Inteligencia Artificial Generativa en 2025: Una transformación empresarial sin precedentes

La Inteligencia Artificial Generativa (GenIA) ha trascendido su etapa de novedad para consolidarse como un pilar central en la estrategia corporativa global. Lejos de ser una tecnología de nicho, la GenIA se ha integrado en el núcleo de las operaciones empresariales, impulsando una ola de transformación que ya no se limita a la experimentación, sino que busca un valor tangible y medible.

El crecimiento exponencial de estas tecnologías ha sido destacado Gartner, que proyecta el gasto mundial en IA generativa (GenAI) alcance un total de 644 mil millones de dólares en 2025, un aumento del 76,4% respecto de 2024.

“Esta tecnología está revolucionando las operaciones empresariales, reduciendo costos y ofreciendo servicios más personalizados“, afirmó Javier Rodríguez, director regional de Inteligencia Artificial en Axity.

A pesar del crecimiento en la inversión, Gartner señala una paradoja: las expectativas sobre las capacidades de la GenAI están disminuyendo debido a las altas tasas de fracaso en los proyectos de prueba de concepto y a la insatisfacción con los resultados actuales. En 2025, se espera que los directores de informática (CIO) de las empresas se alejen del desarrollo interno de GenAI y opten por soluciones comerciales ya existentes para una implementación más predecible.

“Las expectativas sobre las capacidades de GenAI están disminuyendo debido a las altas tasas de fallos en las pruebas de concepto (POC) iniciales y a la insatisfacción con los resultados actuales de GenAI”, afirmó John-David Lovelock, analista distinguido de Gartner. “A pesar de ello, los proveedores de modelos fundamentales invierten miles de millones de dólares anuales para mejorar el tamaño, el rendimiento y la fiabilidad de los modelos GenAI. Esta paradoja persistirá hasta 2025 y 2026″.

“Los ambiciosos proyectos internos de 2024 se someterán a un escrutinio riguroso en 2025, ya que los CIO optan por soluciones comerciales listas para usar para una implementación más predecible y un mayor valor comercial. A pesar de las mejoras en los modelos, los CIO reducirán los esfuerzos de POC y desarrollo propio, centrándose en cambio en las funciones GenAI de los proveedores de software existentes”, concluyó Lovelock.

Este cambio de paradigma se ha impulsado por un enfoque más pragmático. Los líderes empresariales han dejado de lado la especulación para centrarse en beneficios operativos concretos, como la productividad, la automatización de TI y la optimización de flujos de trabajo. Este cambio ha redefinido el mercado, ya que la IA generativa se está convirtiendo en una “commodity tecnológica” que las empresas deben dominar para mantener la competitividad. El riesgo ya no reside en invertir, sino en quedarse rezagado en un entorno donde la adopción masiva proyectada para 2026 indica que la tecnología ya no es una ventaja diferencial, sino una necesidad fundamental.

¿Quiénes lideran la cuota de mercado de modelos de lenguaje en 2026?

El liderazgo en el mercado de modelos de lenguaje ha cambiado de manera significativa desde las proyecciones iniciales , y ahora se presenta como un panorama fragmentado y matizado. Un análisis detallado revela una importante contradicción: mientras ChatGPT de OpenAI mantiene una posición dominante en el mercado de consumo con una cuota del 82.7 % de las visitas a sitios web a mediados de 2025, otros competidores como Perplexity y Google Gemini le siguen a gran distancia.

Sin embargo, en el segmento empresarial, la dinámica es diferente. El liderazgo lo ostenta Anthropic con un 32 % de la cuota de mercado, seguido por OpenAI (25 %) y Google Gemini (20 %). Esta discrepancia revela que el mercado no es un monolito. Las empresas toman decisiones basándose en criterios como la fiabilidad, la gobernanza, el rendimiento en tareas específicas como la generación de código y el cumplimiento normativo. Anthropic, al enfocarse en estos aspectos, ha logrado una posición de liderazgo entre los desarrolladores y los usuarios corporativos.

