ENEOS Materials, una división del grupo ENEOS en Japón, desplegó ChatGPT Enterprise para enfrentar escasez de personal y mejorar la productividad en sus plantas. La adopción pasó de pilotos a uso generalizado entre empleados, y la empresa convirtió la herramienta en un apoyo cotidiano para diseño, investigación y capacitación.
Qué hizo ENEOS Materials
La iniciativa comenzó como un equipo voluntario que quiso primero dominar la herramienta y luego extender su uso al resto de la compañía. ENEOS Materials eligió ChatGPT Enterprise por sus controles de seguridad y la precisión de los resultados, requisitos clave para trabajar con información propietaria en manufactura. La publicación oficial de OpenAI detalla este proceso y fecha la nota el 24 de septiembre de 2025. (openai.com)
"ChatGPT se convirtió en un socio para cada empleado", dicen desde la compañía, tras expandir la plataforma a toda la organización. (openai.com)
Resultados medibles en productividad
Los números son directos y útiles si te preguntas si la IA trae beneficios reales. Durante y después del piloto reportaron:
- 80% de los empleados dijeron que su flujo de trabajo mejoró de forma significativa.
- Reducción del 90% en el tiempo de agregación y análisis de datos en Recursos Humanos.
- Investigaciones que antes tomaban meses ahora se resuelven en minutos.
Esos resultados provienen del informe de adopción que publicó OpenAI sobre el caso de ENEOS Materials. (openai.com)
Casos prácticos dentro de la empresa
Investigación técnica y barreras idiomáticas
En una planta en Hungría, el equipo usó Deep Research para buscar y traducir contenido local que antes tardaba meses en analizarse. Preguntas complejas y cálculos que consumían medio día ahora se resuelven en minutos, lo que acelera la toma de decisiones en I+D. (openai.com)
Diseño de planta y seguridad
Ingeniería creó un custom GPT que genera especificaciones de diseño a partir de datos como tipo de fluido, caudal y diámetro de tuberías. Esto permitió identificar riesgos de corrosión y baselines de diseño en segundos, aumentando la seguridad y reduciendo trabajo manual repetitivo en proyectos de ingeniería. (openai.com)
Capacitación y análisis de formación
Recursos Humanos automatizó el análisis de retroalimentación de formación con un custom GPT. Tareas que antes tomaban 1 o 2 horas ahora se completan en 20 segundos, y la agregación de datos se redujo cerca del 90%. Incluso empleados sin experiencia previa en programación pudieron construir herramientas internas con ayuda de la plataforma. (openai.com)
¿Por qué esto importa para otras empresas?
Si trabajas en una fábrica, una pyme industrial o lideras operaciones, la lección principal es que la IA puede democratizar tareas especializadas. No se trata solo de automatizar, sino de permitir que más personas resuelvan problemas técnicos sin ser ingenieros expertos en software.
La adopción rápida en ENEOS Materials subraya dos puntos prácticos:
- Simplicidad de uso: describir lo que se necesita en lenguaje natural y obtener resultados útiles.
- Control y seguridad: selección de una versión empresarial que cumple requisitos internos para datos sensibles.
Esto baja la barrera para que equipos de planta, mantenimiento o calidad prueben soluciones sin grandes proyectos de TI.
Mirando hacia adelante
ENEOS Materials planea extender la IA más allá de ChatGPT, integrando modelos entrenados internamente en equipos y explorando control por lenguaje natural en el piso de planta. Esa visión apunta a una interacción cotidiana con máquinas, similar a cómo ahora interactuamos con asistentes conversacionales. (openai.com)
Si te preguntas si debes probar algo similar en tu empresa, piensa en tres pasos prácticos: identificar un caso de alto impacto y bajo complejidad, validar con un equipo pequeño, y medir ganancias reales en tiempo y seguridad. La historia de ENEOS Materials no es solo un logro tecnológico, es una guía de cómo la IA puede entrar en operaciones sin promesas vacías, siempre y cuando haya gobernanza y criterios claros para datos sensibles.
