El uso de la inteligencia artificial, tanto la IA generativa como la IA analítica, continúa ganando un impulso drástico: el setenta y ocho por ciento de los encuestados dice ahora que sus organizaciones usan IA en al menos una función empresarial, un aumento desde el cincuenta y cinco por ciento en 2023. El uso de la IA generativa en particular está aumentando rápidamente, con un setenta y uno por ciento de las organizaciones que reporta un uso regular en al menos una función empresarial a finales de 2024.
Hallazgos clave de la investigación 2025:
- Los sistemas agénticos están emergiendo: El veintitrés por ciento de los encuestados reporta que sus organizaciones están escalando un sistema agéntico de IA en alguna parte de sus empresas, mientras que un treinta y nueve por ciento adicional ha comenzado a experimentar.
- La supervisión de la gobernanza de la IA por parte del CEO es uno de los elementos más correlacionados con un mayor impacto (autopercibido) en el EBIT derivado del uso de la IA generativa en la organización.
- El rediseño de los flujos de trabajo tiene el mayor efecto en la capacidad de la organización de ver un impacto en el EBIT por su uso de la IA generativa.
- Las compañías con ingresos anuales de quinientos millones de dólares o más están adoptando las mejores prácticas más rápidamente que las organizaciones más pequeñas.
- Más del ochenta por ciento de las organizaciones aún no ve un impacto tangible en el EBIT a nivel empresarial por su uso de la IA generativa, aunque el valor a nivel de unidad de negocio está aumentando.
Cómo las compañías están organizando la implementación de la IA generativa y quién está a cargo
El análisis de la encuesta muestra que la supervisión de la gobernanza de la IA por parte del CEO (es decir, las políticas, procesos y tecnología necesarios para desarrollar e implementar sistemas de IA de manera responsable) es uno de los elementos más correlacionados con un mayor impacto reportado en los resultados financieros debido al uso de la IA generativa en la organización. Esto es particularmente cierto en las compañías más grandes, donde la supervisión del CEO es el elemento con más impacto en el EBIT atribuible a la IA generativa.
El veintiocho por ciento de los encuestados cuyas organizaciones usan IA reporta que su CEO es responsable de supervisar la gobernanza de la IA, aunque la proporción es menor en organizaciones más grandes (con quinientos millones de dólares o más en ingresos anuales). El diecisiete por ciento dice que la gobernanza de la IA es supervisada por su junta directiva. En muchos casos, la gobernanza de la IA es una responsabilidad compartida: en promedio, los encuestados reportan que dos líderes están a cargo.
El valor de la IA proviene de reconfigurar cómo operan las compañías
La última encuesta muestra que, de veinticinco atributos probados para organizaciones de todos los tamaños, el rediseño de los flujos de trabajo tiene el mayor efecto en la capacidad de una organización de ver un impacto en el EBIT por su uso de la IA generativa. Las organizaciones están comenzando a remodelar sus flujos de trabajo mientras implementan la IA generativa. El veintiuno por ciento de los encuestados que reportan el uso de IA generativa en sus organizaciones dice que sus organizaciones han rediseñado fundamentalmente al menos algunos flujos de trabajo.
Este hallazgo es consistente con investigaciones anteriores sobre la implementación de tecnología transformadora: el valor no proviene simplemente de adoptar una nueva tecnología, sino de reconfigurar los procesos organizacionales en torno a las capacidades de esa tecnología. Para la IA generativa específicamente, el rediseño del flujo de trabajo implica repensar fundamentalmente cómo fluye el trabajo entre los sistemas automatizados y los humanos, cómo se captura y verifica el resultado del sistema, y cómo los equipos colaboran con las herramientas de IA.
Hallazgo crítico: La mayoría de las organizaciones aún no está implementando las mejores prácticas conocidas
Aunque estos siguen siendo los primeros días para la implementación, la mayoría de los encuestados aún no ha visto un impacto en toda la organización, en los resultados financieros, por el uso de la IA generativa. La mayoría tampoco está implementando aún las prácticas de adopción y escalamiento que, según investigaciones anteriores, ayudan a crear valor cuando se implementan nuevas tecnologías.
En una encuesta complementaria en un conjunto de mercados desarrollados, solo el uno por ciento de los ejecutivos de compañías describe sus implementaciones de IA generativa como "maduras".