Además, han surgido nuevos actores clave que han diversificado aún más el panorama. xAI, con su modelo Grok, ha captado una importante atención al integrarse con la red social X y centrarse en la información en tiempo real. Por su parte, Mistral AI ha ganado la confianza de las empresas en sectores regulados al ofrecer soluciones privadas y de código abierto. Este nuevo paradigma competitivo sugiere que la carrera ya no se centra solo en la capacidad bruta del modelo, sino en la especialización, la seguridad y la adecuación a casos de uso de alta complejidad.

Cuotas de Mercado de Modelos de Lenguaje 2025: Segmentos Consumo vs. Empresarial

¿Cómo los agentes de IA están redefiniendo el trabajo empresarial?

El verdadero valor de la GenIA radica en las innovaciones tecnológicas que la han catapultado de una herramienta de nicho a un sistema integrado y autónomo. El enfoque ha pasado de la capacidad del modelo a la utilidad de la aplicación, con tres tecnologías que lideran la transformación.

La Inteligencia Artificial ha evolucionado más allá de los asistentes pasivos que se limitan a responder preguntas para dar paso a los agentes de IA, sistemas autónomos capaces de ejecutar tareas complejas sin intervención humana. Según Gartner, se prevé que para 2026, el 40 % de las aplicaciones empresariales incorporarán agentes de IA , y se espera que el 55 % de las empresas de mercado medio los implementen para esa misma fecha. Esta adopción masiva no se limita a las grandes corporaciones, sino que abarca un espectro más amplio del mercado.   

El impacto de estos agentes se extiende a sectores clave como las finanzas, donde se utilizan para automatizar flujos de trabajo internos complejos como la compra o el registro de cuentas. En el sector de la salud, los agentes de IA automatizan la gestión de datos de pacientes y la programación de citas, lo que reduce la carga administrativa de los médicos, quienes destinan hasta el 70 % de su tiempo a estas tareas. Esta transición del piloto a la producción demuestra un cambio estructural, donde los agentes se convierten en una pieza central de la arquitectura de software, automatizando flujos de trabajo completos. A medida que estos sistemas se vuelven más autónomos y acceden a datos sensibles, la gobernanza se convierte en un desafío crítico para mitigar los riesgos legales y reputacionales.

¿Por qué el RAG avanzado es un pilar de la GenIA empresarial?

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) se ha establecido como un componente fundamental para las empresas que buscan fiabilidad y precisión en sus sistemas de IA. El marco de RAG aborda una de las mayores debilidades de los modelos de lenguaje: las alucinaciones, o la generación de información falsa. RAG mitiga este problema al conectar los modelos de lenguaje con bases de datos externas y actualizadas, lo que garantiza que las respuestas se basen en información fáctica y verificable.   

La evolución de RAG a un estándar avanzado implica el uso de bases de datos vectoriales y “re-rankers de relevancia”. Las bases de datos vectoriales almacenan documentos como incrustaciones en un espacio de alta dimensión, lo que permite una recuperación rápida y precisa basada en la similitud semántica. Los “re-rankers” son algoritmos que puntúan los resultados de búsqueda para garantizar que los resultados principales sean los más relevantes, lo que mejora significativamente la calidad del texto generado. Esta tecnología se alinea con la creciente necesidad de marcos de evaluación que permitan medir de manera sistemática la fidelidad, la relevancia y la precisión de la IA en un contexto empresarial.

¿Qué sectores están liderando la adopción de la GenIA en 2026 y cuáles son los casos de uso más relevantes?

La adopción de la GenIA se ha extendido más allá de los sectores de servicios para penetrar en industrias con operaciones físicas, lo que demuestra su versatilidad como herramienta de optimización de procesos.

