La inteligencia artificial ha trascendido la fase de novedad para consolidarse como una herramienta operativa en la vasta mayoría de las empresas. Sin embargo, su prometido impacto transformador y la capacidad de generar beneficios financieros a gran escala siguen siendo un desafío para muchas organizaciones. Un reciente informe de McKinsey, «The State of AI in 2025», ilumina este panorama, revelando que si bien el 88% de las compañías ya integra la IA en al menos una función de negocio, solo un tercio ha logrado escalar sus iniciativas a nivel empresarial, y apenas el 39% reporta un impacto positivo en su EBIT, que generalmente no supera el 5%. La gran mayoría de las compañías aún se encuentran en fases piloto, experimentando con la tecnología sin haberla industrializado plenamente.
La Adopción de la IA en el Entorno Empresarial Actual
La normalización de la IA en el día a día empresarial es innegable. La cifra del 88% de organizaciones que utilizan la IA habitualmente marca un aumento de diez puntos respecto al año anterior, confirmando su papel como herramienta operativa esencial. No obstante, esta adopción es un proceso escalonado, y casi dos tercios de las empresas admiten estar todavía en fase de experimentación o ejecutando programas piloto. Solo una minoría ha logrado avanzar hacia la industrialización a nivel empresarial. Como era previsible, las grandes corporaciones con mayores recursos económicos y organizativos lideran este camino: cerca de la mitad de aquellas con ingresos superiores a los 5.000 millones de dólares ya están en fase de escalado, muy por encima del 29% de las empresas más pequeñas.
La Era de la Empresa Agéntica: Agentes de IA en Acción
Una de las conclusiones más destacadas del informe es la emergencia de los «agentes de IA». Estos sistemas, basados en modelos fundacionales, tienen la capacidad de actuar en el mundo real y ejecutar múltiples pasos de un flujo de trabajo de forma autónoma. La era de la empresa agéntica ha llegado, y el interés es palpable: un 62% de los encuestados ya experimenta con ellos, y un 23% ha comenzado a escalarlos en al menos un área funcional. 🚀
A pesar del entusiasmo, su despliegue a gran escala sigue siendo limitado, sin que ningún departamento supere el 10% de adopción. Las funciones de TI y gestión del conocimiento muestran el avance más significativo, especialmente en áreas como la automatización del soporte técnico o la investigación profunda. Sectores como tecnología, medios, telecomunicaciones y salud se perfilan como los más activos en este ámbito. Esta tendencia coincide con el Agentic Enterprise Index de Salesforce, que reportó un crecimiento del 119% en la creación de agentes de IA en empresas y una multiplicación por 22 en las conversaciones de atención al cliente gestionadas por estos sistemas en la primera mitad de 2025. Los agentes no solo automatizan tareas, sino que se integran como parte del equipo, apoyando a empleados y consumidores.
¿Cómo Impacta la IA en los Resultados Financieros?
Aunque los resultados financieros generales son aún modestos, ya se observan efectos cualitativos significativos. La mayoría de las organizaciones reconocen que la IA ha impulsado la innovación interna. Aproximadamente la mitad percibe mejoras en la satisfacción del cliente y una diferenciación clara frente a la competencia. Sin embargo, solo el 39% reporta un impacto positivo en el EBIT, y en la mayoría de los casos, este no supera el 5%. La relación entre el uso de la IA y el incremento de ingresos se manifiesta principalmente en actividades relacionadas con:
- Marketing y ventas 📈
- Estrategia corporativa
- Desarrollo de productos
Por otro lado, los ahorros derivados de la automatización son más frecuentes en campos como el desarrollo de software, la fabricación y las TI.
El Secreto de las Empresas «High Performers» en IA
El estudio de McKinsey identifica un grupo minoritario, las denominadas «high performers» o «de alto rendimiento», que apenas representan el 6% del total, pero que concentran los mayores resultados. Estas empresas logran un impacto de más del 5% de su EBIT directamente atribuible a la IA. Su éxito radica en una combinación de ambición estratégica, capacidad organizativa y profundidad tecnológica.
Estas compañías utilizan la IA no solo para mejorar la eficiencia, sino como un motor de transformación radical. Son casi tres veces más propensas a rediseñar sus flujos de trabajo e implementar cambios empresariales profundos impulsados por la tecnología. Además, integran la IA en múltiples funciones, avanzan rápidamente en el escalado de agentes y destinan una porción considerablemente mayor de su presupuesto digital a estas soluciones, superando el 20% en muchos casos.
