Un tuit que se ha hecho viral en X plantea una escena que muchos reconocerán, aunque esté escrita en clave de sátira: una empresa despliega Microsoft 365 Copilot a miles de empleados, paga la licencia “porque toca” y después descubre que casi nadie lo usa… pero el proyecto se vende internamente como un éxito, con métricas de escaparate y gráficas que “suben a la derecha”.
La gracia del hilo —y el motivo por el que funciona como espejo— no es atacar a Copilot como producto, sino señalar un patrón: la IA como gesto, más que como herramienta. En el relato, el directivo convence al consejo con palabras comodín (“transformación digital”, “10x productividad”, “dashboards”), evita preguntas incómodas y termina pidiendo más licencias para “impulsar la adopción”, aunque la primera compra haya sido más marketing interno que cambio real de trabajo.
El dinero es real; la adopción, a veces, no lo es tanto
La parte menos ficticia de la historia es el modelo de compra: Copilot para Microsoft 365 se ha comercializado como un extra por usuario y mes, una estructura que en empresas grandes convierte cualquier despliegue en una línea de gasto muy visible. La cifra de “30 dólares por asiento al mes” que menciona el tuit coincide con el precio que se ha citado en cobertura económica sobre el producto.
Y aquí aparece la primera trampa cultural: cuando el coste es claro y la promesa es difusa, muchas organizaciones rellenan el hueco con storytelling. El tuit lo caricaturiza con una frase que duele porque es plausible: “nadie preguntó qué iba a hacer realmente”. Lo que sigue —un “pilot success” que solo significa que “no falló de forma visible”— es casi un manual de cómo se maquilla una iniciativa cuando la adopción no despega.
La “IA de PowerPoint”: métricas inventadas, ROI sin uso y casos de éxito de escaparate
En el hilo, el supuesto responsable enseña al CFO una gráfica con un indicador inventado (“AI enablement”), y con eso basta para calmar la conversación sobre ROI. Es una exageración, sí, pero conecta con un problema muy real: medir productividad de verdad es difícil. Medir “actividad” (usuarios que han abierto una herramienta, prompts lanzados, documentos resumidos) es fácil… y por eso muchas empresas se quedan ahí.
Además, el propio ecosistema empuja a ese teatro. Los proveedores quieren historias de éxito; los departamentos internos quieren justificar presupuesto; y la presión por “no quedarse atrás” convierte la compra de licencias en una señal para el mercado, aunque el cambio operativo sea mínimo.
En paralelo, hay señales de que muchas compañías aún están aterrizando el asunto. En EE. UU., por ejemplo, datos basados en encuestas de adopción de IA en empresas (BTOS, Census) han mostrado que el uso se concentra en ciertos sectores y tamaños, y que “usar IA” no significa necesariamente integrarla en el trabajo diario de la mayoría.
Entonces… ¿el problema es Copilot?
El tuit remata con una idea importante: el problema no sería una herramienta concreta, sino el “playbook” de añadir IA a todo sin rediseñar procesos, sin formar a la gente y sin tener claro qué tareas se quieren mejorar.
Aun así, Copilot tiene una particularidad que explica por qué tantas empresas lo eligen: no se vende solo como chatbot, sino como parte del entorno Microsoft 365 (Word, Excel, Outlook, Teams) y con un discurso de seguridad y cumplimiento pensado para organizaciones. Esa promesa “enterprise” existe, pero no hace magia por sí sola: si el uso no está conectado a tareas cotidianas y a incentivos reales, la herramienta se queda como un icono más.
De hecho, en 2025 han circulado informaciones sobre ajustes comerciales y expectativas en torno a Copilot en grandes cuentas, lo que encaja con la idea de que el despliegue masivo no garantiza adopción masiva.
Lo que sí funciona: IA con casos de uso, no con eslóganes
Si el tuit es útil, lo es porque empuja a hacerse tres preguntas sencillas (y poco “marketinianas”):
- ¿Para qué trabajo concreto lo queremos?
Ejemplos que suelen funcionar: resumir reuniones con un formato estándar, generar borradores de respuestas a clientes con datos internos verificados, preparar propuestas siguiendo plantillas reales, o acelerar búsquedas en documentación. - ¿Cómo medimos impacto sin autoengaño?
Menos “horas ahorradas” inventadas; más indicadores observables: tiempo medio de respuesta, número de iteraciones hasta una versión final, reducción de errores, satisfacción del usuario interno, o adopción sostenida (no “abrirlo una vez”). - ¿Qué cambia en el proceso para que usarlo sea lo natural?
Si la IA es “algo extra” que requiere esfuerzo adicional, morirá. Si está integrada en plantillas, flujos de aprobación y rutinas del equipo, vive.
La ironía del tuit —“la junta me aprueba el presupuesto en once minutos”— no es solo un chiste: es un recordatorio de que la IA no se implanta con compras, sino con diseño de trabajo.
Preguntas frecuentes
¿Microsoft Copilot “merece la pena” en una empresa?
Puede merecerla si se implementa con casos de uso claros (documentación, atención interna, redacción, análisis en Excel) y con medición de impacto. Si se compra solo para “tener IA”, suele quedarse infrautilizado.
¿Cómo medir el ROI de Copilot sin caer en métricas inventadas?
Con métricas del proceso: tiempos de ciclo, calidad, retrabajo, volumen atendido por persona, cumplimiento de SLA, y encuestas internas antes/después. Evitar estimaciones genéricas tipo “horas ahorradas” sin trazabilidad.
¿Qué suele frenar la adopción de herramientas de IA en el puesto de trabajo?
Falta de formación práctica, dudas de seguridad y privacidad, herramientas que no encajan con el flujo real, y expectativas infladas (“10x”). También influye que muchas tareas son colaborativas y requieren gobernanza, no solo texto.
¿Es mejor comprar Copilot o montar agentes a medida (Claude/ChatGPT, MCP, etc.)?
Depende: Copilot destaca por integración con Microsoft 365; los agentes a medida pueden encajar mejor en procesos específicos. Lo importante es elegir por necesidad real, no por moda, y asegurar gobierno de datos y control de calidad.