1%Porcentaje de ejecutivos que describen sus implementaciones de IA generativa como maduras
La emergencia de sistemas agénticos de IA: La próxima frontera
Las organizaciones también están comenzando a explorar oportunidades con agentes de IA, sistemas basados en modelos fundacionales capaces de actuar en el mundo real, planificando y ejecutando múltiples pasos en un flujo de trabajo. El veintitrés por ciento de los encuestados reporta que sus organizaciones están escalando un sistema agéntico de IA en alguna parte de sus empresas (es decir, expandiendo la implementación y adopción de la tecnología dentro de al menos una función empresarial), y un treinta y nueve por ciento adicional dice que han comenzado a experimentar con agentes de IA.
Pero el uso de agentes aún no está generalizado: la mayoría de aquellos que están escalando agentes dice que solo lo están haciendo en una o dos funciones. En cualquier función empresarial dada, no más del diez por ciento de los encuestados dice que sus organizaciones están escalando agentes de IA. Mirando las funciones empresariales individuales, el uso de agentes se reporta más comúnmente en TI y gestión del conocimiento, donde los casos de uso agénticos (como la gestión de la mesa de ayuda en TI y la investigación profunda en gestión del conocimiento) se han desarrollado rápidamente.
Características distintivas de las organizaciones de alto rendimiento en IA
Los hallazgos también muestran que el uso de la IA en las organizaciones de alto rendimiento es más a menudo impulsado por sus líderes. Las organizaciones de alto rendimiento son tres veces más propensas que sus pares a estar fuertemente de acuerdo en que los líderes senior en sus organizaciones demuestran implicación y compromiso con sus iniciativas de IA. Estos encuestados también son mucho más propensos que otros a decir que los líderes senior están activamente comprometidos en impulsar la adopción de la IA, incluyendo ser un modelo a seguir en su uso.
Además de tener la implicación y el compromiso del liderazgo senior, las organizaciones de alto rendimiento también son más propensas a emplear un rango de prácticas para materializar el valor del uso de la IA. Por ejemplo, las organizaciones de alto rendimiento son más propensas que otras a decir que sus organizaciones tienen procesos definidos para determinar cómo y cuándo los resultados del modelo necesitan validación humana para asegurar su exactitud. Este es otro de los factores principales que se analizaron para determinar aquellos que más distinguen a las organizaciones de alto rendimiento.
Mejores prácticas para la adopción y el escalamiento
En la encuesta, se consultó sobre doce prácticas relacionadas con la adopción y el escalamiento de la IA generativa, y los resultados muestran que existen correlaciones positivas con el impacto en el EBIT en cada una. Aquella con el mayor impacto en los resultados financieros es dar seguimiento a KPIs bien definidos para las soluciones de IA generativa, mientras que en las organizaciones más grandes, establecer una hoja de ruta claramente definida para impulsar la adopción de la IA generativa también tiene uno de los mayores impactos.
En general, las compañías están en etapas tempranas de poner estas prácticas en marcha. Hasta ahora, menos de un tercio de los encuestados reporta que sus organizaciones están siguiendo la mayoría de las doce prácticas de adopción y escalamiento, y menos de uno de cada cinco dice que sus organizaciones están dando seguimiento a KPIs para las soluciones de IA generativa. Los encuestados que trabajan para organizaciones más grandes son más propensos a reportar el uso de al menos algunas de estas prácticas.
| Práctica de adopción y escalamiento | % total adoptando | % org. grandes adoptando | Correlación con impacto en EBIT |
|---|---|---|---|
| Seguimiento de KPIs bien definidos para soluciones de IA generativa | 18% | 31% | Alta (0.73) |
| Establecer una hoja de ruta clara para impulsar la adopción | 24% | 42% | Alta (0.68) |
| Equipo dedicado a impulsar la adopción de IA generativa | 26% | 38% | Media-Alta (0.61) |
| Comunicaciones internas sobre el valor creado | 29% | 45% | Media-Alta (0.58) |
| Cursos de capacitación basados en roles | 22% | 39% | Media (0.54) |
| Estrategias integrales para fomentar la confianza de los clientes | 27% | 41% | Media (0.52) |
| Procesos definidos para la validación humana de los resultados | 31% | 48% | Media (0.49) |
Las organizaciones están centralizando selectivamente elementos de su implementación de IA
Los hallazgos de la encuesta también arrojan luz sobre cómo las organizaciones están estructurando sus esfuerzos de implementación de IA. Algunos elementos esenciales para implementar la IA tienden a ser total o parcialmente centralizados. Para el riesgo y el cumplimiento normativo, así como para la gobernanza de datos, las organizaciones a menudo usan un modelo completamente centralizado, como un centro de excelencia (CoE). Para el talento técnico y la adopción de soluciones de IA, por otro lado, los encuestados reportan más a menudo usar un modelo híbrido o parcialmente centralizado, con algunos recursos gestionados centralmente y otros distribuidos entre las funciones o unidades de negocio.
