Perplexity dice que su agente ahorró $1.6 millones en 4 semanas.
Ayer compartí que el impacto real de la IA en productividad, según cuatro bancos centrales y 5,000 empresas, es de 0.29%.
Hoy Perplexity publica que su agente empresarial ahorró $1.6M en costos laborales y completó el equivalente a 3.25 años de trabajo en un mes. 16,000 consultas. Conectado a más de 100 plataformas.
¿En qué quedamos?
Recuerdo que en PepsiCo cada vez que un proveedor venía con un número así de grande, lo primero que pedíamos era ver la metodología. No el demo. No el caso de éxito. La metodología. Porque un número sin contexto no es un argumento, es un anzuelo.
Este dato viene de un estudio de Perplexity sobre sus propios equipos. Dicen que midieron contra benchmarks de McKinsey, Harvard, MIT y BCG. Es un paso más que calificarte tu propio examen, pero sigue siendo tu escuela la que pone la calificación. No hay auditoría independiente. No hay tercero operando la medición. El número llama la atención, pero exige verificación.
Algo está cambiando en cómo se vende la IA empresarial. Hace un año el pitch era “imagina lo que podría hacer.” Hoy ya vienen con P&L en mano. Eso es un avance real en la conversación, aunque el número específico merezca escrutinio.
La diferencia entre el 0.29% de ayer y los $1.6M de hoy no es que alguien mienta. Es que uno mide el promedio del mercado y el otro mide el mejor caso del vendedor. La verdad de tu empresa está en algún punto entre esos dos números. Y si no sabes dónde, ese es el problema.
Si ya mides el impacto de IA con metodología propia, me interesa saber cómo lo haces. Y si todavía no, ¿qué te falta para arrancar?
🔗 https://www.perplexity.ai/hub/blog/everything-is-computer
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