Resumen de la información sobre el trabajo en 2025: lo que reveló Insight sobre el trabajo en 2025 y lo que significa para usted

En 2025, la IA se hizo inevitable. Los presupuestos de software se ampliaron, los proyectos piloto se multiplicaron y las hojas de ruta de transformación prometían avances radicales. Sin embargo, la información sobre el trabajo en 2025 sugiere la respuesta a una pregunta que muchos ejecutivos se hacen en voz baja: ¿Las iniciativas de IA son un fracaso?

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Si bien la mayoría de las empresas orientadas al crecimiento aumentaron su gasto en inteligencia artificial y software el año pasado, los análisis del sector indican que solo una fracción de las iniciativas llegan a la producción con un impacto medible, lo que pone de manifiesto una brecha entre la ideación y la ejecución. Esta brecha choca con un reajuste más amplio del mercado que continuará en 2026.

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Las firmas de capital privado mantienen la «pólvora seca» cerca de los máximos históricos, en medio de una histórica cartera de salidas, lo que acelera el cambio de las estrategias de «comprar y crecer» a una estrategia de PE comprobada y verdadera: auditar, consolidar y optimizar. Al mismo tiempo, la inversión en software no nativo de la IA está disminuyendo, a pesar de que el entusiasmo por la IA sigue dominando las narrativas tecnológicas.

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La limitación para las empresas sigue siendo la falta de visibilidad sobre cómo se lleva a cabo realmente el trabajo, lo que también se conoce como inteligencia laboral. El trabajo empresarial se produce a través de flujos de trabajo informales y no gestionados, lo que está fuera del alcance de la medición tradicional. Un informe de Asana sugiere que el 90% de los trabajadores confían en las redes informales, los compañeros y los entendimientos tácitos para completar las tareas. Estos hallazgos coinciden estrechamente con los propios datos de Insightful, que indican que hasta el 97% de los flujos de trabajo corporativos que generan ingresos o protegen los márgenes no están mapeados. La incorporación de la inteligencia artificial a esta base a menudo se estanca porque los líderes no tienen una visión clara de las medidas que los trabajadores toman para lograr los resultados deseados.

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La plataforma de inteligencia laboral de Insightful sirve como una capa de auditoría para esta realidad, ya que ilumina los flujos de trabajo en los que los esfuerzos de adopción y reestructuración de la IA tienen éxito o fracasan silenciosamente. En un año definido por el bombo, los datos de inteligencia laboral de 2025 apuntan a una prioridad más duradera: la integridad de la ejecución a escala.

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El cambio en 2026 del bombo publicitario al EBITDA

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El año 2025 se definió con audaces mandatos de IA: implementar las herramientas de IA ayer y correr para ahorrar. Los temas de la IA para 2026 están mejor definidos: usar la IA de manera productiva y mantener la disciplina en los márgenes fiscales.

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Las empresas están pasando rápidamente de la emoción de anunciar iniciativas a garantizar que las inversiones en IA generen impacto financiero mensurable. Los propios datos de Insightful reflejan esta transición: los compradores priorizan cada vez más las soluciones con un ROI claro por encima de la novedad.

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Métricas como la retención neta y el crecimiento de la cuenta indican un comportamiento de los compradores más exigente. Para los clientes de Insightful, las implicaciones son claras: 2026 favorece a las empresas que combinan la innovación de la IA con el rigor operativo, lo que convierte la experimentación en resultados rentables y repetibles. Los proveedores que no consigan vincular las iniciativas de inteligencia artificial con márgenes concretos corren el riesgo de perder relevancia en un mercado que pasa constantemente del entusiasmo a un rendimiento mensurable.

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El espejismo de la adopción de la IA: donde el gasto se evapora

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La directiva de IA de 2025 para juntas directivas empresariales: un mayor gasto en IA equivale a eficiencia y productividad en el trabajo. Se aprobaron mayores presupuestos de inteligencia artificial y software, las narrativas de los líderes promocionaron la transformación y la pila de herramientas empresariales se multiplicó con proyectos piloto e integraciones de IA generativa.

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Los propios datos de Insightful muestran que El uso de herramientas de IA se triplicó en 2025 en comparación con el año anterior. Esto reflejó un aumento generalizado en el uso comercial de plataformas de LLM como ChatGPT, Gemini y Claude. Sin embargo, la evidencia sugiere que no todo este uso de la IA está aprobado por la empresa, y que muchos usuarios también siguen usando cuentas personales de chatbots durante las horas de trabajo. De hecho, ChatGPT ocupó solo el puesto 84 en el uso de herramientas empresariales en 2025.

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Muchos responsables de la toma de decisiones equipararon la compra de IA en 2025 con el valor, y esperaban que estas tecnologías pasaran rápidamente de la experimentación al uso diario. La realidad no estuvo a la altura de las expectativas: Informe del MIT descubrió que, a pesar de una inversión empresarial de 30 a 40 000 millones de dólares en GenAI, el 95% de las organizaciones no obtienen ningún rendimiento.