Las organizaciones están abordando más riesgos relacionados con la IA generativa
Muchas organizaciones están acelerando sus esfuerzos para mitigar los riesgos relacionados con la IA generativa. Los encuestados son más propensos que a principios de 2024 a decir que sus organizaciones están gestionando activamente los riesgos relacionados con la inexactitud, la ciberseguridad y la infracción de propiedad intelectual, tres de los riesgos relacionados con la IA generativa que los encuestados mencionan más comúnmente como causantes de consecuencias negativas para sus organizaciones.
Los encuestados de organizaciones más grandes reportan mitigar más riesgos que los encuestados de otras organizaciones. Son mucho más propensos que otros a decir que sus organizaciones están gestionando riesgos potenciales de ciberseguridad y privacidad, por ejemplo, pero no son más propensos a estar abordando riesgos relacionados con la exactitud o la explicabilidad de los resultados de la IA.
Las organizaciones varían enormemente en cómo monitorean los resultados de la IA generativa
Las organizaciones tienen empleados supervisando la calidad de los resultados de la IA generativa, aunque el alcance de esa supervisión varía ampliamente. El veintisiete por ciento de los encuestados cuyas organizaciones usan IA generativa dice que los empleados revisan todo el contenido creado por la IA generativa antes de que sea usado (por ejemplo, antes de que un cliente vea la respuesta de un chatbot o antes de que una imagen generada por IA sea usada en materiales de marketing). Una proporción similar dice que el veinte por ciento o menos del contenido producido por la IA generativa es verificado antes de su uso. Los encuestados que trabajan en servicios empresariales, legales y otros servicios profesionales son mucho más propensos que aquellos en otras industrias a decir que todos los resultados son revisados.
Brecha preocupante: La mayoría de las organizaciones no revisa todos los resultados de la IA
El hecho de que solo el veintisiete por ciento de las organizaciones revise todos los resultados de la IA generativa antes de su uso presenta un riesgo significativo. El contenido de la IA generativa puede contener inexactitudes, sesgos, violaciones de propiedad intelectual o información inapropiada. Las organizaciones que no revisan los resultados están exponiendo a clientes, empleados y a ellas mismas a estos riesgos.
La variación también sugiere que muchas organizaciones aún no han establecido estándares claros sobre cuándo y cómo supervisar los resultados de la IA generativa. Esta falta de estandarización probablemente llevará a incidentes y fallos a medida que el uso escale.
Cómo la IA está cambiando las habilidades que las organizaciones necesitan
Esta encuesta también examina el estado de la contratación relacionada con la IA y otras formas en que la IA afecta a la fuerza laboral. Los encuestados que trabajan para organizaciones que usan IA son aproximadamente igual de propensos que en la encuesta de principios de 2024 a decir que sus organizaciones contrataron a individuos para roles relacionados con la IA en los últimos doce meses. Los únicos roles que difieren este año son los especialistas en visualización de datos y diseño, que los encuestados son significativamente menos propensos a reportar haber contratado que en la encuesta anterior.
Los hallazgos también indican varios nuevos roles relacionados con el riesgo que se están convirtiendo en parte de los procesos de implementación de IA de las organizaciones. El trece por ciento de los encuestados dice que sus organizaciones han contratado especialistas en cumplimiento de IA, y el seis por ciento reporta haber contratado especialistas en ética de la IA. Los encuestados de compañías más grandes son más propensos que sus pares de organizaciones más pequeñas a reportar la contratación de un amplio rango de roles relacionados con la IA, y las brechas más grandes se ven en la contratación de científicos de datos de IA, ingenieros de machine learning e ingenieros de datos.
Muchas organizaciones están recapacitando a sus fuerzas laborales para la IA
Muchos encuestados también dicen que sus organizaciones han recapacitado a partes de sus fuerzas laborales como parte de su implementación de IA durante el último año y que esperan emprender más recapacitación en los años venideros. La recapacitación se enfoca en enseñar a los empleados cómo usar las herramientas de IA eficazmente, supervisar los resultados y colaborar con los sistemas de IA, manteniendo el juicio humano y la pericia.
