EmpowerScan · Costos Ocultos + Exposición IA por estrato

Teoría Socioeconómica de Henri Savall (ISEOR) · Extendida a la Era de la IA · Modelo de 3 estratos v03 · EmpowerLabs 2026

Industria

🏭Manufactura / Industrial30–50% nómina
🛒Comercial / Retail50–90% nómina
🏨Hospitalidad / Servicios80–140% nómina
💼Servicios Profesionales120–220% nómina
📈Financiero / SaaS / Cognitivo200–400% nómina
Composición de la plantilla por estrato Total: 100%
Cada estrato tiene una relación distinta con la IA. Los administrativos y mandos medios son sustituidos (costo a eliminar). Los cognitivos de alto valor son amplificados si se vuelven AI-natives (valor a multiplicar). Si los % no suman 100, se normalizan automáticamente.

Nivel de adopción de inteligencia artificial

"IA avanzada" = rediseño organizacional (modelo WORX/DOIX), no licencias instaladas. Para el estrato de alto valor, "avanzada" equivale a que se vuelvan AI-natives. Berkeley CMR (2025): la colaboración humano-IA sin rediseño puede rendir menos que el mejor agente solo.
Sin adopción IA0% capturado
IA básica (herramientas individuales)20% capturado
IA intermedia (algunos workflows)50% capturado
IA distribuida avanzada (rediseño)100% + ventaja

Horizonte de proyección — cómo crece la brecha

2026Diferencial base (EY 40%)
2027Inflexión Goldman · ×1.6
2028Ruptura del paradox · ×2.5

Resultados — escenario seleccionado

Nómina anual total
con carga social
Costo oculto Savall (neto)
Exposición total
🗂️ Costo automatizable (admin)
estrato sustituible
👔 Coordinación redundante (mandos)
estrato sustituible
🧠 Desempeño alto valor no generado
estrato amplificable

Comparativa visual

Con IA avanzada vs. Sin IA — el premio de la acción (año seleccionado)

Sin adopción IA
Costo Savall
Exposición IA (3 estratos)
IA avanzada (rediseño + AI-native)
Costo Savall (−25%)
Exposición IA
Premio anual de moverse a IA avanzada
recuperación de exposición · año seleccionado

Escenarios de ejemplo