Estamos atravesando un momento bisagra en la historia reciente del mundo corporativo: la inteligencia artificial, que hasta hace poco era una promesa difusa o un lujo reservado para las grandes tecnológicas, hoy se está integrando silenciosamente, aunque con creciente fuerza, en el núcleo operativo de cientos de organizaciones alrededor del mundo. La pregunta ya no es si usar IA, sino cómo capturar su valor de forma responsable, eficiente y sostenible.
La más reciente encuesta global de McKinsey sobre inteligencia artificial nos ofrece una radiografía reveladora: las organizaciones están comenzando a transformar sus estructuras y procesos internos para aprovechar las capacidades de la IA generativa, con avances notables, pero también con brechas profundas. Se respira una sensación de urgencia estratégica en los altos niveles de decisión, aunque aún estamos lejos de hablar de una madurez generalizada.
Lo primero que destaca el estudio es que el rediseño de los flujos de trabajo emerge como el factor más determinante para lograr impacto tangible en los resultados. No se trata simplemente de añadir una herramienta más al arsenal digital, sino de reimaginar la forma misma en que las tareas se ejecutan, los equipos interactúan y las decisiones se toman. Y, como suele ocurrir en estas transformaciones, son las grandes empresas las que están marcando la pauta.
Este liderazgo no debería sorprendernos. Las empresas con ingresos anuales superiores a los 500 millones de dólares no solo están adoptando la IA a mayor velocidad, sino que también están invirtiendo más en gobernanza, mitigación de riesgos y talento especializado. De hecho, el 28 % de las organizaciones que ya usan IA afirman que es su propio CEO quien supervisa directamente la gobernanza del tema. En estos casos, la IA no es solo un proyecto de innovación, es una agenda de liderazgo.
Ahora bien, el rediseño organizacional también tiene sus matices. Muchas organizaciones optan por centralizar ciertos elementos clave de la implementación, como el riesgo y la gobernanza de datos, a través de modelos como centros de excelencia. Pero al mismo tiempo, optan por una distribución híbrida del talento tecnológico y la adopción de soluciones, permitiendo que las unidades de negocio experimenten e innoven con cierto nivel de autonomía. Este enfoque mixto parece responder a una necesidad urgente de escalar, sin perder control.
Sin embargo, hay un detalle que no puede pasarse por alto: mientras más se utiliza la IA, más evidente se vuelve la necesidad de mecanismos de supervisión humana. Un 27 % de los encuestados afirma que todo el contenido generado por IA es revisado antes de ser utilizado públicamente. En sectores como los servicios legales o profesionales, esta cifra se dispara. Y es comprensible: los riesgos asociados a la desinformación, la infracción de propiedad intelectual o incluso la ciberseguridad no son menores.
En ese sentido, también es alentador ver que muchas organizaciones están adoptando una postura más proactiva frente a la mitigación de riesgos. Las preocupaciones han evolucionado. Ya no se trata solo de la precisión del output generado, sino también de proteger la privacidad, la seguridad y la reputación institucional. No obstante, las empresas más pequeñas aún tienen camino por recorrer, tanto en la gestión de estos riesgos como en la adopción de prácticas que favorezcan la captura de valor real.
Y es aquí donde radica uno de los grandes desafíos. La encuesta de McKinsey muestra que menos del 1 % de las organizaciones encuestadas puede describir su implementación de IA generativa como “madura”. Las buenas prácticas existen: seguimiento de KPI, hojas de ruta claras, equipos dedicados a la transformación, capacitación basada en roles, comunicación interna robusta. Pero su adopción sigue siendo baja. La mayoría apenas está dando los primeros pasos.
Este rezago, sin embargo, no responde necesariamente a falta de voluntad. Contratar talento especializado sigue siendo difícil, aunque menos que en años anteriores. La escasez de científicos de datos, ingenieros de machine learning o expertos en cumplimiento regulatorio vinculado a IA sigue presionando la capacidad de escalar implementaciones efectivas. Y aunque algunas organizaciones ya comienzan a contratar especialistas en ética de la IA, todavía son la excepción.
Pero tal vez el mayor cambio que estamos empezando a vislumbrar es el impacto de la IA en la fuerza laboral. Más allá de la narrativa apocalíptica sobre pérdida de empleos, lo que se observa en la práctica es una redistribución del tiempo y del esfuerzo. En muchas empresas, el tiempo ahorrado gracias a la automatización se reinvierte en nuevas tareas o en actividades que no habían podido atenderse con profundidad. En otras, especialmente las más grandes, ya se registran reducciones de plantilla. Aun así, un 38 % de los encuestados no prevé cambios significativos en los próximos tres años. En otras palabras, el cambio será gradual, y no uniforme.
Por función empresarial, los efectos también varían: mientras en áreas como atención al cliente o cadena de suministro se espera una reducción de personal, en otras como TI o desarrollo de productos podría haber un aumento. La IA no sustituye a todos por igual; reconfigura el mapa del empleo según el valor que puede agregar en cada segmento.
Es evidente que el uso de la IA sigue en aumento. El 78 % de las organizaciones ya la utilizan en al menos una función empresarial. Y por primera vez, la mayoría declara usarla en más de una. Marketing, ventas, TI y operaciones de servicio son los grandes protagonistas, aunque en sectores específicos también gana terreno en ingeniería de software, gestión del conocimiento y diseño de productos.
Pero incluso allí donde se reportan incrementos en ingresos o reducciones de costos atribuibles al uso de IA generativa, el impacto neto aún no es significativo a nivel organizacional. Y esto no debería sorprendernos. Estamos en una etapa de exploración, no de consolidación. La mayoría de las organizaciones aún no ha cruzado el umbral que separa el entusiasmo inicial del verdadero cambio estructural.
Sin embargo, el camino está trazado. Las organizaciones que se atreven a rediseñar sus procesos, a profesionalizar la gobernanza, a invertir en talento y en mitigación de riesgos, están comenzando a ver resultados. No de forma masiva, pero sí prometedora. La siguiente frontera, la IA agentica, ya asoma en el horizonte, y solo aquellas que aprendan a capitalizar esta ola con visión estratégica estarán en condiciones de capturar su verdadero valor.
La historia de la IA en las organizaciones aún se está escribiendo. Y como en toda transformación profunda, la clave no está solo en la tecnología, sino en el liderazgo. En cómo las empresas se estructuran, cómo deciden, cómo aprenden. Porque al final, capturar valor de la IA no es un tema de herramientas, sino de mentalidad.
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