleados de Estados Unidos que informaron usar IA en el trabajo al menos algunas veces al año, segúncapacidad de trabajo remoto, cuarto trimestre de 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Gallup. (2026). Frequent workplace AI use continued to rise in Q4 2025.Unidadporcentaje de empleadosApto para trabajo remoto66 %No apto para trabajo remoto32 %
El uso de IA llega al 66% en puestos aptos para trabajo remoto, pero solo al 32% en empleos que no pueden realizarse razonablemente a distancia. Un curso no resuelve diferencias de acceso, permisos, herramientas y diseño del flujo. La formación debe construirse alrededor del trabajo de cada función.
Platzi says it has trained 6million professionals.Both figures are Platzi marketing claims. The source provides no definition of trained,completion rate, independent audit, or evidence of business impact at Claro.Sources: Platzi. (n.d.). Platzi Learn: Companies training their teams with Platzi Learn.
Platzi brings reach and speed: it claims 6 million trained professionals and company training launches in 30 minutes. Those numbers describe platform scale and setup, not learning effectiveness at Claro. Success must be measured inside role-specific workflows.
Platzi afirma haber capacitado a 6millones de profesionales.Ambas cifras son afirmaciones comerciales de Platzi. La fuente no ofrece definición decapacitación, tasa de finalización, auditoría independiente ni evidencia de impactoempresarial en Claro.Fuentes: Platzi. (n.d.). Platzi Learn: Companies training their teams with Platzi Learn.
Platzi aporta alcance y velocidad: afirma haber capacitado a 6 millones de profesionales y lanzar formación empresarial en 30 minutos. Esas cifras describen escala y configuración, no eficacia del aprendizaje en Claro. El éxito debe medirse dentro de flujos específicos por función.
Mobile density exceeded fixed broadband by156.87 subscriptionsAnalysis of mobile and fixed broadband subscriptions per 100 people in Colombia, 2000-2024. The 2024difference is 156.87 subscriptions per 100 people. Log scale: every gridline is ×10.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Mobile cellular subscriptions (per 100 people) [IT.CEL.SETS.P2]. World Bank Open Data;World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank Open Data.Hanademi analysis: 174.094289675 - 17.2244156778 = 156.869873998 subscriptions per 100 people · Analysis:174.09 mobile minus 17.22 fixed broadband equals 156.87 subscriptions per 100 people in 2024.Unitsubscriptions per 100 people0.010.11101001K2000200420082012201620202024MobilesubscriptionsFixed broadbandsubscriptionsMobile reached 174.09 in 2024.Fixed broadband reached 17.22.
Colombia's operating reality is overwhelmingly mobile. In 2024, mobile density reached 174.09 subscriptions per 100 people, versus 17.22 for fixed broadband. Our analysis puts the difference at 156.87 subscriptions, so mobile service routes deserve first-class process attention.
La densidad móvil superó la banda anchafija por 156,87 suscripcionesAnálisis de suscripciones móviles y de banda ancha fija por cada 100 personas en Colombia, 2000-2024.La diferencia de 2024 es de 156,87 suscripciones por cada 100 personas. Escala logarítmica: cada líneaes ×10.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Mobile cellular subscriptions (per 100 people) [IT.CEL.SETS.P2]. World Bank Open Data;World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank Open Data.Análisis de Hanademi: 174.094289675 - 17.2244156778 = 156.869873998 subscriptions per 100 people · Análisis:174,09 móviles menos 17,22 de banda ancha fija equivalen a 156,87 suscripciones por cada 100 personas en 2024.Unidadsuscripciones por cada 100 personas0,010,11101001K2000200420082012201620202024SuscripcionesmóvilesSuscripcionesde banda anchafijaLa telefonía móvil llegó a 174,09en 2024.La banda ancha fija llegó a 17,22.
La realidad operativa de Colombia es abrumadoramente móvil. En 2024, la densidad móvil llegó a 174,09 suscripciones por cada 100 personas, frente a 17,22 de banda ancha fija. Nuestro análisis sitúa la diferencia en 156,87 suscripciones, por lo que las rutas de servicio móvil merecen atención prioritaria.
Internet use reached nearly 4 in 5ColombiansIndividuals using the internet as a share of Colombia's population, 2000-2024.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Individuals using the Internet (% of population) [IT.NET.USER.ZS]. World Bank Open Data.Unitpercent of population0%25%50%75%2000200420082012201620202024Internet use reached 79.35% in2024.2.2%
Internet use rose from 2.21% of Colombia's population in 2000 to 79.35% in 2024. Digital service is no longer a side channel. Automating a broken customer route can therefore spread friction almost as quickly as it spreads convenience.
