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