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La realidad es que es posible que se adopte la IA, pero la integración en las tareas diarias reales de los trabajadores sigue siendo lenta, ya que solo el 14% de los trabajadores informa que utiliza la IA a diario en los flujos de trabajo. según PwC. Esta brecha, denominada Crisis de Shelfware de IA—va en aumento.

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Tradicional monitoreo de actividad y las métricas de uso a nivel de superficie no son suficientes para cerrar esta brecha de ejecución. Los análisis estándar suelen capturar las instalaciones y los inicios de sesión, pero no muestran si las herramientas de inteligencia artificial se integran de manera significativa en los procesos principales o si generan resultados empresariales reales. Medición de datos de inteligencia laboral dónde se dedica el tiempo, cómo se mueven los flujos de trabajo y dónde persisten los cuellos de botella revela una imagen mucho más matizada de la adopción real de la IA: la mayor parte del trabajo empresarial se lleva a cabo en espacios no gestionados que permanecen invisibles para el seguimiento convencional. Esto hace que sea casi imposible hacer un seguimiento del valor creado por las inversiones en IA.

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Crear conciencia sobre un nivel más profundo del comportamiento laboral puede permitir a los líderes cerrar la brecha cada vez mayor entre el gasto y el impacto.

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Gestión de una caja negra: el 97% de los flujos de trabajo no están mapeados ¿Quién corre el riesgo de agotarse en el lugar de trabajo?

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Los líderes empresariales suelen dar por sentado que entienden cómo se hace el trabajo porque los sistemas principales capturan los resultados y los hitos. Los datos internos de inteligencia laboral de Insightful cuentan una historia diferente: aproximadamente el 97% del trabajo empresarial se realiza a través de procesos no definidos y no gestionados, lo que permite a los líderes tener una visibilidad directa de solo una pequeña fracción de la ejecución diaria. Este hallazgo coincide con investigaciones más amplias del sector, que muestran que hay una gran expansión de las herramientas, flujos de trabajo fragmentados y una gran cantidad de tiempo dedicado a coordinar el trabajo fuera de los sistemas formales. El resultado es una «caja negra» persistente en la que realmente residen la mayor parte de la productividad, la ineficiencia y el riesgo.

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Esta brecha de visibilidad se convierte en una limitación crítica cuando las organizaciones intentan implementar la IA, escalar los resultados o reestructurar los equipos. La automatización tiene dificultades para florecer cuando los flujos de trabajo son informales, variables y están mal medidos. Las capacidades de optimización del flujo de trabajo de Insightful abordan este desafío transformando la ejecución real en inteligencia mensurable, lo que permite capturar el tiempo dedicado a las tareas, las variaciones del flujo de trabajo y los cuellos de botella en funciones complejas.

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En sectores como los seguros, en los que las aseguradoras y los tasadores de siniestros deben equilibrar la precisión, el cumplimiento y la velocidad en un contexto de crecientes atrasos, esta visibilidad permite a los equipos optimizar la producción de manera responsable e identificar los ámbitos en los que la IA puede generar un impacto realista. Al analizar la mayor parte del trabajo no gestionado, Insightful proporciona la base necesaria para garantizar la seguridad, adoptar eficazmente la IA, optimizar las operaciones y aumentar la productividad de forma duradera.

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Tendencias de los mercados emergentes en software y capital privado

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Tras un decenio de expansión sostenida, crecimiento del software fuera de las categorías nativas de IA está disminuyendo constantemente. Al mismo tiempo, el entusiasmo por la IA sigue dominando las narrativas tecnológicas. El fervor por la IA oculta la realidad de que las empresas tradicionales de SaaS están creciendo ahora a tasas más modestas y con limitaciones operativas. Esta divergencia ha hecho que la inversión destinada al crecimiento se centre más en la mejora duradera de los márgenes.

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Estas dinámicas se desarrollan en contra de un difícil entorno de salida para el capital privado. La prolongación de los períodos de tenencia, la acumulación de sociedades en cartera sin vender y las grandes cantidades de capital secundario han acelerado el aumento de las ventas secundarias, los vehículos de continuación y las transacciones de un patrocinador a otro. En respuesta, las empresas de capital privado se están alejando de un modelo puro de «comprar y crecer» para adoptar auditoría, consolidación y optimización estrategias que enfatizan la disciplina operativa.

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La creación de valor está cada vez más vinculada a la capacidad de identificar ineficiencias, eliminar las operaciones superpuestas y aplicar una ejecución coherente en todas las plataformas. En este entorno hipercentrado, los socios operativos de PE necesitan una inteligencia laboral que abarque toda la empresa y muestre cómo se lleva a cabo el trabajo en todos los equipos, herramientas y empresas de cartera.

