Qué pueden esperar realmente las empresas de la inteligencia artificial en 2025 y más allá
La inteligencia artificial ha pasado de ser ciencia ficción a infraestructura empresarial en tiempo récord. En 2025, el 88% de las organizaciones reportan usar IA regularmente, y el gasto empresarial en IA generativa alcanzó los 37 mil millones de dólares, un crecimiento de 3.2x respecto al año anterior.
Pero detrás de estas cifras impresionantes hay una realidad más compleja: entre el 70% y el 85% de las iniciativas de IA no cumplen las expectativas. El 42% de las empresas abandonaron la mayoría de sus iniciativas de IA en 2025, frente al 17% en 2024.
¿Cómo separamos las oportunidades reales del hype inflado? Esa es la pregunta que todo líder empresarial debe hacerse antes de invertir.
La adopción de IA se ha acelerado dramáticamente. Según el último McKinsey Global Survey, el 78% de las organizaciones usan IA en al menos una función de negocio, comparado con 55% apenas un año antes.
Pero hay matices importantes:
Uso amplio pero superficial: La mayoría de las organizaciones aún no han integrado la IA lo suficientemente profundo en sus flujos de trabajo para obtener beneficios materiales a nivel empresarial.
Brecha de madurez: Solo el 6% de las organizaciones califican como "AI high performers" con impacto del 5% o más en EBIT. El 26% tienen capacidades para pasar de pruebas de concepto a producción.
Concentración funcional: TI, marketing y ventas lideran la adopción, seguidos por operaciones de servicio. El crecimiento más pronunciado se registró en TI, donde el uso pasó del 27% al 36% en solo seis meses.
Entre empleados, el 56% de trabajadores estadounidenses ahora usan herramientas de IA generativa para tareas laborales. Los líderes usan IA al 33%, el doble que los contribuidores individuales (16%).
Las promesas de productividad de la IA son enormes. Pero, ¿qué dicen los datos reales?
ROI comprobado: Las empresas que adoptaron temprano IA generativa reportan $3.70 en valor por cada dólar invertido, con los top performers alcanzando retornos de $10.30 por dólar.
Productividad sectorial: Las industrias que han adoptado IA ven su productividad laboral crecer 4.8 veces más rápido que el promedio global. Los sectores con alta exposición a IA muestran 3 veces mayor crecimiento de ingresos por trabajador.
Impacto en código: El código se ha convertido en el primer "killer use case" real de IA. El 50% de los desarrolladores ahora usan herramientas de IA para codificar diariamente (65% en organizaciones top). Los equipos reportan mejoras de velocidad del 15% o más.
Sin embargo, la mayoría de las organizaciones logran ROI satisfactorio en 2-4 años, mucho más largo que los períodos típicos de payback tecnológico de 7-12 meses.
El mercado de IA generativa se proyecta alcanzar 59 mil millones de dólares en 2025 y crecer a 400 mil millones para 2031, con una tasa de crecimiento anual del 37.57%.
McKinsey estima que la IA generativa podría desbloquear entre 2.6 y 4.4 billones de dólares en valor adicional, más allá de lo que la IA analítica tradicional ya aporta.
Casos de uso principales:
Desarrollo de software: El mercado de herramientas de coding con IA creció de 550 millones a 4 mil millones de dólares en 2025. Anthropic Claude lidera en coding con rendimiento sostenido durante 18 meses.
Servicio al cliente: Las funciones de soporte como servicio al cliente actualmente generan el 38% del valor total de IA en las empresas según BCG.
Marketing y ventas: Personalización a escala, generación de contenido y analytics de clientes lideran los casos de uso con 20% del potencial de valor.
Un dato revelador: ChatGPT alcanzó 800 millones de usuarios activos semanales en septiembre 2025, duplicándose desde 400 millones en febrero del mismo año.
Los AI agents —sistemas basados en modelos fundacionales capaces de actuar en el mundo real, planificar y ejecutar múltiples pasos— representan la siguiente frontera.
El 23% de las organizaciones reportan estar escalando sistemas de IA agéntica en alguna parte de sus empresas, con un 39% adicional experimentando con agentes. Sin embargo, el uso aún no está extendido: en ninguna función más del 10% reporta estar escalando agentes.
Los job postings mencionando IA agéntica crecieron 985% entre 2023 y 2024, señalando el interés explosivo de las empresas.
El uso de agentes es más común en TI y gestión del conocimiento, donde casos como gestión de service desk y deep research se han desarrollado rápidamente. Igor Epshteyn, CEO de Coherent Solutions, predice: "2025 marcará un hito significativo en la adopción de agentes de IA en industrias como finanzas, cadena de suministro, ventas, servicios, marketing e impuestos."
A pesar del entusiasmo, los riesgos son sustanciales:
Falta de confianza: La confianza en empresas de IA cayó del 61% al 53% globalmente en 2024. En EE.UU. específicamente, la confianza descendió 15 puntos del 50% al 35%. El 77% de los americanos no confían en que las empresas usen IA responsablemente.
Preocupaciones laborales: El 75% de los americanos creen que la IA reducirá el total de empleos en EE.UU. en los próximos 10 años. Sin embargo, el World Economic Forum proyecta una ganancia neta de 12 millones de empleos.
Problemas de ROI: El 66% de las empresas luchan por establecer métricas de ROI para iniciativas de IA. El 74% de las empresas tienen dificultades para lograr y escalar valor según BCG.
Costos de infraestructura: El consumo eléctrico de data centers en EE.UU. alcanzó 183 terawatt-horas en 2024 y se proyecta a 426 TWh para 2030. Entrenar Gemini Ultra de Google costó 191 millones de dólares.
Los incidentes relacionados con IA están aumentando bruscamente, pero las evaluaciones estandarizadas de IA responsable siguen siendo raras entre los principales desarrolladores de modelos.
Basándonos en los patrones de éxito identificados por McKinsey, las organizaciones high performers comparten características distintivas:
Liderazgo comprometido: Son 3 veces más propensas a que sus líderes senior demuestren ownership y compromiso activo, incluyendo modelar el uso de IA.
Procesos definidos: Tienen procesos establecidos para determinar cómo y cuándo los outputs de los modelos necesitan validación humana para asegurar precisión.
Comprar vs. construir: El 76% de los casos de uso de IA ahora son comprados en lugar de construidos internamente, comparado con 53% en 2024. Las soluciones listas llegan a producción más rápido.
Nuestra recomendación en Strolling Digital: comenzar con casos de uso probados (servicio al cliente, análisis de datos, generación de contenido), establecer métricas claras de éxito antes de implementar, invertir en formación de usuarios, y escalar gradualmente basándose en resultados medibles.
La IA no es una estrategia; es un acelerador de estrategia. Las organizaciones que la tratan como un proyecto tecnológico aislado fracasan. Las que la integran en su visión de transformación más amplia prosperan.
El 92% de las firmas planean aumentar sus presupuestos de IA en los próximos tres años, según McKinsey. La pregunta no es si adoptar IA, sino cómo hacerlo de manera que genere valor real y sostenible.
Como dijo Accenture: el 69% de los líderes creen que la IA demanda un replanteamiento completo de cómo se construyen y gestionan sus sistemas y procesos. No se trata de automatizar lo que existe; se trata de reimaginar lo que es posible.