Sectores como la salud, los servicios jurídicos y el sector financiero son líderes en adopción de GenIA.  Sin embargo, la evolución de los casos de uso ha sido significativa. En el sector de la salud, la GenIA ha demostrado su valor al automatizar las tareas administrativas que consumen hasta el 70 % del tiempo de los médicos.

En las finanzas, los agentes de IA se utilizan para automatizar flujos de trabajo internos y ofrecer seguimiento del mercado en tiempo real, lo que permite a los equipos pasar de un enfoque reactivo a uno proactivo. Además, la IA generativa se ha vuelto fundamental para la detección de fraudes, el análisis de inversiones y el procesamiento de documentos, como los de préstamos.

La adopción de la IA en sectores industriales y de servicios ha evolucionado notablemente. En la manufactura, la IA es el “cerebro” de la Industria 4.0. Los casos de uso abarcan:

• Gemelos digitales: Réplicas virtuales de procesos o líneas de producción que se actualizan con datos en tiempo real para simular, analizar y optimizar las operaciones sin intervenir en el activo físico. En Colombia La industria cervecera vive una revolución tecnológica gracias a la integración de Gemelos Digitales.
• Mantenimiento predictivo: La IA analiza los datos de los sensores de las máquinas para prever fallos antes de que ocurran, lo que reduce el tiempo de inactividad no planificado y genera un ahorro considerable.   
• Control de calidad: El uso de la visión artificial permite a los fabricantes detectar problemas e inconsistencias en tiempo real, lo que mejora la calidad del producto y reduce los desechos.   

En el sector de la energía, la IA está optimizando la cadena de valor. Se aplica en:

• Redes inteligentes: Impulsadas por algoritmos de IA, estas redes anticipan la demanda de electricidad y optimizan la distribución, lo que mejora la eficiencia y reduce el desperdicio.   
• Mantenimiento predictivo: Se utiliza para predecir fallas en la infraestructura energética, lo que permite programar los mantenimientos de manera proactiva.   
• Optimización de recursos: Un ejemplo notable es el uso de algoritmos de aprendizaje automático de Google para reducir el consumo de electricidad en sus centros de datos entre un 15% y un 40%.   

En la educación digital, la IA se está integrando de manera profunda. Instituciones como el Tec de Monterrey en México están diseñando planes de estudio para 2026 con la intención de integrar la IA como un principio clave de la formación. Los casos de uso incluyen la personalización del aprendizaje, los asistentes virtuales para retroalimentación en tiempo real y la generación automatizada de instrumentos de evaluación. Sin embargo, se reconoce la necesidad de que los estudiantes desarrollen un pensamiento crítico para identificar la información inexacta o sesgada, lo que subraya la importancia de la supervisión humana.

Adopción de la GenIA por Sector en 2026 (Proyecciones y casos de uso clave)

¿Qué marco legal y ético define el despliegue de la GenIA en?

A medida que la Inteligencia Artificial se integra en el tejido de la economía global, el desarrollo de un marco regulatorio y ético se ha vuelto crucial. Este marco busca mitigar riesgos como la privacidad, el sesgo y la desinformación, al mismo tiempo que fomenta la innovación.

La Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea es el primer marco regulatorio integral del mundo y un referente para la legislación global. La ley entró en vigor el 1 de agosto de 2024, y su plena aplicabilidad está prevista para el 2 de agosto de 2026. La Ley de IA adopta un enfoque basado en el riesgo, que clasifica los sistemas en cuatro categorías: inaceptable, alto, limitado y mínimo.

La Ley de IA prohíbe explícitamente ocho prácticas que se consideran una amenaza grave para los derechos fundamentales, la democracia y la seguridad pública, como la manipulación perjudicial y el uso de la “puntuación social“. También establece obligaciones para los sistemas de “alto riesgo”, como aquellos utilizados en infraestructuras críticas o en la administración de justicia. Para las empresas que operan en sectores regulados, la ley genera una “Doble Carga de Cumplimiento”, lo que significa que los sistemas de IA deben cumplir no solo con la Ley de IA, sino también con otras regulaciones sectoriales como la Directiva NIS 2 y DORA.