El uso de internet llegó a casi 4 de cada 5colombianosPersonas que usan internet como proporción de la población de Colombia, 2000-2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Individuals using the Internet (% of population) [IT.NET.USER.ZS]. World Bank Open Data.Unidadporcentaje de la población0 %25 %50 %75 %2000200420082012201620202024El uso de internet llegó al 79,35%en 2024.2,2 %
El uso de internet pasó del 2,21% de la población colombiana en 2000 al 79,35% en 2024. El servicio digital ya no es un canal secundario. Automatizar una ruta de cliente defectuosa puede propagar fricción casi tan rápido como conveniencia.
Claro assigned 800 specialists toAI-supported operations built aroundcomplete service routes.The four-year initiative supports predictive, preventive, and corrective action. Publicreporting describes the operating design, not completed business results.Sources: Telemedia Magazine. (2024). MWC24: Claro Colombia selects TCS and VIAVI partnership to improve customer service using AI;BNamericas. (2024). Claro Colombia selecciona TCS y VIAVI para mejorar la atención al cliente utilizando tecnología basada en IA.
Claro is not starting from zero. It assigned 800 specialists, engineers, and technicians to an AI-supported service operations center. The design follows complete fixed and mobile service routes, but measured productivity and customer outcomes have not yet been published.
Claro asignó 800 especialistas aoperaciones con IA construidas alrededorde rutas completas de servicio.La iniciativa de cuatro años apoya acciones predictivas, preventivas y correctivas. Lainformación pública describe el diseño operativo, no resultados empresarialesterminados.Fuentes: Telemedia Magazine. (2024). MWC24: Claro Colombia selects TCS and VIAVI partnership to improve customer service using AI; BNamericas.(2024). Claro Colombia selecciona TCS y VIAVI para mejorar la atención al cliente utilizando tecnología basada en IA.
Claro no parte de cero. Asignó 800 especialistas, ingenieros y técnicos a un centro de operaciones de servicio apoyado por IA. El diseño sigue rutas completas de servicios fijos y móviles, pero aún no se han publicado resultados medidos de productividad y clientes.
Fixed telephony is shrinking, notdisappearingFixed telephone subscriptions per 100 people in Colombia, 2000-2024.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Fixed telephone subscriptions (per 100 people) [IT.MLT.MAIN.P2]. World Bank Open Data.Unitlines per 100 people010202000200420082012201620202024The series peaked at 19.26 in2002.11.94 lines remained in 2024.
Fixed telephone density peaked at 19.26 lines per 100 people in 2002 and declined to 11.94 in 2024. The legacy channel is smaller, but it still exists. Process maps must reveal handoffs between old and new systems rather than assuming the old route has vanished.
La telefonía fija disminuye, pero nodesapareceSuscripciones de telefonía fija por cada 100 personas en Colombia, 2000-2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Fixed telephone subscriptions (per 100 people) [IT.MLT.MAIN.P2]. World Bank OpenData.Unidadlíneas por cada 100 personas010202000200420082012201620202024La serie alcanzó su pico de19,26 en 2002.En 2024 permanecían 11,94líneas.
La densidad de telefonía fija alcanzó un pico de 19,26 líneas por cada 100 personas en 2002 y cayó a 11,94 en 2024. El canal heredado es menor, pero todavía existe. Los mapas de procesos deben revelar transferencias entre sistemas antiguos y nuevos, no asumir que la ruta anterior desapareció.
Claro's scale multiplies every hiddenprocess defectReported mobile subscriber base and net additions in Q1 2026. Analysis puts additions at approximately1.18% of a 43 million base.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: TeleSemana. (2026). La filial colombiana de América Móvil celebró haber logrado el mejor desempeño en una década;Telecompaper. (2026). Claro Colombia adds over 507k mobile subs in Q1, profit surges 23%.Hanademi analysis: (507000 / 43000000) x 100 = 1.17906976744% · Analysis: 507,000 divided by 43,000,000 equalsapproximately 1.18%.Unitmobile subscriptionsREPORTED BASE, OVERNET ADDITIONS, OVER43,000,000507,000
Claro exceeded 43 million mobile subscriptions in Q1 2026 and added more than 507,000 net subscriptions during the quarter. Our analysis puts those additions at about 1.18% of a 43 million base. At this scale, a tiny delay or exception behaves like a leak across a city-sized system.
La escala de Claro multiplica cada defectoocultoBase móvil informada y adiciones netas del primer trimestre de 2026. El análisis sitúa las adiciones enaproximadamente el 1,18% de una base de 43 millones.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: TeleSemana. (2026). La filial colombiana de América Móvil celebró haber logrado el mejor desempeño en unadécada; Telecompaper. (2026). Claro Colombia adds over 507k mobile subs in Q1, profit surges 23%.Análisis de Hanademi: (507000 / 43000000) x 100 = 1.17906976744% · Análisis: 507.000 dividido entre 43.000.000 equivaleaproximadamente al 1,18%.Unidadsuscripciones móvilesBASE INFORMADA, SUPERIOR AADICIONES NETAS, SUPERIORES A43.000.000507.000