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La verificación de la integridad de la ejecución durante las integraciones, las reestructuraciones o los esfuerzos de optimización del EBITDA requiere pruebas de que las ganancias de productividad son reales y repetibles. La inteligencia laboral permite a los inversores y operadores pasar de declaraciones de rendimiento anecdóticas a obtener resultados de ejecución mensurables y defendibles en toda su cartera.

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La paradoja de la visibilidad del RTO: obstáculos secundarios a alta velocidad

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Los mandatos de regreso a la oficina recuperaron impulso en 2025 y, a menudo, se justificaron como un correctivo a las pérdidas de productividad percibidas en los equipos distribuidos. La suposición era sencilla: la presencia física restablecería la concentración, la colaboración y la responsabilidad. Sin embargo, la inteligencia laboral y los datos de ubicación revelan una realidad más complicada.

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En primer lugar, a pesar del aumento de Mandatos de RTO, algunas empresas parecen estar adoptando la libertad de ubicación de forma permanente. En un Encuesta de marzo de 2025, el 57% de los trabajadores de oficina de Manhattan están en su lugar de trabajo un día laborable promedio, un 24% menos que la tasa anterior a la pandemia.

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Lo que muestran constantemente los datos de ubicación y productividad es que los resultados varían considerablemente según el rol, el contexto laboral y el tipo de tarea. El trabajo profundo e individual y las funciones altamente colaborativas responden de manera diferente a la presencia en la oficina, y las políticas generales de RTO a menudo ocultan estos matices.

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Los datos de inteligencia laboral de Insightful en 2025 pusieron de manifiesto esta dinámica, respaldados por historias de implementaciones exitosas de trabajo remoto, como Peach Payments, en las que los resultados dependían menos de donde el trabajo ocurrió y más sobre cómo estaba estructurado y medido.

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Esta variabilidad es la razón por la que está surgiendo un enfoque híbrido más sofisticado, basado en datos de inteligencia laboral y no en mandatos de asistencia. Si desea obtener más información, el manual sobre el trabajo híbrido de Insightful ofrece un modelo para las organizaciones que buscan diseñar estrategias de RTO que alineen la ubicación, el flujo de trabajo y la productividad, sustituyendo las suposiciones por resultados mensurables y prioridades de seguridad y restableciendo la visibilidad donde realmente importa.

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Cómo realizar la hiperescala en 2026: un plan práctico de IntelIdentificar el agotamiento en el lugar de trabajo

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La siguiente fase del escalamiento empresarial no tiene que ver solo con la velocidad, sino resultados verificables a escala. A medida que las organizaciones amplíen su fuerza laboral, distribuida y, a menudo, contratada, las señales de gestión tradicionales seguirán fallando en 2026. Las métricas de producción son indicadores de éxito rezagados, pero las empresas necesitan telemetría en tiempo real para saber si el cumplimiento de los procesos se vuelve incoherente o si los planes estratégicos no se están adoptando a nivel de cada contribuyente individual. Aquí es donde los principales hiperescaladores están instalando una capa de auditoría para el trabajo en sí.

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Mercor ofrece un ejemplo claro. A medida que la empresa crecía para dar soporte a más de 30 000 usuarios activos, los directivos se enfrentaron a un desafío conocido: validar la calidad del trabajo y, al mismo tiempo, gestionar una fuerza laboral masiva. En 2025, Insightful se convirtió en el sistema de registro para esta transición, lo que permitió a Mercor observar la coherencia del tiempo dedicado a las tareas, la adopción del flujo de trabajo y la ejecución en una plantilla altamente dinámica y contratada. El resultado fue mejor integridad en la ejecución de la fuerza laboral de contratistas de Mercor, lo que se traduce en contratos de mayor valor y clientes más satisfechos.

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Este modelo ganó terreno en 2025 porque resuelve un problema estructural en las empresas modernas. 2026 será un año que recompensará a las empresas que utilizan de forma proactiva los datos de inteligencia laboral para verificar y automatizar los procesos a escala, como lo hace Mercor.

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Ya sea para escalar equipos aumentados por IA, operaciones globales o grupos de mano de obra flexibles, las empresas necesitan pruebas de que el trabajo se alinea con la intención. Insightful funciona como esa capa de prueba, que permite a los líderes actuar con rapidez sin perder el control y escalar sin sacrificar la responsabilidad.

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Reflexiones finales

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La información de trabajo de 2025 apunta a un punto de inflexión claro. Las inversiones en IA están fracasando, las carteras de software se están reevaluando y, al mismo tiempo, los líderes empresariales y de capital privado se ven presionados para que defiendan los márgenes con pruebas y no con narrativas exageradas.

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La inteligencia laboral se ha convertido en la base que faltaba. Al hacer visible lo invisible (en todas las herramientas, ubicaciones, funciones y flujos de trabajo), Insightful permite a las organizaciones pasar de la actividad a los resultados, del gasto al impacto y de la estrategia a la ejecución.

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