En la carrera hacia la transformación digital, la Inteligencia Artificial (IA) es la fuerza disruptiva que redefine los cimientos de la competitividad empresarial.
Con un impacto que trasciende sectores y geografías, su adopción muestra claros beneficios en las empresas. A medida que estas integran este tipo de tecnologías avanzadas, se encuentran con un panorama repleto de oportunidades así como de desafíos significativos.
Al infundir sistemas con la capacidad de aprender y adaptarse, la IA se convierte en un socio estratégico fundamental para liderar en un mercado global cada vez más dependiente de la agilidad y la precisión analítica. Hoy, la inteligencia artificial, está en el corazón de la transformación digital que vivimos en la actualidad.
Impacto de la inteligencia artificial en el entorno empresarial
La Inteligencia Artificial (IA) ha redefinido el panorama empresarial. Más que una herramienta auxiliar, se trata de un componente estratégico clave en las organizaciones. Su capacidad para automatizar procesos, analizar grandes volúmenes de datos y generar conocimientos predictivos está transformando la toma de decisiones, la experiencia del cliente y la eficiencia operativa.
Según un estudio de Gartner realizado en 2024, casi dos terceras partes de las organizaciones han incorporado IA generativa en distintas unidades de negocio, lo que representa un aumento de 19 puntos porcentuales desde septiembre de 2023. Este crecimiento acelerado no solo refleja los retos que enfrenta el sector empresarial en su adaptación a estas tecnologías, sino también la manera en que la IA está moldeando la competitividad a nivel global.
¿Cuáles son las predicciones para el sector empresarial en 2025 dentro de este nuevo panorama impulsado por la IA?
Beneficios de la inteligencia artificial para las empresas
Los beneficios de la IA son múltiples y variados. Dentro de su ecosistema, la Inteligencia Artificial Generativa (GenIA) lleva la innovación un paso más allá: no solo detecta patrones, sino que también crea contenido nuevo —como textos, imágenes, código o modelos predictivos— a partir de la información aprendida.
Así, sus aplicaciones van desde la reducción de riesgos mediante el procesamiento de datos hasta la creación de campañas publicitarias completamente personalizadas. Los siguientes son algunos ejemplos de los usos y beneficios para las empresas, de la IA y la GenIA:
| IA | IA Generativa |
| Automatización de procesos: Reduce la carga de tareas repetitivas y mejora la eficiencia operativa. | Creación de contenido: Genera textos, imágenes, código y otros formatos adaptados a necesidades empresariales. |
| Optimización en la toma de decisiones: Analiza grandes volúmenes de datos para ofrecer información clave en tiempo real. | Generación de informes y resúmenes: Facilita la comprensión de grandes cantidades de información con resúmenes automáticos. |
| Análisis predictivo: Identifica tendencias y patrones para anticipar cambios en el mercado o la demanda. | Personalización avanzada: Permite experiencias personalizadas en marketing, atención al cliente y productos. |
| Mejora en la seguridad y detección de fraudes: Identifica actividades sospechosas en tiempo real, reduciendo riesgos. | Creación de chatbots avanzados: Chatbots que no solo responden, sino que generan respuestas más naturales y fluidas. |
| Optimización de la cadena de suministro: Predice la demanda y optimiza inventarios y logística. | Prototipado y diseño automatizado: Genera modelos y propuestas en sectores como arquitectura, moda o desarrollo de software. |
Si bien la Inteligencia Artificial ofrece múltiples beneficios, no se trata sólo de adoptar tecnología avanzada, sino de integrarla estratégicamente en función de los objetivos y las capacidades de cada organización.
Un análisis previo de las condiciones internas, como la infraestructura tecnológica, el talento humano y los desafíos específicos del sector, permitirá una implementación efectiva y garantizará que la IA realmente impulse la innovación y la competitividad empresarial.
Aplicaciones prácticas de la IA en diferentes sectores industriales
Al momento de aplicar estas tecnologías, es fundamental que las organizaciones se pregunten: ¿Dónde y cómo encaja la IA en nuestros modelos operativos y de negocio? La respuesta a esta pregunta permitirá prever los resultados según cada caso de uso.
Moutusi Sau, experta en el desarrollo de soluciones tecnológicas para los sectores bancario y de servicios de inversión, destaca los siguientes tres casos de uso en distintas industrias:
- Optimización del diseño automotriz: Toyota Research Institute, en alianza con Satiblity ha implementado IA para generar bocetos de vehículos, reduciendo tiempos de diseño y fomentando la innovación.
- Mejora en la atención al cliente en banca: Ally ha integrado IA en su centro de atención al cliente para automatizar notas y resúmenes, mejorando la eficiencia operativa.
- Personalización de la atención médica: La Clínica Mayo y K Health han desarrollado un chatbot de IA para recopilar datos de pacientes, agilizando la admisión y reduciendo la carga médica.