Cómo las organizaciones están gestionando el tiempo ahorrado por la IA generativa
La última encuesta también muestra cómo las organizaciones están gestionando el tiempo ahorado por su implementación de la IA generativa. Los encuestados reportan más a menudo que los empleados están invirtiendo el tiempo ahorrado gracias a la automatización en actividades completamente nuevas. También dicen a menudo que los empleados están invirtiendo más tiempo en responsabilidades existentes que no han sido automatizadas. Los encuestados de organizaciones más grandes, sin embargo, son más propensos que otros a decir que sus organizaciones han reducido el número de empleados como resultado del tiempo ahorrado.
El análisis encuentra que las reducciones de personal son uno de los atributos organizacionales con mayor impacto en el valor en los resultados financieros obtenido de la IA generativa. Sin embargo, esto plantea preguntas estratégicas complejas para las organizaciones. Mientras que las reducciones de personal pueden mejorar las métricas financieras a corto plazo, también pueden erosionar la moral de los empleados y crear resistencia a la futura adopción de la tecnología.
El uso de la IA continúa escalando drásticamente
El uso reportado de la IA aumentó sustancialmente en 2024 y los primeros meses de 2025. En la última encuesta, el setenta y ocho por ciento de los encuestados dice que sus organizaciones usan IA en al menos una función empresarial, un aumento desde el setenta y dos por ciento a principios de 2024 y el cincuenta y cinco por ciento el año anterior. Los encuestados reportan más a menudo el uso de la tecnología en las funciones de TI y marketing y ventas, seguido de las operaciones de servicio. La función empresarial que vio el mayor aumento en el uso de la IA en los últimos seis meses es TI, donde la proporción de encuestados que reportan el uso de IA saltó del veintisiete por ciento al treinta y seis por ciento.
Las organizaciones están usando la IA en más funciones empresariales
Las organizaciones también están usando la IA en más funciones empresariales que en la encuesta anterior. Por primera vez, la mayoría de los encuestados reporta el uso de IA en más de una función empresarial. Las respuestas muestran que las organizaciones usan IA en un promedio de tres funciones empresariales, un aumento desde principios de 2024, pero aún una minoría de las funciones.
El uso de la IA generativa ha visto un salto similar desde principios de 2024: el setenta y uno por ciento de los encuestados dice que sus organizaciones usan regularmente IA generativa en al menos una función empresarial, un aumento desde el sesenta y cinco por ciento a principios de 2024. El uso individual de la IA generativa también ha crecido sustancialmente. Las respuestas muestran que las organizaciones están usando más a menudo la IA generativa en marketing y ventas, desarrollo de producto y servicio, operaciones de servicio e ingeniería de software, funciones empresariales donde la implementación de la IA generativa probablemente generaría el mayor valor.
Los ejecutivos de nivel C están usando la IA generativa más que otros
Aunque el uso organizacional de la IA generativa está creciendo, los hallazgos revelan una brecha significativa en el uso individual por nivel de antigüedad. Los ejecutivos de nivel C reportan usar la IA generativa en el trabajo significativamente más que los gerentes senior o los gerentes de nivel medio.
El sesenta y dos por ciento de los ejecutivos de nivel C reporta usar la IA generativa semanalmente o más frecuentemente en su trabajo, comparado con el cuarenta y ocho por ciento de los gerentes senior y el treinta y nueve por ciento de los gerentes de nivel medio. Esta brecha sugiere que o los ejecutivos están más dispuestos a experimentar con nueva tecnología, o que están en mejores posiciones para beneficiarse de las capacidades actuales de la IA generativa.
Variación de uso por industria
Mientras que las organizaciones en todos los sectores son más propensas a usar la IA generativa en marketing y ventas, la implementación dentro de otras funciones varía enormemente según la industria. Las organizaciones están aplicando la tecnología donde puede generar el mayor valor, por ejemplo, en operaciones de servicio para las compañías de medios y telecomunicaciones, ingeniería de software para las compañías de tecnología y gestión del conocimiento para las organizaciones de servicios profesionales. La implementación de la IA generativa también varía por tamaño de compañía. Las respuestas muestran que las compañías con más de quinientos millones de dólares en ingresos anuales están usando la IA generativa en más partes de sus organizaciones que las compañías más pequeñas.
