HiBob usa 2,500 GPTs para impulsar producto y equipos | Keryc
HiBob convirtió el experimento con GPTs en una máquina que acelera adopción, producto y decisiones internas. ¿Su fórmula? Dar herramientas a las personas correctas, medir resultados concretos y volver a usar lo que funciona. (openai.com)
GPTs en cada equipo: de idea a herramienta diaria
No es magia ni un departamento secreto de IA. HiBob puso GPTs a disposición de empleados de ventas, producto, CS y operaciones para resolver tareas reales: desde preparar reuniones hasta detectar oportunidades de upsell. Los equipos usan esos GPTs como asistentes que condensan contexto, datos y pasos accionables. (openai.com)
Ejemplos concretos que mencionan en su caso:
Meeting Prep GPT: junta datos de CRM y notas para preparar briefings.
Upsell GPT: analiza patrones de uso para priorizar cuentas.
VBO Project Manager Assistant: resume llamadas de onboarding y crea listas de tareas.
SEO Assistant: conecta analíticas web para recomendar palabras clave.
Roadmap GPT: convierte datos de roadmap en insights accionables.
Estos ejemplos muestran algo simple: cuando el GPT está integrado al flujo y tiene un dueño, deja de ser un experimento y pasa a ser un compañero de trabajo. (openai.com)
Cómo transformaron GPTs en agentes reutilizables
HiBob no solo permitió crear GPTs: puso un proceso repetible para convertir ideas en agentes que otros equipos puedan usar.
Idea y prueba de concepto: propuestas ancladas a un problema específico.
Construcción: ingenieros crean agentes seguros con ChatGPT Enterprise y sistemas internos.
Adopción y enablement: documentación, entrenamiento y un responsable.
Mantenimiento: loops de feedback para refinar.
Escala: los agentes exitosos entran a un directorio interno para ser reutilizados.
Ese proceso es lo que convierte cientos de prototipos en decenas de herramientas productivas. (openai.com)
Resultados medibles y lecciones claras
HiBob comparte métricas concretas que sirven de guía si piensas implementar IA en tu equipo:
Más del 90% de sus empleados usan ChatGPT Enterprise activamente. (openai.com)
Construyeron más de 2,500 GPTs experimentales y desplegaron 200 en flujos internos. (openai.com)
Integraron características que usan modelos como GPT‑4o en su plataforma para clientes. (openai.com)
"AI isn't going to take people's jobs. Humans who know how to work with AI will." — Ronni Zehavi, cofundador y CEO. (openai.com)
Esa frase resume la apuesta: no se trata de reemplazo, sino de amplificar capacidades y medir el impacto en horas ahorradas, ingresos y satisfacción.
Qué puedes aplicar hoy, sin ahorrar presupuesto millonario
Empieza con un caso que duela de verdad: reduce horas de preparación o mejora onboarding.
Define dueño y métricas desde el día uno: quién responde por el GPT y cómo se mide el éxito.
Prototipa en un entorno cerrado (por ejemplo ChatGPT Enterprise) antes de integrar a producción.
Documenta y publica: un directorio interno evita duplicar esfuerzos.
Mide impacto económico o en tiempo: eso convierte experimentos en inversiones.
Conclusión
HiBob muestra que la gran diferencia no es la tecnología en sí, sino la disciplina para convertir experimentos en procesos replicables. Si das a la gente herramientas, estructura y métricas, la IA deja de ser un lujo para convertirse en una forma sistemática de mejorar trabajo y producto.
Si quieres leer la nota original, puedes ver más en la página de HiBob o en la publicación de OpenAI sobre su caso. HiBob · OpenAI: HiBob
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