Tres años después de la explosión de la inteligencia artificial generativa, su adopción corporativa es ya una realidad ampliamente extendida, aunque todavía está lejos de cumplir las promesas de transformación radical con la que se nos presentó hace un par de años. El informe The State of AI in 2025, elaborado por McKinsey, dibuja un escenario en el que la IA se ha normalizado en el día a día empresarial, pero donde los beneficios financieros a escala siguen siendo limitados y la mayoría de compañías no ha logrado pasar del piloto a la industrialización.
El estudio global, que recoge la visión de casi 2.000 participantes de más de cien países, revela que el 88% de las organizaciones utiliza la IA de forma habitual en, al menos, una función de negocio (diez puntos más que el año anterior), lo que evidencia su consolidación como herramienta operativa. Sin embargo, la mayoría continúa atrapada en fases preliminares de un proceso de adopción que se prevé largo: casi dos tercios admiten estar todavía experimentando o ejecutando programas piloto, y solo un tercio ha empezado a escalar sus iniciativas a nivel empresarial.
Como era de esperar, las grandes compañías, las que pueden dedicar a ello más recursos, tanto económicos como organizativos, se muestran más adelantadas en este camino. Cerca de la mitad de aquellas con ingresos superiores a los 5.000 millones de dólares ha emprendido ya la fase de escalado, frente a apenas el 29% de las empresas más pequeñas.
Una de las grandes conclusiones señaladas por el informe es la emergencia de los llamados agentes de IA: sistemas basados en modelos fundacionales capaces de actuar en el mundo real y ejecutar múltiples pasos de un flujo de trabajo de forma autónoma. La era de la empresa agéntica ha llegado, las empresas son conscientes de ello y de hecho el interés manifestado en el estudio es elevado, pues el 62% de los encuestados afirma que ya está experimentando con ellos y un 23% asegura haber comenzado a escalarlos al menos en un área funcional.
A pesar de ese entusiasmo, su despliegue sigue siendo reducido: ningún departamento supera el 10% de adopción a gran escala. En concreto, la aplicación de estos agentes parece más avanzada en funciones de TI y gestión del conocimiento, especialmente en casos como la automatización del soporte técnico o las tareas de investigación profunda. Sectores como tecnología, medios, telecomunicaciones y salud figuran entre los más activos en este ámbito.
Esta sensación concuerda con lo que conocimos hace unas semanas del Agentic Enterprise Index de Salesforce, según el cual el número de agentes de IA creados en empresas creció un 119% en la primera mitad de 2025, y las conversaciones de atención al cliente gestionadas por estos sistemas se multiplicaron por 22 en el mismo periodo. Es decir, los agentes ya no solo automatizan tareas, también empiezan a integrarse como parte del equipo, apoyando a empleados y atendiendo a consumidores.
Aunque los resultados financieros son aún modestos, comienzan a observarse efectos relevantes en términos cualitativos. La mayoría de las organizaciones reconoce que el uso de la IA ha impulsado la innovación interna, mientras que aproximadamente la mitad percibe mejoras en la satisfacción del cliente y en la diferenciación frente a la competencia.
Sin embargo, solo el 39% informa de algún impacto positivo de estas actuaciones en el EBIT y, en la mayoría de los casos, este no supera el 5%. La relación entre uso de IA e incremento de ingresos se observa sobre todo en actividades relacionadas con marketing y ventas, estrategia corporativa o desarrollo de productos. Por su parte, los ahorros derivados de la automatización son más frecuentes en campos como el software, fabricación e IT.
La investigación se detiene en un grupo minoritario de organizaciones (las denominadas high performers o “de alto rendimiento”) que apenas representan un 6% del total, pero que concentran los mayores resultados. Estas empresas son las que consiguen un impacto de más del 5% de su EBIT atribuible directamente a la IA. Su comportamiento se distingue por una combinación de ambición estratégica, capacidad organizativa y profundidad tecnológica.
Según McKinsey, estas compañías tienden a emplear la IA no solo para mejorar la eficiencia, sino como vehículo de transformación. Estas organizaciones de alto rendimiento son casi tres veces más propensas que otros a rediseñar sus flujos de trabajo en su despliegue de IA, así como a plantearse cambios empresariales profundos impulsados por la tecnología. También suelen incorporar la IA en múltiples funciones, avanzar más rápido en el escalado de agentes y destinar una porción considerablemente mayor de su presupuesto digital a esta clase de soluciones, llegando a superar el 20% en una proporción notable de los casos.
