Credit Saison calcula un ROI del 954% en un piloto de ChatGPT Enterprise con 315 personas

Credit Saison, una de las mayores operadoras de crédito de Japón, con unos 31,16 millones de titulares de tarjetas, ha publicado junto con OpenAI un caso práctico sobre su piloto de ChatGPT Enterprise. Según el informe, el piloto se amortizó con un ROI del 954%, frente a un objetivo interno del 500%, y cada participante ahorró alrededor de 14 horas al mes, cuando el plan era de 7,5. Un mes después de terminar el experimento, la compañía decidió extender el servicio a todos los empleados y, en septiembre de 2025, todos ya tenían acceso.

Se trata de un caso publicado por el proveedor en el sitio de OpenAI, así que conviene leerlo con cautela: las cifras las aporta la propia empresa, sin describir la metodología.

Cómo se organizó el piloto y qué mostró

El piloto duró algo más de un mes, desde finales de junio hasta principios de agosto de 2025. Participaron 315 personas, algo menos del 10% de los aproximadamente 3700 empleados de la compañía en Japón. El grupo era heterogéneo: voluntarios, personas designadas por el equipo del proyecto, todos los directivos hasta el presidente y representantes de cada departamento. Muchos empleados de Credit Saison ocupan puestos generalistas, y la empresa quería comprobar si la IA ayuda en el trabajo cotidiano habitual y no solo en tareas técnicas concretas. El director de tecnologías digitales y director técnico, Kazutoshi Ono, resumió el enfoque así: «Hasta que no lo usemos de verdad, no lo sabremos».

Resultados con 315 personas:

• ROI del 954% frente a un objetivo del 500%;
• 14 horas de ahorro por persona al mes, unas 169 horas al año, frente a las 7,5 horas previstas;
• el 75% de los directivos y el 70% de los empleados de base afirmaron en una encuesta que no podrían prescindir de ChatGPT Enterprise;
• cerca del 80% de los encuestados del departamento jurídico indicaron que ahora desempeñan mejor su trabajo, y más del 80% de los especialistas de TI dijeron estar más satisfechos con su labor.

Una aritmética sencilla: 315 personas por 14 horas suman unas 4410 horas al mes. El material no indica el coste de las licencias, por lo que no se puede comprobar cómo se llegó exactamente al 954% a partir de esas horas. Solo se sabe que un ROI del 954% equivale a un beneficio unas 10,5 veces superior a los costes. Además, en el piloto participaron voluntarios y empleados elegidos por el equipo del proyecto, es decir, una muestra claramente más motivada que la plantilla media. Y las horas ahorradas, a juzgar por la descripción, las estimaron los propios empleados.

Qué funcionó: los directivos y los GPT personalizados

El centro de competencias de IA mantuvo un canal de Slack específico, donde los empleados compartían abiertamente aciertos y fracasos. OpenAI impartió formación a los directivos y talleres prácticos para principiantes. El caso más llamativo fue un GPT personalizado que, en modo de voz, simula una junta de accionistas. Despertó el interés de la alta dirección, llegaron peticiones del prompt y eso impulsó un uso más amplio del modo de voz.

Ono insistió en que no basta con animar a los empleados: los directivos deben usar la IA con regularidad. El presidente y COO, Katsumi Mizuno, creó su propio GPT para investigar empresas y lo integró en su jornada de trabajo.

Tres escenarios del caso:

• Ventas minoristas. Un GPT personalizado recibe el audio de la reunión diaria de revisión de turno en los centros comerciales y elabora por sí solo el resumen de cada empleado, las notas, el traspaso de tareas al día siguiente y las prioridades. El formato de la reunión no cambia, por lo que la barrera de entrada es baja. Ahora la herramienta funciona en todos los puntos de venta.
• Ventas corporativas. Un GPT para investigar clientes detecta los problemas del negocio y los puntos donde pueden encajar los servicios de Credit Saison. En un análisis señaló problemas que los propios empleados no habían terminado de percibir.
• Ventas internas. La IA hace de cliente potencial, y los recién llegados ensayan la conversación por voz y reciben una evaluación. Mientras tanto, los compañeros con experiencia no se distraen de las ventas.

Codex, los tres niveles de AX y las limitaciones

La compañía divide la transformación mediante IA (AX) en tres líneas. Employee AX cambia el trabajo de los empleados. Aquí entra también el dato de que los ingenieros, según Credit Saison, ahorran de media 850 horas al mes con Codex. Es una cifra aparte, referida al equipo de ingeniería, y el material no indica ni el tamaño del equipo ni cómo se calculó. Customer AX afecta a la experiencia del cliente: la compañía desarrolla su propio centro de llamadas con IA. Corporate AX, es decir, la revisión de la estructura organizativa y del reparto de funciones teniendo en cuenta la IA, se encuentra todavía en una fase temprana. Credit Saison también está evaluando ChatGPT Work.

Por separado, la empresa advierte sobre la seguridad. Cuando la IA empiece a ejecutar tareas de forma autónoma, la protección de los datos de los clientes será una condición obligatoria y habrá que extremar aún más la prudencia.

Para los equipos que planeen implantaciones similares, el caso ofrece tres referencias. Primera: el piloto debe incluir a los directivos, no solo a los entusiastas. Segunda: los escenarios más duraderos son sencillos y se integran en un ritual existente, como la revisión del turno. Tercera: fijar de antemano cómo se calculan el ahorro de tiempo y los costes. Así, cifras como el 954% se podrán verificar y no solo citar.