30,000 licencias. 1,000 instructores voluntarios. 93% de uso diario.
Microsoft acaba de publicar el caso de Lloyds Banking Group como referencia de adopción de IA en servicios financieros para 2026. Los números importan, pero lo que vale es el mecanismo detrás. Las áreas internas del banco compitieron por las licencias de Copilot presentando business cases ante liderazgo. El equipo que mostraba dónde iba a capturar valor, ganaba su cuota.
En paralelo, Goldman Sachs publicó este mes que la IA ahorra entre 40 y 60 minutos al día al empleado que la usa, pero 80% de las empresas aún no ha capturado ese ahorro. La distancia entre esos dos datos tiene nombre: habilitación humana.
Piensa en las migraciones de Salesforce en la década pasada. Muchas empresas compraban licencias para todo el equipo comercial y esperaban que el uso llegara solo. La adopción real rondaba 30 o 40 por ciento. Las que llegaron más alto invirtieron en una red interna de power users que enseñaban a los demás y documentaban casos de uso reales. El software era el mismo. El resultado, dos mundos distintos.
El caso Lloyds tampoco se replica de un martes a otro. Tomó dieciocho meses construir la red de instructores, integrar el feedback semanal de los promptathons y conectar las métricas de uso con las de negocio. Escalar una capa humana requiere inversión sostenida, no un arranque con pizza.
Si en tu empresa ya se compraron licencias de Copilot o similares y la adopción se quedó por debajo del 40 por ciento, la respuesta probablemente no está en comprar más. Esta semana, identifica a los tres empleados que ya le sacan valor a la herramienta y pregúntales qué tuvieron que aprender para llegar ahí. Ahí se asoma la pieza que falta.
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🔗 Fuente: https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/financial-services/2025/12/18/ai-transformation-in-financial-services-5-predictors-for-success-in-2026/
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