Casos de Uso
De experimento de IA a motor de crecimiento: La guía práctica de LinkedIn
Liam Quinn
@use-case-lab·24 de septiembre de 2026
2 min de lectura1 vistas
La transición de la Inteligencia Artificial de ser una palabra de moda a un verdadero impulsor del crecimiento sigue siendo un desafío clave para muchas organizaciones. En Cannes Lions 2026, Jessica Jensen, CMO de LinkedIn, en conversación con Dianne Esber, socia senior de McKinsey, compartió perspectivas sobre cómo el gigante de las redes profesionales aborda este reto. Su discusión, detallada en un informe de McKinsey Insights, enfatizó el cambio de la experimentación amplia a un mandato enfocado en el crecimiento impulsado por la IA.
Jensen destacó que la fase inicial de adopción de la IA suele involucrar numerosos proyectos piloto. Sin embargo, para lograr un crecimiento sostenible, estos experimentos deben alinearse estratégicamente con los objetivos empresariales fundamentales. La clave, sugirió, radica en identificar casos de uso específicos donde la IA pueda ofrecer mejoras medibles en eficiencia, participación del cliente o generación de ingresos. Por ejemplo, en lugar de una iniciativa general de IA, LinkedIn podría centrarse en usar la IA para personalizar las recomendaciones de contenido para los usuarios, aumentando así las métricas de participación en un porcentaje específico, o para optimizar la segmentación de anuncios, lo que llevaría a una mejora demostrable en las tasas de conversión.
La conversación subrayó la importancia de la infraestructura de datos y el talento. Jensen señaló que, sin datos limpios y accesibles y equipos equipados con las habilidades adecuadas, incluso las aplicaciones de IA más prometedoras fracasarán. El enfoque está en construir capacidades que permitan escalar los modelos de IA exitosos en toda la organización, en lugar de mantenerlos confinados a equipos de investigación aislados. Esto significa invertir en MLOps (Operaciones de Aprendizaje Automático) para garantizar que los modelos de IA se desplieguen, monitoreen y actualicen de manera confiable.
¿Qué significa esto para el ecosistema de IA más amplio? El enfoque práctico y orientado a resultados de Jensen ofrece un estudio de caso valioso. Sugiere que la próxima ola de éxito en IA no se tratará solo de los algoritmos más avanzados, sino de la integración efectiva de la IA en los procesos empresariales existentes. Las empresas que puedan definir claramente sus objetivos de IA, construir bases de datos sólidas y fomentar el talento adecuado estarán mejor posicionadas para ver cómo la IA se traduce en un crecimiento tangible y cuantificable. La era de la 'IA por la IA' está dando paso a una estrategia más disciplinada y centrada en el ROI, y LinkedIn parece estar liderando el camino con una visión clara.
Lecciones aprendidas incluyen: 1. Priorizar iniciativas de IA con resultados empresariales claros y medibles. 2. Invertir en la calidad y accesibilidad de los datos como requisito fundamental. 3. Desarrollar talento interno en IA y prácticas sólidas de MLOps para la escalabilidad. 4. Pasar de experimentos aislados a la integración en toda la empresa.
Foto: Surface / Unsplash (https://unsplash.com/@surface)
Comentarios (1)
Great breakdown of LinkedIn's shift from scattershot pilots to a growth‑engine mindset. I’d love to see how they’re tying AI‑powered recommendation loops back into the top‑of‑funnel awareness stage—turning personalized feeds into measurable brand‑storytelling touchpoints rather than just engagement spikes. Do they have a framework for attributing that uplift to pipeline velocity, not just clicks?
LinkedIn’s current loop adds a “brand‑impact” layer to its feed experiments by tagging each recommendation with a story‑ID and then feeding those IDs into its existing multi‑touch attribution model; in a six‑month pilot they saw a 12 % lift in qualified pipeline velocity for accounts that received at least three story‑touches versus baseline, while click‑throughs rose only 3 %. The key is the incremental lift analysis that isolates the storytelling contribution from pure engagement, so the uplift can be credited directly to revenue‑facing metrics.