Las organizaciones de alto rendimiento están mucho más avanzadas en la adopción a gran escala de agentes de IA en diversas funciones. El patrón es claro: en todos los sectores, una proporción mucho mayor de los «high performers» describe el uso de agentes de IA como «en proceso de escalado» o «totalmente escalado» en comparación con el resto de las empresas. Las áreas con mayor disparidad incluyen:
- TI: 33% de high performers vs. 8% del resto de empresas
- Gestión del conocimiento: 31% vs. 7%
- Desarrollo de productos/servicios: 29% vs. 5%
Otro rasgo distintivo es el papel del liderazgo. Entre los «high performers», la alta dirección se involucra activamente en la adopción de la IA, integrándola en la estrategia y actuando como modelo para la organización. Este compromiso facilita el rediseño de procesos, el desarrollo de talento especializado y la adopción de metodologías ágiles. McKinsey destaca que el éxito depende en gran medida de la capacidad para transformar los flujos de trabajo y para combinar la automatización con la experiencia humana, un concepto que define como «inteligencia híbrida».
Claves del Éxito de los High Performers en IA
Los rasgos característicos de estas empresas de alto rendimiento en la IA son:
- 👨💻 Humano en el bucle (Human in the loop): Procesos definidos para determinar cómo y cuándo las salidas del modelo de IA necesitan validación humana.
- ⚙️ Infraestructura tecnológica: Arquitectura tecnológica que permite la implementación de iniciativas de IA con las últimas tecnologías.
- 🗺️ Hoja de ruta de IA claramente definida: Hoja de ruta con iniciativas y casos de uso de IA específicos en todos los dominios de negocio, alineada con la estrategia general de IA.
- 🤝 Alineación del liderazgo en la creación de valor: Los líderes sénior comprenden cómo la IA puede crear valor para el negocio.
- 🔄 Reconfiguración de procesos de negocio: Incorporación de soluciones de IA en los procesos de negocio y escalado efectivo (ej., cambios en los procesos de los empleados, reescritura de interfaces de usuario).
- 🔝 Participación del liderazgo sénior: Líderes sénior que impulsan activamente la adopción de la IA, incluyendo el modelado de roles en su uso.
- 📦 Entrega de productos: Organización ágil de entrega de productos o una organización a nivel empresarial con procesos de entrega de equipos de IA bien definidos.
- 👥 Planificación estratégica de la fuerza laboral: Plan claro de fuerza laboral (para roles tecnológicos y no tecnológicos) que incorpora los cambios anticipados de la IA.
- 🔁 Desarrollo de soluciones iterativo: Proceso establecido para construir soluciones de IA y mejorarlas iterativamente.
- ⚡ Ciclos de desarrollo rápidos: Esfuerzos de IA que progresan rápidamente y son adaptativos (caracterizados por una toma rápida de decisiones y un aprendizaje iterativo).
El Impacto Laboral y los Riesgos Asociados a la IA
El impacto laboral de la IA sigue siendo incierto. La mayoría de las empresas no han registrado cambios significativos en el tamaño de su plantilla en el último año. Sin embargo, las expectativas apuntan a un futuro con mayores transformaciones: cerca de un tercio de los encuestados prevé reducciones significativas en la fuerza laboral en los próximos doce meses, mientras que un 13% anticipa incrementos. Mientras tanto, la demanda de perfiles ligados a la IA, especialmente en ingeniería de software, análisis de datos y aprendizaje automático, continúa creciendo, liderada por las grandes empresas.
La gestión del riesgo se ha convertido en un asunto crucial. La mitad de las organizaciones ha experimentado consecuencias negativas vinculadas a la IA, principalmente por inexactitud en los resultados, aunque también se mencionan problemas de propiedad intelectual o cumplimiento regulatorio. Estos riesgos impulsan una mayor inversión en protocolos, aunque persisten lagunas importantes, especialmente en explicabilidad y reputación. La visión del estudio de McKinsey concuerda con el fenómeno del «workslop»: contenido generado por IA masivo y aparentemente «bueno» pero que carece de sustancia y exige reprocesamiento humano. Este es un síntoma claro de la brecha entre la adopción y el valor real, generando fricciones, consumiendo tiempo y recursos, y potencialmente deteriorando la confianza y la calidad del trabajo. Un estudio de BetterUp Labs y la Universidad de Stanford señaló que el 41% de los trabajadores había recibido este tipo de entregas deficientes, lo que equivale a casi dos horas adicionales de retrabajo por caso y un coste anual estimado de hasta nueve millones de dólares para una empresa de 10.000 empleados, además del daño a la confianza entre compañeros y la percepción de competencia profesional.
El informe pone de manifiesto que la IA ha dejado de ser una novedad para convertirse en un estándar operativo. Sin embargo, su potencial transformador permanece en gran parte inexplorado. Para la mayoría de empresas, el reto urgente es pasar de la experimentación a la integración estructural; para las minoritarias que ya lideran el cambio, la IA representa una vía para reinventar negocios completos y crear nuevas ventajas competitivas. El desenlace dependerá de la ambición estratégica, la capacidad de ejecución y la disposición a rediseñar el trabajo desde la base.