El bufete Gilbert + Tobin alcanza un 87% de uso activo de ChatGPT sin KPI

La mayoría de las implantaciones de IA en empresas tropiezan con el mismo problema: se compran licencias, pero apenas se utilizan. El bufete australiano Gilbert + Tobin, especializado en salidas a bolsa, fusiones y adquisiciones y litigios, explicó en una entrevista con OpenAI cómo logró un 87% de usuarios activos entre quienes tenían acceso a ChatGPT. Es más del doble de la tasa registrada con otras herramientas del bufete. Hay una salvedad importante: el relato se publicó en el blog del proveedor, por lo que las cifras deben leerse como afirmaciones de la propia firma.

Tres fases en lugar de un único interruptor

El bufete avanzó en tres etapas: experimentación, productividad personal y productividad de la organización. En la primera, permitió a los empleados probar ChatGPT con una regla estricta: nada de datos de clientes ni información confidencial. Así creó un entorno de pruebas seguro sin apagar la curiosidad.

El segundo paso fue habilitar un canal seguro. La firma incorporó ChatGPT Enterprise en un entorno controlado y amplió el acceso gradualmente. Fueron decisivas la residencia de los datos en Australia, las garantías contractuales, el acceso basado en roles y los controles administrativos. Para los abogados, no son trámites burocráticos, sino condiciones indispensables para que los clientes acepten el uso de IA en su trabajo.

La tercera etapa incorporó Codex y ChatGPT Work: el paso de la ayuda puntual a flujos de trabajo con agentes y múltiples pasos, en los que una persona se encarga de revisar y aprobar. El principio es sencillo: la IA es una herramienta, no una forma de hacer trampa. Pero el empleado define la tarea, comprueba el resultado y responde por él.

Por qué la gente realmente la utiliza

No se impusieron objetivos de uso. En su lugar, el equipo de transformación del negocio mostró flujos de trabajo para funciones concretas, lanzó vídeos, demostraciones y retos, e incluso ofreció al principio una recompensa por ideas. Los directivos utilizaban la IA para dar ejemplo.

Para los equipos de producto, la lógica es conocida: la adopción crece cuando un producto resuelve una tarea de un puesto concreto, no cuando la dirección exige «usar IA». Mostrar a un abogado una técnica lista para aplicar en su jornada resulta más eficaz que una presentación general sobre las capacidades del modelo.

Un gemelo digital y una factura de $62

El CEO, Sam Nickless, creó un «gemelo digital» en un GPT personalizado, que ahora está trasladando a Plugins. Cargó sus textos, los comentarios que había recibido, información sobre el bufete y una descripción de su estilo de trabajo. Al principio era una herramienta personal; después dio acceso a sus colaboradores directos. Estos ponen a prueba sus ideas con ese contexto antes de reunirse con él. El gemelo no toma decisiones ni habla en nombre del CEO: solo ayuda a llegar mejor preparado a la conversación.

Conviene fijarse en el orden: primero probó el asistente personalmente y después lo compartió con el equipo. El mismo método funciona en equipos de producto: crear un asistente a partir de documentos reales, probarlo con tareas propias y luego compartirlo.

El segundo ejemplo es la evaluación anual confidencial de 120 socios. ChatGPT Work actualizó archivos con datos de una hoja de cálculo, creó PDF y reunió el paquete final. Tardó minutos. Según el panel de uso, el coste fue de unos $62, cuando antes varias personas habrían dedicado varios días a ese trabajo. La cifra no incluye el tiempo de revisión del resultado ni de configuración del proceso, y es una estimación del propio CEO.

Limitaciones y conclusiones

Es un caso práctico, no un estudio de investigación. No aporta datos sobre calidad, errores, la proporción del trabajo que hubo que rehacer ni los cambios en la carga de trabajo de los abogados. La afirmación de que la IA no reduce la plantilla es la postura pública del directivo. La métrica de «usuarios activos» indica frecuencia, pero no utilidad. Además, los GPT personalizados están siendo sustituidos por Plugins, por lo que habrá que rediseñar los flujos de trabajo: depender de las funciones de un único proveedor es un riesgo que conviene contemplar en los planes.

Qué se puede aplicar. Primero: empezar con un entorno de pruebas seguro y reglas claras sobre los datos, para después pasar a un acceso empresarial con roles y auditoría. Segundo: ofrecer flujos de trabajo listos para cada puesto en lugar de KPI de uso. Tercero: calcular el coste de las tareas con agentes a partir del panel y compararlo con las horas de trabajo humano; así, la conversación sobre el retorno de la inversión se vuelve concreta. Cuarto: mantener a una persona como responsable del resultado, especialmente cuando un error sale caro.