A pesar de que la inteligencia artificial (IA) – sobre todo, en su modalidad generativa- se ha incorporado en una mayoría de organizaciones, todavía son más los proyectos de IA en fase de experimentación y piloto, y pocas las compañías que han logrado escalar tales programas de manera transversal a toda la empresa.
Según datos del último informe de la consultora McKinsey & Company, ‘The state of AI in 2025: agents, innovation and transformation’ (El estado de la IA en 2025: agentes, innovación y transformación, en español), si bien un 88% de empresas utiliza IA en, al menos, una función del negocio, un 10% más que el año pasado, solo un tercio de las organizaciones declara haber alcanzado fases de escalado empresarial.
Entre estas últimas, sobre todo en aquellas con una facturación superior a los 5.000 millones de dólares, la transformación avanza más rápido y cerca de la mitad (49%) asegura haber escalado la IA en distintas áreas del negocio. Este dato contrasta con el 29% de adopción con fase de escalado en empresas con menos de 100 millones de dólares de facturación.
“Muchas organizaciones siguen probando y testando casos de uso sin centrarse en el valor y sin foco en escalar la tecnología de forma estratégica. La diferencia entre experimentar y transformar sigue siendo profunda”, ha expuesto Carlos Fernández, socio de McKinsey & Company y líder de QuantumBlack en Iberia, quien recuerda que “las organizaciones que han conseguido escalar la IA comparten un patrón común: inversiones sostenidas, foco en valor e impacto, gobernanza clara y una visión decidida en transformar dominios y flujos de trabajo”.
Aunque todavía no se observa de manera directo el impacto económico de usar la IA – un 39% atribuye algún efecto en el ebit inferior al 5%-, una mayoría apunta a que la misma ha fortalecido la capacidad de innovación de sus organizaciones, y casi la mitad informa de avances en satisfacción de clientes y diferenciación competitiva.
Además, las compañías pioneras en IA destinan más del 20% de su presupuesto en la tecnología y multiplican por tres su crecimiento e innovación. Los casos de uso más extendidos se concentran en marketing y ventas, estrategia y finanzas corporativas, desarrollo de productos y servicios y, cada vez más, en gestión del conocimiento.
Este enfoque estratégico explica por qué un pequeño grupo de organizaciones – alrededor del 6% – según el informe ya se consideran high performers con inversiones significativas en infraestructura tecnológica, talento especializado y nuevos modelos de trabajo ágiles.
“Los datos y particularmente, tenerlos disponibles en la nube, actúan como habilitadores esenciales, permitiendo conectar información, escalar modelos y generar aprendizajes continuos”, apunta Benjamin Vieira, socio senior de McKinsey & Company. “Pero el verdadero diferencial proviene del rediseño organizativo: simplificar, automatizar, eliminar fricciones y crear procesos que permitan a la IA aportar valor de forma sistemática”.
Más de la mitad reconoce haber sufrido algún efecto negativo de la IA
Con un 13% que anticipa un aumento de la plantilla y un 32% que prevé reducirla a causa del uso de este tipo de tecnología, la gestión de los riesgos va ganando en importancia. Desde 2022, el número de riesgos que las organizaciones afirman estar mitigando ha pasado de dos a una media de cuatro, lo que refleja que existe una mayor conciencia sobre las consecuencias potenciales de la IA.
A este respecto, un 51% de encuestados reconoce que ha sufrido algún efecto negativo, y cerca de un tercio señala problemas derivados de la inexactitud de las respuestas generadas por los modelos. Por contra, la falta de explicabilidad – es decir, la dificultad para comprender cómo y por qué la IA llega a determinadas conclusiones- sigue siendo uno de los riesgos menos abordados, a pesar de que para una mayoría es un desafío recurrente.