Claro superó los 43 millones de suscripciones móviles en el primer trimestre de 2026 y añadió más de 507.000 suscripciones netas. Nuestro análisis sitúa esas adiciones en cerca del 1,18% de una base de 43 millones. A esta escala, una demora o excepción pequeña se comporta como una fuga en un sistema del tamaño de una ciudad.
Telefónica finished 2025 with 12 Level 4network cases across 3 markets.Level 4 follows the TM Forum maturity framework. The count is company-reported anddoes not provide a direct financial comparison with Claro.Sources: Telefónica. (2026). Telefónica accelerates its transformation to autonomous networks and reaches 12 Level 4 use cases.
Telefónica reported 12 advanced Level 4 autonomous-network use cases across Spain, Brazil, and Germany. The count shows that advanced autonomy can span multiple operating markets. Claro should copy the discipline of bounded use cases, not assume one universal automation layer.
Telefónica cerró 2025 con 12 casos deredes de nivel 4 en 3 mercados.El nivel 4 sigue el marco de madurez de TM Forum. La cifra es corporativa y no ofreceuna comparación financiera directa con Claro.Fuentes: Telefónica. (2026). Telefónica accelerates its transformation to autonomous networks and reaches 12 Level 4 use cases.
Telefónica informó 12 casos avanzados de redes autónomas de nivel 4 en España, Brasil y Alemania. La cifra muestra que la autonomía avanzada puede abarcar varios mercados operativos. Claro debe copiar la disciplina de casos delimitados, no asumir una capa universal de automatización.
Colombia's AI policy makes governancepart of adoptionThe six strategic axes of Colombia's national AI policy through 2030.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: UNESCO. (2026). Colombia: Global AI Ethics and Governance Observatory.Unitstrategic axesSTRATEGIC AXISEthics and governanceData and infrastructureResearch and innovationCapabilities and digital talentRisk mitigationAI use and adoption
Colombia's policy does not frame adoption as a race to deploy tools. It joins governance, data, talent, risk mitigation, and use through 2030. Claro's operating model should mirror that balance at the process level.
La política de IA de Colombia integragobierno y adopciónLos seis ejes estratégicos de la política nacional de IA de Colombia hasta 2030.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: UNESCO. (2026). Colombia: Global AI Ethics and Governance Observatory.Unidadejes estratégicosEJE ESTRATÉGICOÉtica y gobernanzaDatos e infraestructuraInvestigación e innovaciónCapacidades y talento digitalMitigación de riesgosUso y adopción de IA
La política de Colombia no presenta la adopción como una carrera para desplegar herramientas. Une gobernanza, datos, talento, mitigación de riesgos y uso hasta 2030. El modelo operativo de Claro debe reflejar ese equilibrio en cada proceso.
Govern, map, measure, then manageThe four operational functions in the NIST AI Risk Management Framework.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework1.0.Unitrisk-management functionsOPERATIONAL FUNCTIONGovernMapMeasureManage
The sequence is simple enough to run and strict enough to protect the company. Govern who owns the decision, map the real process, measure risk and performance, then manage the controls. AI comes after visibility, not before it.
Gobernar, mapear, medir y luego gestionarLas cuatro funciones operativas del Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk ManagementFramework 1.0.Unidadfunciones de gestión de riesgosFUNCIÓN OPERATIVAGobernarMapearMedirGestionar
La secuencia es suficientemente simple para ejecutarla y suficientemente estricta para proteger a la empresa. Se gobierna quién decide, se mapea el proceso real, se miden riesgo y desempeño, y luego se gestionan los controles. La IA viene después de la visibilidad, no antes.

The research behind this deck

Claro can move faster without gambling on hidden work. The evidence points to a process-first path: expose execution, train by role, measure outcomes, and scale automation under clear governance.

Key findings

The argument

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

La investigación detrás de esta presentación

Claro puede avanzar más rápido sin apostar sobre trabajo oculto. La evidencia apunta a una ruta basada en procesos: exponer la ejecución, formar por función, medir resultados y escalar la automatización con gobierno claro.

Hallazgos clave

El argumento

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