¿Qué avances regulatorios existen en Latinoamérica?

Latinoamérica ha mostrado avances significativos en la regulación de la Inteligencia Artificial, en sintonía con las tendencias globales.

• Colombia: El país se ha posicionado como pionero en la región. Liderado por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, se ha presentado el Proyecto de Ley de 2025 que busca un desarrollo ético y responsable de la IA, con una clasificación de sistemas por niveles de riesgo. El proyecto se inspira en estándares internacionales como los principios de la OCDE y la Unión Europea.   
• Brasil: El Senado Federal aprobó un nuevo marco legal para regular la IA en diciembre de 2024, lo que representa un paso decisivo hacia una legislación nacional.   
• Chile: Desde 2021, Chile cuenta con una “Política Nacional de Inteligencia Artificial” que sirve de base para varios proyectos de ley en tramitación.   

Panorama Regulatorio de la IA en Latinoamérica (2025-2026)

¿Por qué es crucial el desarrollo de la IA soberana en la región?

El concepto de “IA soberana” ha ganado relevancia, ya que se refiere a la capacidad de un país o región para desarrollar y entrenar modelos de Inteligencia Artificial con datos locales y dentro de sus fronteras, lo que reduce la dependencia de potencias globales.   

Iniciativas como Latam GPT, un modelo de IA de código abierto, representan un paso estratégico hacia esta soberanía tecnológica. Este modelo se está entrenando para reflejar las voces, lenguas y realidades de la región, incluso incorporando lenguas indígenas que a menudo están ausentes en las iniciativas globales. En México, la Alianza Nacional de Inteligencia Artificial Positiva (ANIA) promueve un ecosistema de IA que potencie el talento local, respetando los derechos humanos y la sustentabilidad.   

Este desarrollo se alinea con estándares internacionales como los Principios de la Ocde y la Unesco, a los que varios países latinoamericanos han adherido. El hecho de que la región esté desarrollando sus propios marcos normativos y modelos de IA no solo busca mitigar los riesgos, sino que la posiciona como un actor clave en la construcción de una IA más justa, inclusiva y culturalmente relevante.

¿Cómo se equilibra la innovación con la sostenibilidad ambiental y la ética?

El rápido avance de la IA ha generado un debate sobre su sostenibilidad ambiental, que se ha convertido en una preocupación central para 2026. Los modelos de lenguaje y los centros de datos que los respaldan consumen una cantidad de energía sin precedentes.

Las proyecciones de la Agencia Internacional de la Energía (IEA) indican que se espera que el consumo de electricidad de los centros de datos se duplique para 2026, lo que alcanzará niveles comparables al consumo anual de países como Japón. Este crecimiento ha sido comparado con la minería de criptomonedas, ya que la mentalidad de “más grande es mejor” de la industria tecnológica está impulsando un uso insostenible de la energía.   

Esta paradoja de la IA es evidente: si bien la tecnología es una herramienta fundamental para optimizar la eficiencia energética en sectores como el de la energía, su propio crecimiento representa una amenaza ambiental significativa para los objetivos climáticos globales. Este dilema obligará a las empresas a equilibrar la adopción de la IA con sus compromisos de sostenibilidad. Esto conducirá a la priorización de modelos más eficientes (como los SLM, o Modelos de Lenguaje Pequeños, por sus siglas en inglés) y a la búsqueda de infraestructuras de nube con fuentes de energía renovable.

La adopción de la GenIA en empresas colombianas

Colombia sirve como un caso de estudio local para comprender la aplicación de la IA en la región. El informe ‘Perspectivas para 2025: cómo las organizaciones están forjando su destino con IA generativa’ de NTT DATA destaca que el 100 % de los CEO colombianos prevé un impacto significativo de la IA generativa, lo que indica que el motor del cambio es el liderazgo estratégico.   

