Creatividad corporativa. Gestión de la innovación.

Abstract

Este trabajo analiza en qué fase del proceso de innovación empresarial: ideación, desarrollo o implementación, la inteligencia artificial generativa (IAG) aporta mayor valor, evaluado mediante cinco criterios: eficiencia temporal, calidad de resultados, originalidad y diversidad, cumplimiento normativo y adopción organizativa. La metodología combina una revisión bibliográfica temática de 57 fuentes académicas con cuatro entrevistas semiestructuradas a profesionales de dos sectores contrastados: el creativo y de agencias de medios, y el financiero y de consultoría de innovación. Los hallazgos muestran que el valor de la IAG no es uniforme ni universal: depende del sector, el tipo de tarea y el criterio evaluado. En la ideación, la IAG amplía el espacio de alternativas y reduce el coste de exploración, aunque con riesgo real de homogeneización cuando se usa sin dirección. En el desarrollo, es donde mayor valor acumulado se observa: los cuatro entrevistados coinciden en ganancias de eficiencia del 50-80% en producción de entregables, si bien la revisión humana sigue siendo imprescindible. En la implementación, el valor potencial es alto pero el realizado es bajo, condicionado por la madurez de gobernanza de la organización. El hallazgo más relevante es la brecha entre política formal de cumplimiento y práctica real, especialmente pronunciada en el sector creativo. El trabajo aporta tres contribuciones teóricas propias: la distinción entre homogeneización como problema en sectores creativos y como ventaja en sectores donde prima la exhaustividad; la caracterización de la omisión silenciosa como riesgo de calidad distinto de la alucinación clásica; y la reformulación del problema de gobernanza desde el diseño normativo hacia la formación orientada a la percepción del riesgo. Como aportación aplicada, el trabajo incluye una guía práctica de uso de la IAG en las tres fases del proceso de innovación.This paper analyses in which phase of the business innovation process: ideation, development, or implementation, generative artificial intelligence (GenAI) provides the greatest value, assessed through five criteria: time efficiency, output quality, originality and diversity, regulatory compliance, and organisational adoption. The methodology combines a thematic literature review of 57 academic sources with four semi-structured interviews conducted with professionals from two contrasting sectors: the creative and media agency sector, and the financial and innovation consulting sector. The findings show that GenAI's value is neither uniform nor universal: it depends on the sector, the type of task, and the criterion being assessed. In ideation, GenAI expands the space of alternatives and reduces the cost of exploration, albeit with a real homogenisation risk when used without explicit direction. In development, the highest accumulated value is observed: all four interviewees reported efficiency gains of 50-80% in deliverable production, although human review remains indispensable. In implementation, potential value is high but realised value is low, conditioned by the organisation's governance maturity. The most significant finding is the gap between formal compliance policy and actual practice, especially pronounced in the creative sector. The paper makes three original theoretical contributions: the distinction between homogenisation as a problem in creative sectors and as a functional advantage in sectors where exhaustiveness outweighs differentiation; the characterisation of silent omission as a quality risk distinct from classic hallucination; and the reformulation of the governance problem from regulatory design towards training oriented at risk perception. As a practical contribution, the paper includes a guide for employees on how to use GenAI effectively across the three phases of the innovation process.