RingCentral está llevando la inteligencia artificial más allá de los equipos de ingeniería. La empresa, con casi tres décadas en comunicaciones empresariales y más de 2.600 millones de dólares en ingresos anuales, está dando a sus empleados acceso a ChatGPT Work y Codex para transformar la forma en que crea productos y opera internamente.
La idea es sencilla, pero poderosa: si cualquier persona puede convertir una idea en un proyecto funcional, la distancia entre imaginar una solución y ponerla en marcha se reduce drásticamente. ¿Qué ocurre cuando esa posibilidad llega a miles de empleados, incluidos profesionales sin experiencia técnica y ejecutivos?
Un desafío para aprender haciendo
La Oficina del CEO de RingCentral organizó el AI-Native Challenge, una iniciativa en la que cada participante recibió acceso a ChatGPT Work y Codex. No había un flujo de trabajo obligatorio ni una receta que seguir. El reto consistía en construir un proyecto completo de principio a fin.
Los participantes tuvieron que pasar por todas las etapas habituales de un proyecto: planificación, implementación, pruebas, documentación, integración continua y mejoras. El resultado fue significativo: casi todos crearon un repositorio funcional y miles de empleados entregaron proyectos que realmente podían utilizarse.
Más que un concurso de programación, la iniciativa buscaba mostrar que el desarrollo apoyado por IA no pertenece exclusivamente a los ingenieros. Una persona de operaciones, gestión de proyectos o atención al cliente también puede construir herramientas útiles si entiende el problema y cuenta con las herramientas adecuadas.
La IA no elimina la necesidad de criterio humano. Acelera el trabajo, mientras las personas siguen definiendo los objetivos, el contexto y las decisiones importantes.
De una idea a una función para clientes
RingCentral está aplicando este enfoque dentro de su propio portafolio de productos basados en inteligencia artificial. Entre ellos se encuentran RingCentral AI Receptionist, conocido como AIR, AI Virtual Assistant, o AVA, y AI Conversation Expert, o ACE.
El objetivo es acortar el camino entre una necesidad detectada y una función disponible para los clientes. Codex puede ayudar a preparar código, organizar tareas y acelerar iteraciones, pero los equipos humanos continúan validando los resultados, revisando la arquitectura y comprobando que el producto funcione como se espera.
Este matiz es importante. Hablar de una empresa «nativa de IA» no significa que los empleados dejen de participar en el desarrollo. Significa que la IA se integra desde el comienzo en la manera de investigar, planificar, construir, probar y mejorar una solución.
La IA también reorganiza las operaciones
El experimento no se quedó en ingeniería. El área de gestión de programas, conocida como PMO, está utilizando ChatGPT Work para crear flujos de trabajo que reúnen información dispersa en Jira, Google Sheets, sistemas CRM y otras herramientas.
Antes, preparar un informe podía implicar revisar notas, conversaciones y múltiples paneles. Ahora, estos flujos pueden generar notificaciones y reportes con los cambios relevantes, los bloqueos, las personas responsables y las acciones pendientes.
La diferencia se nota especialmente en las reuniones. En lugar de llegar preguntando qué cambió desde la última actualización, los equipos pueden comenzar con una visión más clara de los problemas y las decisiones que necesitan atención.
Según RingCentral, este sistema funciona como una especie de sistema operativo para la gestión de programas. Al reducir la coordinación manual, la PMO puede administrar más proyectos con mayor consistencia y precisión.
Qué pueden aprender otras empresas
La experiencia de RingCentral deja varias lecciones prácticas para organizaciones que todavía están explorando la IA:
- La experimentación necesita espacio. Un reto abierto puede revelar usos que no aparecen en los planes tradicionales de transformación digital.
- La capacitación funciona mejor con proyectos reales. Las personas aprenden más cuando deben resolver un problema concreto y entregar un resultado.
- La IA no es solo para programar. También puede ayudar con reportes, seguimiento, documentación, coordinación y transferencia de conocimiento.
- La supervisión humana sigue siendo esencial. La IA puede acelerar una tarea, pero no reemplaza el contexto del negocio ni la responsabilidad sobre el resultado.
- Los beneficios crecen cuando se conectan los equipos. Lo aprendido en ingeniería puede mejorar operaciones, y los problemas de operaciones pueden inspirar nuevos productos.
La historia de RingCentral muestra que adoptar IA no consiste únicamente en comprar una herramienta o crear un chatbot interno. El cambio más profundo aparece cuando la empresa permite que sus empleados experimenten, conviertan ideas en soluciones y compartan lo aprendido.
La inteligencia artificial, en este caso, no se presenta como una promesa futurista. Ya está funcionando como una capa de trabajo que conecta desarrollo, gestión y operaciones. La pregunta para otras organizaciones no es si sus empleados usarán IA, sino cómo crearán las condiciones para que ese uso genere valor real y verificable.