Todas las empresas buscan hoy entender cómo automatizar el trabajo de sus equipos con IA. Y, en ese mismo proceso, la propia IA también puede aportar respuestas.

Fundada en 2019 y con sede en San Francisco, la startup Scribe desarrolló una extensión para navegador que se instala en las laptops de los empleados, registra sus pantallas y observa en silencio cómo trabajan. Además de ofrecerles a las empresas información sobre los pasos que componen tareas repetitivas, su software de IA puede generar automáticamente guías y tutoriales paso a paso, con explicaciones claras sobre la operatoria de los distintos equipos, capturas de pantalla e instrucciones de clic.

Eso también resulta ideal para enseñarles a los agentes de IA cómo trabajan las personas, qué deben hacer, qué herramientas utilizar y cómo resolver distintas tareas por su cuenta. “Las empresas se dan cuenta de que necesitamos hacer que nuestras organizaciones sean legibles para humanos y agentes”, dice la CEO y cofundadora Jennifer Smith.

Hoy, 80.000 clientes, entre ellos LinkedIn, HubSpot y T-Mobile, usan las guías de Scribe para capacitar a nuevos empleados en flujos de trabajo complejos y detectar ineficiencias, lo que les permite ahorrar tiempo y plata. La enseñanza a agentes, más que a humanos, todavía está en una etapa inicial.

Gracias a Scribe, Klaviyo, una compañía de software de marketing con ingresos por US$ 1.200 millones en 2025, detectó que sus representantes de ventas pasaban horas entre distintas herramientas para hallar información sobre clientes potenciales, un proceso que podría automatizarse más adelante. En otra empresa, Scribe descubrió que los representantes de atención al cliente debían revisar 20 herramientas distintas, como el correo electrónico y Teams, para responder una pregunta simple de un cliente: “¿Dónde está mi pedido?”. En una tercera compañía, Scribe identificó que los representantes de soporte destinaban más de 400 horas a copiar y pegar información entre distintos sistemas.

La ola de la IA aceleró el crecimiento de Scribe. La compañía anunció el lunes que en abril superó los US$ 100 millones en ingresos recurrentes anualizados, unos US$ 8,3 millones de facturación durante ese mes. Más de 6 millones de empleados tienen la app de Scribe en sus laptops, y las empresas pagan suscripciones de US$ 20 o contratos de cinco a siete cifras. Cerca de 600.000 organizaciones usan la versión gratuita de la app, que captura el trabajo que las personas realizan en un navegador, mientras que los planes pagos también pueden registrar apps de escritorio.

Los modelos de IA de la startup, desarrollados sobre los sistemas de OpenAI, Anthropic y Google, registraron y analizaron 15 millones de flujos de trabajo distintos, como la incorporación de nuevos empleados, la gestión de tickets o la respuesta a clientes, y observaron cómo trabajan las personas en 40.000 apps empresariales. La startup con sede en San Francisco alcanzó una valuación de US$ 1.300 millones tras levantar una ronda Serie C de US$ 75 millones en noviembre.

Las raíces de la startup nacieron en los años de Smith como consultora. Mientras se desempeñaba como analista de negocios en McKinsey hace más de 15 años, Smith detectó que la mayoría de las empresas entendía poco del trabajo real de sus empleados, los clics, la escritura y el copiado y pegado entre distintas apps a los que destinaban horas.

Para saber qué hacían las personas y ayudar a sus jefes a volverlas más eficientes, el método era todavía más minucioso. Smith acercaba una silla detrás de un empleado, observaba por encima de su hombro, registraba con precisión cada paso que daba y entrevistaba a decenas de trabajadores que habían encontrado mejores formas de usar las herramientas. “El conocimiento institucional vive en la cabeza de las personas”, dice. “Se podría decir que es el activo más importante de una empresa y no es algo que realmente poseas, puedas ver o usar”, agrega.

Smith creía que debía existir una alternativa mejor que mirar por encima del hombro de un empleado. La respuesta fue la IA. En el verano de 2019, se asoció con el cofundador Aaron Podolny para lanzar Scribe. La compañía ofrece dos productos: Scribe Capture, que registra flujos de trabajo y los transforma en guías, y Scribe Optimize, que analiza esos datos para detectar ineficiencias y mejorar procesos. Según Smith, la app solo captura datos de herramientas de trabajo como Slack y Salesforce. También anonimiza la información al identificar tendencias por equipo, en vez de monitorear la actividad individual, como dónde pasan más tiempo los empleados. “Fue creado para medir el trabajo, no a los trabajadores”, dice Smith. Eso significa que Scribe no observa si las personas miran YouTube durante el almuerzo, por ejemplo, aunque habrá que creerle.

Las herramientas que rastrean y registran el trabajo de los empleados para elevar la productividad existen desde hace décadas, pero el llamado “bossware” explotó durante la pandemia y generó un fuerte malestar entre los trabajadores. De la mano de la IA, estas soluciones ganaron presencia y sofisticación, y hoy siguen pulsaciones de teclado, movimientos del mouse y clics. A fines de abril, Meta les dijo a miles de empleados que registraría todo lo que hicieran en sus computadoras para entrenar modelos de IA con sus tareas cotidianas. Empleados furiosos lo calificaron como una violación de la privacidad y una decisión “insensible”, informó The New York Times. Con gigantes tecnológicos como Meta, que recortan miles de puestos para compensar los miles de millones que destinan a IA, estas herramientas de vigilancia podrían usarse, claramente, para detectar roles a eliminar.

Los clientes de Scribe aseguran que la app no sirve para vigilar a los trabajadores, sino para responder a fondo una pregunta: “¿qué hacemos acá?”, y detectar cómo se puede mejorar. Glenn Vanderlann, director sénior de Klaviyo, dice que garantizar transparencia entre los empleados sobre qué rastrea y qué no rastrea la app fue clave para implementar la herramienta. “Si alguien va a ESPN.com… no nos importa. O sea, está bien. No vamos a rastrear eso”, dice, y agrega que los empleados tienen la opción de excluirse.

Mike Dauber, socio general de Amplify e inversor en Scribe, compara lo que Scribe hace para miles de firmas en la era de la IA con la forma en que conductores humanos manejaron al principio los Waymos por San Francisco para mapear la ciudad, antes del despliegue de autos sin conductor años después. “No podés automatizar cosas si primero no las mapeaste”, dice. Pero, claro, Waymo ya no necesita a esos conductores.

*Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com.