Las organizaciones con alto rendimiento en IA están mucho más avanzadas que el resto en la adopción a gran escala de agentes de IA en diversas funciones. El patrón es claro: en todos los sectores analizados, una proporción mucho mayor de los high performers describen el uso de agentes de IA de su organización como “en proceso de escalado” o “totalmente escalado” respecto del resto de empresas. Las áreas de mayor disparidad son TI (33% de high performers vs 8% del resto de empresas), Gestión del conocimiento (31% vs 7%) y Desarrollo de productos/servicios (29% vs 5%).
Otro rasgo diferenciador es el papel del liderazgo. Entre los high performers, la alta dirección se involucra activamente en la adopción de esta nueva tecnología: integra la IA en la definición estratégica y actúa como modelo para el resto de la organización. Este compromiso sostenido facilita el rediseño de procesos, el desarrollo de talento especializado y la adopción de metodologías ágiles. El estudio de McKinsey destaca que el éxito depende en gran medida de la capacidad para transformar los flujos de trabajo y para combinar la automatización con la experiencia humana, lo que define como “inteligencia híbrida”.
De forma resumida, los rasgos característicos de estas empresas de alto rendimiento en la IA son:
En cualquier caso, el impacto laboral parece todavía incierto. En la mayoría de las empresas, la implantación de la IA apenas ha provocado cambios en el tamaño de la plantilla durante el último año. No obstante, las expectativas apuntan a un futuro con más cambios: cerca de un tercio de los encuestados prevé reducciones significativas en la fuerza laboral en los próximos doce meses, aunque contraintuitivamente un 13% anticipa incrementos.
Mientras tanto, la demanda de perfiles ligados a la IA continúa creciendo, especialmente en ámbitos como la ingeniería de software, análisis de datos y aprendizaje automático, con las grandes empresas liderando la contratación.
La gestión del riesgo se ha convertido en un asunto clave, no solo por prevención sino por experiencia acumulada. La mitad de las organizaciones afirma haber sufrido consecuencias negativas vinculadas a la IA, principalmente por inexactitud en los resultados, aunque también se mencionan problemas relacionados con propiedad intelectual o cumplimiento regulatorio. Estos riesgos impulsan una mayor inversión en protocolos, aunque persisten lagunas importantes, en especial en materia de explicabilidad y reputación.
En realidad, la visión que ofrece el estudio de McKinsey sobre el estado de la inteligencia artificial en 2025 encaja con el fenómeno del workslop del que te hablamos hace tiempo. En ambos casos, vemos un patrón similar: aunque la IA se ha extendido con rapidez por las organizaciones, su aplicación práctica dista mucho de ser sinónimo automático de eficiencia, y a menudo genera fricciones que no solo consumen tiempo y recursos, sino que pueden deteriorar la confianza y la calidad del trabajo.
El workslop (contenido generado por IA, masivo, aparentemente “bueno” pero carente de sustancia y que exige reprocesamiento humano) es un síntoma claro de esta brecha entre adopción y valor real. Como te explicamos por aquel entonces, el 41% de los trabajadores encuestados por BetterUp Labs y la Universidad de Stanford señalaba haber recibido este tipo de entregas digamos… deficientes, lo que equivale a casi dos horas adicionales de retrabajo por caso y un coste anual estimado de hasta nueve millones de dólares para una empresa de 10.000 empleados. El daño, sin embargo, no es solo financiero: se resquebraja la confianza entre compañeros, se debilita la percepción de competencia profesional y aumenta el malestar dentro de los equipos.
Como ves, el informe pone de manifiesto que la IA ha dejado de ser una novedad para convertirse en un estándar operativo. Sin embargo, su potencial transformador permanece en gran parte inexplorado. Para la mayoría de empresas, el reto urgente es pasar de la experimentación a la integración estructural; para las minoritarias que ya lideran el cambio, la IA representa una vía para reinventar negocios completos y crear nuevas ventajas competitivas.
El desenlace dependerá de la ambición estratégica, la capacidad de ejecución y la disposición a rediseñar el trabajo desde la base.
Imagen: Gemini
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