Estrategias para la implementación efectiva de la IA en las organizaciones
La implementación efectiva de la IA es uno de los mayores retos que enfrentan las organizaciones.
El informe de investigación Superagencia: Qué podría salir mal en nuestro futuro de IA de McKinsey & Company afirma que el 92% de las empresas tiene previsto aumentar sus inversiones en IA. No obstante, solo el 1% considera que ha alcanzado un estado de “madurez” en su implementación.
Según dicho informe, esto plantea la cuestión de: ¿Cómo pueden los líderes empresariales desplegar capital y dirigir sus organizaciones hacia la madurez en IA? ¿Cuál debería ser la estrategia a seguir?
Con la certeza de que traducir los beneficios de la IA en cambios organizativos significativos es una necesidad y de que la integración completa no se logra de la noche a la mañana, Harvard Business Review ha definido cinco pasos clave que las organizaciones deberían seguir:
- Evaluar: Se debe analizar el uso actual de la IA en la organización e identificar oportunidades para expandir su aplicación de manera transparente y estratégica.
- Aprender: Es fundamental fomentar una cultura de aprendizaje compartido mediante plataformas y comunidades internas que impulsen la colaboración en IA.
- Experimentar: Se recomienda realizar pruebas controladas en distintas áreas del negocio para explorar el potencial de la IA sin esperar condiciones perfectas.
- Construir: Las soluciones exitosas deben formalizarse e integrarse en los flujos de trabajo con el soporte adecuado.
- Escalar: Se deben ampliar las soluciones efectivas a toda la organización para consolidar la IA como parte fundamental del negocio.
Más allá de la simple adopción de tecnología, una estrategia efectiva de IA requiere un cambio en la forma en que las organizaciones conciben la innovación y la experimentación en la era digital.
Desafíos y consideraciones éticas en la adopción de la IA empresarial
De acuerdo con el informe anual de McKinsey & Company para 2025, uno de los principales desafíos para las empresas será la transición de la inversión en infraestructura hacia el desarrollo de software especializado.
Hasta ahora, las compañías han priorizado la construcción de centros de datos y la adquisición de hardware avanzado para el entrenamiento e inferencia de IA. Sin embargo, el verdadero valor de estas inversiones sólo se materializa cuando se complementan con software que permite monetizar y aplicar la IA de manera efectiva.
Asimismo, el impacto de la IA en la forma de trabajar de las personas y en la naturaleza de sus empleos representa un desafío aún mayor para las organizaciones, ya que exige una gestión efectiva del talento a través de la capacitación de la fuerza laboral.
El rápido avance de la inteligencia artificial ha traído consigo preocupaciones crecientes sobre privacidad, sesgos algorítmicos y transparencia. Casos recientes como la prohibición del uso de Clearview AI en Europa por la recolección masiva de datos faciales sin consentimiento, o los problemas de discriminación en modelos de contratación automatizada de Amazon, demuestran la urgencia de regulaciones más estrictas.
En este contexto, la Unión Europea ha aprobado el AI Act, la primera regulación integral para IA, que prohíbe el uso de sistemas de alto riesgo sin transparencia y exige etiquetar los contenidos generados por IA. Además, el NIST AI Risk Management Framework proporciona directrices para gestionar riesgos asociados a la IA en empresas.
Por su parte, el Foro Económico Mundial destaca que, para 2028, las empresas que adopten plataformas de gobernanza de IA serán 30% más valoradas por la confianza de sus clientes y tendrán un 25% más de cumplimiento normativo que sus competidores.
Casos de éxito: Empresas que han transformado sus operaciones con IA
Los siguientes son algunos casos de éxito de la implementación de la IA en distintos sectores empresariales:
- Mercado Libre ha implementado la inteligencia artificial a través de la incorporación de la búsqueda semántica en sus plataformas digitales, utilizando incrustaciones de IA del Vertex AI Agent Builder. Esta aplicación de la IA ha tenido un impacto significativo al mejorar las recomendaciones de productos y la capacidad de descubrimiento para más de 200 millones de consumidores en toda América Latina.
- Epiroc ha integrado la IA para optimizar la producción de acero. Utilizando plataformas de Microsoft Azure, implementaron modelos de aprendizaje automático para hacer predicciones de densidad, dureza y flexibilidad del acero en sus herramientas de perforación. El éxito de esta implementación se reflejó en la expansión del proyecto, con 11 equipos analíticos beneficiándose de los modelos de IA.
- Utilizando modelos de GenAI entrenados con su vasto conocimiento agronómico y de productos, Bayer Crop Science (BCS) ha logrado organizar y hacer accesible información compleja, permitiendo a sus asesores agronómicos responder preguntas de manera más rápida y completa.
