La consultora McKinsey ha publicado recientemente la encuesta global sobre el estado de la IA en 2025 en la que revela un panorama de adopción generalizada, con casi nueve de cada diez empresas utilizando la tecnología.
Tres años después de la irrupción de la IA generativa, el mapa empresarial está casi completamente cubierto por proyectos de inteligencia artificial. Cerca del 88 % de las organizaciones declara usar IA de forma regular en al menos una función, pero solo alrededor de un tercio ha logrado escalarla de verdad a nivel corporativo. La brecha entre “usar IA” y “transformar el negocio con IA” sigue siendo el gran reto estratégico para directores digitales, responsables de ecommerce y líderes de marketing.
La adopción real de la IA
La mayoría de las empresas ya no se preguntan si deben usar IA, sino cómo sacarle rendimiento. Sin embargo, los datos muestran que la mayor parte continúa atrapada en la fase de experimentación y piloto. Existen casos de uso visibles en marketing, servicio al cliente, IT o recursos humanos, pero sin un rediseño profundo de procesos estos pilotos rara vez se convierten en palancas de EBIT a escala.
Las grandes compañías, especialmente las que superan los 5.000 millones de dólares en ingresos, han avanzado más y casi la mitad de ellas afirma estar en fase de escalado. En el extremo opuesto, solo el 29 % de las empresas con menos de 100 millones de dólares de facturación ha llegado a ese punto. Esto crea un riesgo competitivo evidente para el middle market y las scale-ups digitales, ya que mientras el coste de la tecnología baja, la complejidad organizativa para sacarle partido aumenta, y las empresas mejor capitalizadas están aprovechando esta ventana.
Para el negocio digital, esto se traduce en una advertencia clara. No basta con tener un chatbot, un motor de recomendación o un copiloto de productividad; el valor surge cuando estos sistemas se integran en el core de la operación, desde el diseño de campañas hasta la planificación de la demanda o la fijación de precios.
El auge de los agentes de IA
Una de las tendencias más relevantes es la aparición de agentes de IA, sistemas basados en modelos fundacionales capaces de ejecutar cadenas de acciones autónomas y no solo generar texto o código. Alrededor del 62 % de las organizaciones declara estar al menos experimentando con agentes y un 23 % afirma estar escalando algún sistema agentic en una o varias funciones.
Aun así, la adopción real sigue siendo incipiente. En ninguna función supera el 10 % la proporción de empresas que diga estar escalando agentes. El uso se concentra en IT, donde destacan casos como la automatización de service desk y la gestión de incidencias, y en gestión del conocimiento, con agentes que realizan investigación profunda, resumen de grandes volúmenes de información y elaboración de insights.
Para ecommerce y marketing digital, los agentes abren una nueva frontera. No hablamos solo de asistentes que redactan copys, sino de sistemas capaces de lanzar campañas end to end, ajustar pujas en medios, coordinar tests A/B, alimentar a los CRM con señales de comportamiento y orquestar journeys personalizados en tiempo real. La adopción aún no es masiva, pero quienes resuelvan antes temas de gobernanza, seguridad y diseño de workflows podrán construir ventajas difícilmente replicables.
El impacto económico de la inteligencia artificial
Cuando se analiza el impacto económico, se puede ver que solo el 39 % de las empresas atribuye parte de su EBIT al uso de IA y, en la mayoría de los casos, ese impacto no supera el 5 % del resultado. Sin embargo, los indicadores cualitativos son mucho más positivos.
Un 64 % de las organizaciones declara que la IA ya está impulsando su capacidad de innovación. Cerca de la mitad observa mejoras en satisfacción de clientes y diferenciación competitiva, y en torno al 45 % identifica efectos positivos en crecimiento de ingresos y rentabilidad. Es decir, la IA está generando señales fuertes de valor, pero ese valor aún no se traduce plenamente en el P&L consolidado.
Si miramos por función, los mayores ahorros de coste se concentran en software engineering, manufacturing e IT, donde los casos de automatización son más maduros y medibles. Por el lado de los ingresos, marketing y ventas, estrategia y finanzas corporativas, y desarrollo de producto y servicio son los ámbitos donde más se reportan aumentos superiores al 5 % de la facturación atribuibles a la IA.
Para un director de marketing o de ecommerce esto tiene una lectura clara dado que la IA ya funciona como acelerador de crecimiento, pero la captura de valor exige disciplina de medición, atribución y experimentación continua. Sin métricas de mejora por cada caso de uso, el impacto queda diluido en el agregado del negocio.
Qué hacen diferente las empresas de alto rendimiento en IA
Un grupo reducido, alrededor del 6 % de las organizaciones analizadas, declara obtener más del 5 % de su EBIT gracias a la IA y percibe un “valor significativo” de estas iniciativas. Se les denomona high performers y su comportamiento ofrece pistas concretas para quien quiera pasar de la fase piloto a la de impacto.
- En primer lugar, su nivel de ambición es radicalmente distinto. Son más de tres veces propensas que el resto a declarar que su objetivo es un cambio transformador en el negocio, no solo a obtener mejoras incrementales. Ven la IA no como un proyecto de eficiencia, sino como una palanca para rediseñar modelos de negocio, propuestas de valor y experiencias de cliente.
- En segundo lugar, no se conforman con la eficiencia. Alrededor del 84 % fija objetivos de productividad para la IA, pero casi el 80 % añade metas explícitas de crecimiento y un porcentaje muy similar lo hace con la innovación. Esta combinación es crucial ya que colocar la IA únicamente en la agenda de reducción de costes suele llevar a proyectos defensivos y poco escalables; mientras que integrarla en la agenda de crecimiento permite justificar inversiones, atraer talento y acelerar el cambio organizativo.