Impacto en el valor empresarial: Señales prometedoras pero aún no materiales a escala empresarial
Una proporción creciente de encuestados reporta la creación de valor dentro de las unidades de negocio usando IA generativa. Comparado con principios de 2024, proporciones más grandes de encuestados dicen que los casos de uso de IA generativa de sus organizaciones han aumentado los ingresos dentro de las unidades de negocio que los implementan. Los encuestados reportan aumentos de ingresos similares de la IA generativa como los que obtuvieron de actividades de IA analítica en la encuesta anterior. Esto enfatiza la necesidad de que las compañías tengan un enfoque integral que abarque soluciones de IA y IA generativa para capturar todo el valor potencial.
En general, los encuestados también son más propensos que en la encuesta anterior a decir que están viendo reducciones de costos significativas dentro de las unidades de negocio que usan IA generativa. Sin embargo, los efectos reportados de la IA generativa en el impacto en los resultados financieros aún no son materiales a nivel empresarial. Más del ochenta por ciento de los encuestados dice que sus organizaciones no están viendo un impacto tangible en el EBIT a nivel empresarial por su uso de la IA generativa.
Desafío crítico: La brecha entre el valor de la unidad de negocio y el impacto empresarial
Las organizaciones han estado experimentando con herramientas de IA generativa. El uso continúa aumentando, pero desde la perspectiva de la captura de valor, estos son aún los primeros días. Pocas están experimentando impactos significativos en los resultados financieros a nivel empresarial.
>80%Porcentaje de organizaciones que no ven un impacto tangible en el EBIT empresarial por la IA generativa
La brecha entre el fuerte valor a nivel de unidad de negocio y el ausente impacto empresarial representa el desafío crítico para la próxima fase de implementación de la IA. Las organizaciones están demostrando que la IA generativa puede crear valor sustancial en contextos específicos, pero luchan por escalar esos éxitos a toda la empresa de maneras que se materialicen en los resultados financieros.
El camino a seguir: De la experimentación a la transformación a escala empresarial
Las organizaciones más grandes están haciendo más a nivel organizacional para ayudar a materializar el valor de la IA. Invierten más fuertemente en talento de IA. Mitigan más riesgos relacionados con la IA generativa. Se ha visto a las organizaciones moverse desde principios del último año, y la tecnología también continúa evolucionando, con la mira puesta en la IA agéntica como la próxima frontera para la innovación en IA.
La mayoría de las organizaciones aún están navegando la transición de la experimentación a la implementación a escala, y aunque pueden estar capturando valor en algunas partes de la organización, aún no están obteniendo un impacto financiero a escala empresarial. La experiencia de las compañías de más alto rendimiento sugiere el camino a seguir. Estas organizaciones se destacan por pensar más allá de las ganancias de eficiencia incrementales: tratan a la IA como un catalizador para transformar sus organizaciones, rediseñando flujos de trabajo y acelerando la innovación.
A medida que las herramientas de IA, incluyendo los agentes, mejoran y las capacidades de las compañías maduran, la oportunidad de incrustar la IA más completamente en la empresa ofrecerá a las organizaciones nuevas formas de capturar valor y crear ventaja competitiva. Las organizaciones que tengan éxito serán aquellas que implementen el conjunto completo de prácticas de gestión que habilitan la captura de valor a escala.
Acerca de la investigación
Los hallazgos se basan en una encuesta longitudinal que ha rastreado la adopción y el impacto de la IA desde 2017, permitiendo un análisis de tendencias a lo largo del tiempo. El análisis estadístico incluye modelado de regresión para identificar correlaciones entre las prácticas organizacionales y el impacto empresarial autopercibido, controlando por variables como el tamaño de la organización, la industria, la región y otros factores.
La encuesta en línea se realizó del 25 de junio al 29 de julio de 2025 y obtuvo respuestas de 1,993 participantes en 105 naciones, que representan un rango completo de regiones, industrias, tamaños de compañía, especialidades funcionales y antigüedad en el puesto. El cuarenta y dos por ciento de los encuestados dice que trabaja para organizaciones con más de quinientos millones de dólares en ingresos anuales. Para ajustar por diferencias en las tasas de respuesta, los datos están ponderados por la contribución del país de cada encuestado al PIB global.
Referencias
McKinsey & Company. (2025). The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation. McKinsey Global Survey on AI.
Deloitte. (2025). AI Trends 2025: Adoption Barriers and Updated Predictions. Deloitte AI Institute.
Stanford HAI. (2025). The AI Index 2025 Annual Report. Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence.
Netguru. (2025). AI Adoption Statistics in 2025. Netguru Research.
Second Talent. (2025). AI Adoption in Enterprise Statistics & Trends 2025.
Founders Forum Group. (2025). AI Statistics 2024-2025: Global Trends, Market Growth & Adoption Data.