- En colaboración con EY, Caterpillar implementó soluciones de IA para mejorar la precisión y rapidez de sus previsiones financieras, permitiendo a sus líderes tomar decisiones estratégicas más informadas. Esta aplicación de la IA ha fortalecido la capacidad de la empresa para responder a las condiciones cambiantes del mercado y mantener su ventaja competitiva.
| Empresa | Acción | Beneficio |
|---|---|---|
| Mercado Libre | Implementó búsqueda semántica utilizando incrustaciones de IA del Vertex AI Agent Builder. | Mejoró las recomendaciones de productos y la capacidad de descubrimiento para más de 200 millones de consumidores en América Latina. |
| Epiroc | Integró IA para optimizar la producción de acero mediante plataformas de Microsoft Azure. | Benefició a 11 equipos analíticos con modelos de aprendizaje automático para predecir densidad, dureza y flexibilidad del acero en herramientas de perforación. |
| Bayer Crop Science | Utilizó modelos de GenAI entrenados con conocimiento agronómico y de productos. | Permitió a asesores agronómicos responder preguntas de manera más rápida y completa. |
| Caterpillar | En colaboración con EY, implementó soluciones de IA para mejorar previsiones financieras. | Facilitó decisiones estratégicas más informadas al mejorar la precisión y rapidez de las previsiones financieras. |
| GMV | Colaboró con la Agencia Espacial Europea y el Hospital Universitario La Paz para mejorar la atención primaria mediante IA. | Permitió realizar diagnósticos preliminares utilizando ecografías, agilizando procesos y reduciendo el estrés tanto para pacientes como para el personal sanitario. |
| Multiverse Computing | Aplicó IA y algoritmos cuánticos a problemas en diversos sectores. | En 2024, cerró una ronda de inversión de 25 millones de euros, alcanzando una valoración de 100 millones de euros. |
| Prometea | Desarrolló un sistema de asistencia virtual para la redacción de documentos judiciales. | Redujo de 90 a 1 minuto (99%) el tiempo en la resolución de pliegos de contrataciones en el Ministerio Público Fiscal de Buenos Aires. |
| ConnexAI | Comercializa una plataforma omnicanal que incluye módulos para automatización empresarial y de la relación con el cliente. | En 2022, recaudó 103 millones de euros en una ronda de financiación y fue incluida en el listado Titans of Tech de GP Bullhound como posible unicornio en 2024. |
El futuro de la inteligencia artificial en el mundo empresarial
El futuro de la IA en el mundo empresarial dependerá de la capacidad de las organizaciones para adaptarse a los desafíos y oportunidades que ofrece este nuevo panorama.
Según Boston Consulting Group (BCG), el 89 % de ejecutivos de alta dirección considera la implementación de la IA una prioridad. Para lograr una integración efectiva, será necesario contar con infraestructuras flexibles que puedan evolucionar junto con la tecnología, adoptar un enfoque híbrido que combine la automatización con el talento humano y alcanzar un equilibrio entre innovación y regulación para garantizar su uso ético.
Preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial en las empresas
¿Cómo puede una pyme comenzar a implementar soluciones de inteligencia artificial?
Una PYME puede iniciar la implementación de IA identificando procesos clave susceptibles de automatización, seleccionando soluciones de IA preexistentes y escalables, y capacitando a su personal para interactuar eficazmente con estas nuevas tecnologías.
¿Qué tipo de datos son necesarios para desarrollar aplicaciones de IA en una empresa?
Depende del uso, pero en general, el desarrollo de aplicaciones de IA requiere datos estructurados y no estructurados, incluyendo registros de clientes, datos de ventas, información de producción y cualquier otro dato relevante que permita entrenar y mejorar los algoritmos de IA.
¿Cuáles son los costos asociados a la adopción de inteligencia artificial en una organización?
Los costos de adopción de IA pueden incluir la adquisición de software y hardware, la contratación de personal especializado, la capacitación de empleados, y los costos de mantenimiento y actualización de las soluciones de IA implementadas. Sin embargo, muchas herramientas en la nube permiten un acceso escalable y asequible.
¿Cómo afecta la inteligencia artificial a la seguridad de la información en las empresas?
La IA puede fortalecer la seguridad de la información mediante la detección de anomalías y la prevención de ataques cibernéticos, pero también introduce nuevos riesgos si no se gestionan adecuadamente los datos y el acceso a los sistemas de IA.
¿Qué habilidades deben desarrollar los empleados para adaptarse a un entorno laboral con IA?
Más allá de la tecnología, lo importante es aprender a interpretar datos, desarrollar pensamiento crítico y adaptarse al cambio. También es clave fortalecer la creatividad, la colaboración y la capacidad de trabajar con herramientas de automatización e inteligencia artificial.