- En tercer lugar, rediseñan workflows en serio. Más de la mitad de las empresas de alto rendimiento afirma haber rediseñado de forma fundamental sus flujos de trabajo en torno a la IA, frente a solo un 20 % del resto. Esto implica cambiar procesos de front y back office, redefinir roles, incorporar “human in the loop” donde tiene sentido y convertir los modelos en productos digitales con ciclos de mejora continua.
- Finalmente, estas organizaciones invierten de forma más decidida. Más de un tercio destina más del 20 % de su presupuesto digital a tecnologías de IA, casi cinco veces más que el resto de empresas. Esa inversión se traduce en más funciones usando IA, mayor despliegue de agentes y un stack tecnológico y de datos preparado para escalar.
Liderazgo, talento y organización en la IA
La diferencia entre una organización que experimenta con IA y otra que la convierte en ventaja competitiva se juega, en gran medida, en el plano del liderazgo y el modelo operativo. Las empresas de alto rendimiento son tres veces más proclives a afirmar que sus líderes senior demuestran una fuerte propiedad de las iniciativas de IA, las financian de manera sostenida y actúan como usuarios de referencia.
Además, despliegan un conjunto de buenas prácticas que cubren toda la cadena de valor de la IA. Definen procesos claros de validación humana de las salidas de los modelos, disponen de infraestructuras tecnológicas que permiten desplegar casos de uso de forma rápida, cuentan con roadmaps alineados con la estrategia de negocio y han desarrollado organizaciones de producto ágiles que trabajan muy cerca del negocio.
El talento es otro frente decisivo. La mayoría de las empresas de mayor tamaño está contratando perfiles como data engineers, software engineers, ML engineers y data scientists especializados en IA. Empiezan a aparecer también roles de product owner de IA, especialistas en ética algorítmica y perfiles de “traductor” entre negocio y tecnología. Para los líderes de ecommerce y marketing digital, esto significa que los equipos del futuro combinarán especialistas funcionales con profesionales capaces de diseñar, gobernar y explotar productos de IA en el día a día.
Trabajo, empleo y nuevas capacidades en la era de los agentes
El impacto de la IA en el empleo sigue siendo una incógnita en términos netos, pero ya se observan señales relevantes. Una pluralidad de empresas no ha visto cambios significativos en el tamaño de sus equipos debido a la IA en el último año, pero las expectativas para los próximos años son distintas. Un 32 % anticipa reducciones de plantilla de al menos un 3 % en el próximo año asociadas a la automatización, mientras que un 13 % espera aumentos de esa magnitud.
Lo interesante es que, en paralelo, muchas organizaciones están contratando más roles relacionados con IA. El mensaje de fondo es que el trabajo no desaparece, sino que se reconfigura. Para perfiles de marketing, ventas, producto o atención al cliente, la clave competitiva será aprender a trabajar con agentes y copilotos, dominar el diseño de prompts, entender las limitaciones de los modelos y aportar el juicio humano que convierte la IA en “inteligencia híbrida”.
Riesgos, confianza y gobierno, el otro lado de la moneda
A medida que se acelera la adopción, también aumentan los incidentes. Algo más de la mitad de las organizaciones que usan IA reconoce haber sufrido al menos una consecuencia negativa. La más habitual es la inexactitud de las salidas de los modelos, seguida de problemas relacionados con ciberseguridad, cumplimiento regulatorio, privacidad y reputación.
La buena noticia es que crece el esfuerzo de mitigación. La mayoría de las empresas está trabajando ya en reducir el riesgo de inexactitud y un porcentaje relevante lo hace en ciberseguridad y cumplimiento. Sin embargo, cuestiones como la explicabilidad, la equidad o el impacto en el empleo siguen menos atendidas, pese a su relevancia estratégica para marcas que operan en consumo masivo, servicios financieros o salud.
Las compañías de alto rendimiento vuelven a marcar la pauta reportando más incidentes, porque utilizan IA en procesos más críticos, pero también son las que más invierten en mitigación y gobierno. Para líderes de negocio digital, esto implica que la estrategia de IA debe incluir desde el primer día un marco claro de riesgos, políticas de datos, procesos de revisión humana y criterios de uso responsable. Sin confianza no hay escalado, y sin escalado no hay retorno.
Qué significa todo esto para la estrategia digital en 2025
El panorama que dibuja la adopción de IA y de agentes en 2025 puede resumirse en que la tecnología ya está disponible y relativamente democratizada; la ventaja competitiva se está desplazando hacia la capacidad de orquestarla a escala dentro del negocio. Quien dirige un área de ecommerce, marketing o producto digital no compite por tener el modelo más novedoso, sino por integrar la IA en la experiencia de cliente, en los procesos de decisión y en la organización de forma más rápida y disciplinada que sus rivales.
Las empresas que aspiren a estar en el grupo de alto rendimiento tendrán que hacer tres movimientos en paralelo.
- Primero, elevar la ambición, pasando de casos aislados de eficiencia a una narrativa clara de crecimiento e innovación habilitados por IA y agentes.
- Segundo, rediseñar procesos y equipos para trabajar en clave de productos de IA, con ciclos de iteración rápidos, medición rigurosa y presencia constante del “human in the loop”.
- Tercero, invertir de forma sostenida en capacidades tecnológicas, de datos y de talento, asumiendo que la IA no es un proyecto puntual, sino una nueva capa estructural de la empresa.
La oportunidad para crear ventajas competitivas duraderas con IA aún existe, pero cada vez es menor. En los próximos años, la verdadera diferencia entre las empresas digitales líderes y las demás no será quién usa IA, sino quién haya conseguido integrarla de verdad en el centro de su estrategia digital.
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