Dos ejemplos ilustran esta tendencia:

• Rappi: La empresa de delivery ha adoptado la IA para optimizar sus costos operativos en la nube de AWS en un 90 % a través de prácticas de FinOps. También utiliza la tecnología para mejorar su servicio al cliente.   
• Ecopetrol: La empresa estatal de petróleo firmó un acuerdo con la empresa AIQ para incorporar la Inteligencia Artificial en su operación y acelerar la transición energética. Además, la compañía inauguró un centro de innovación en Bogotá, con laboratorios de IA de última generación, para impulsar el ecosistema local.   

Estos casos de uso demuestran que la adopción de la IA no es un fenómeno abstracto en la región, sino una inversión pragmática para resolver problemas de negocio concretos. Sin embargo, las empresas colombianas aún enfrentan desafíos, como la necesidad de una infraestructura actualizada y la brecha de habilidades del talento humano, tal como lo han señalado los líderes locales.   

El panorama de la Inteligencia Artificial Generativa en 2025  revela un mercado en plena madurez, marcado por la fragmentación, la especialización y una creciente preocupación por la gobernanza y la sostenibilidad. La transición de la experimentación a la producción se ha impulsado por la búsqueda de un valor pragmático, lo que ha llevado a la adopción masiva de tecnologías habilitadoras como los agentes de IA y el RAG avanzado. Al mismo tiempo, el entorno regulatorio se ha endurecido a nivel global y regional, con marcos legales que buscan un desarrollo ético y responsable.

Para los líderes empresariales en Latinoamérica, la consolidación de la GenIA representa una oportunidad y un desafío estratégico. Las siguientes son las principales recomendaciones:

• Pasar de la experimentación a la producción: Es imperativo ir más allá de los proyectos piloto. La IA generativa debe integrarse en los flujos de trabajo centrales para impulsar beneficios operativos concretos y mantener la competitividad.
• Priorizar la gobernanza y el talento: A medida que los sistemas de IA se vuelven más autónomos, la inversión en marcos de gobernanza sólidos y la capacitación del talento humano es vital para mitigar los riesgos de seguridad, éticos y legales.
• Explorar la IA soberana: Para las empresas con datos sensibles, la exploración de soluciones locales de IA soberana puede ser una estrategia clave para garantizar la protección de la propiedad intelectual y el cumplimiento de las normativas de residencia de datos.
• Adoptar un enfoque pragmático: La “carrera armamentista” de los modelos fundacionales ha perdido relevancia en el entorno empresarial. La clave es seleccionar los modelos y tecnologías, ya sean de código abierto o cerrado, que resuelvan problemas de negocio específicos y medibles.

Glosario de Términos Clave

• Agentes de IA (AI Agents): Sistemas de IA autónomos que pueden ejecutar tareas complejas, tomar decisiones y actuar sin intervención humana continua.   
• RAG (Generación Aumentada por Recuperación): Un marco de IA que combina modelos de lenguaje con sistemas de recuperación de información externos (bases de datos, documentos) para garantizar que las respuestas sean fácticas y estén actualizadas, lo que mitiga las “alucinaciones”.   
• IA Multimodal: Una forma de inteligencia artificial que puede procesar y generar información a partir de múltiples tipos de datos, como texto, imágenes, audio y video, de manera integrada.   
• IA Soberana: La capacidad de un país o región para controlar y gestionar sus datos, modelos y recursos informáticos de IA dentro de sus fronteras nacionales o regionales, lo que reduce la dependencia de las empresas tecnológicas extranjeras.   
• EU AI Act: El marco regulatorio de la Unión Europea que establece normas armonizadas para el desarrollo, uso y comercialización de la IA en los países miembros, basándose en un enfoque de riesgo.   
• Principios de la OCDE sobre IA: Un conjunto de estándares intergubernamentales que promueven una IA innovadora y confiable que respete los derechos humanos y los valores democráticos, a los que varios países latinoamericanos han adherido.