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dc.contributor.advisorEscudero Guirado, Carmenes-ES
dc.contributor.authorGómez Noverques, Pabloes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.date.accessioned2025-07-11T08:14:13Z
dc.date.available2025-07-11T08:14:13Z
dc.date.issued2026es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/100740
dc.descriptionGrado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Relaciones Internacionaleses_ES
dc.description.abstractLos agentes de inteligencia artificial permiten a las empresas delegar procesos complejos con distintos grados de autonomía, pero la decisión sobre cómo implementarlos sigue siendo fundamentalmente estratégica. Este trabajo analiza esa decisión a través de una dicotomía entre dos enfoques: cost-out, orientado a la sustitución de trabajadores y la reducción de costes, y capacity-up, orientado a ampliar las capacidades del trabajador mediante colaboración humano-agente. Para ello, se construye un marco teórico que integra la Turing Trap de Brynjolfsson, los factores de delegación identificados por Strunk y otros, y un modelo de creación de valor de elaboración propia, con el objetivo de examinar no solo el impacto económico de estas tecnologías, sino también sus implicaciones organizativas, competitivas y regulatorias. Sobre esa base, se analizan dos casos de estudio: Klarna, que adoptó un enfoque de sustitución en atención al cliente, y McKinsey, que desarrolló el agente Lilli como herramienta de productividad sin reducción de plantilla. La evidencia sugiere que el enfoque capacity-up resulta más defendible estratégica, organizativa y regulatoriamente para empresas consolidadas. No obstante, el enfoque cost-out puede ser legítimo como fase transitoria en organizaciones con recursos limitados o en tareas altamente estandarizadas, siempre que sus riesgos de calidad, aceptación interna y sostenibilidad se gestionen adecuadamente.es-ES
dc.description.abstractAI agents enable companies to delegate complex processes with varying degrees of autonomy, yet the decision on how to implement them remains fundamentally strategic. This paper examines that decision through a dichotomy between two approaches: cost-out, aimed at replacing workers and reducing costs, and capacity-up, aimed at expanding human capabilities through human-agent collaboration. To do so, it develops a theoretical framework that integrates Brynjolfsson’s Turing Trap, the delegation factors identified by Strunk et al., and a proprietary value creation model, with the aim of examining not only the economic impact of these technologies, but also their organisational, competitive, and regulatory implications. On that basis, two case studies are analysed: Klarna, which adopted a substitution approach in customer service, and McKinsey, which developed the Lilli agent as a productivity tool without headcount reduction. The evidence suggests that the capacity-up approach is more defensible from a strategic, organisational, and regulatory standpoint for established firms. However, the cost-out approach may still be legitimate as a transitional phase in resource-constrained organisations or in highly standardised tasks, provided that its risks in terms of quality, internal acceptance, and long-term sustainability are properly managed.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherK21es_ES
dc.titleEl impacto de los agentes de IA en la estrategia empresarial: Del riesgo de reemplazo a la creación de valor sostenible - Gómez Noverques, Pabloes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsAgentes de inteligencia artificial, estrategia empresarial, automatización, augmentación, Turing Trap, creación de valor, gobernanza de IAes-ES
dc.keywordsAI agents, business strategy, automation, augmentation, Turing Trap, value creation, AI governanceen-GB


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