Desde la irrupción de la Inteligencia Artificial Generativa, la narrativa predominante ha sido contundente: la IA está transformando los negocios a una velocidad inédita. A diario emergen nuevas herramientas y capacidades que prometen redefinir la productividad y acelerar la innovación, alimentando la sensación de que estamos ante una adopción masiva que reconfigura industrias completas. 

Sin embargo, la última encuesta global de McKinsey sobre «El estado de la IA en 2025: cómo se transforman las organizaciones para capturar valor» revela una realidad mucho más compleja y matizada. Detrás del entusiasmo generalizado, existe una brecha enorme entre simplemente usar herramientas de IA y obtener un valor real y tangible a nivel empresarial. La adopción es amplia, pero la maestría es escasa. 

Este artículo explora los cinco hallazgos más contraintuitivos e impactantes de este informe, ofreciendo una imagen clara de dónde se encuentra realmente el mundo empresarial en su viaje con la IA. 

1. Casi todo el mundo usa IA, pero casi nadie la domina 

El primer hallazgo expone la gran paradoja de la IA actual: según el informe, un 88% de las organizaciones afirman utilizar la IA en al menos una función empresarial. Esta cifra sugiere una adopción casi universal, sin embargo, casi dos tercios de los encuestados dicen que sus organizaciones aún no han comenzado a escalar la IA en toda la empresa; la mayoría de las compañías están estancadas en las fases de «experimentación o pilotaje». 

La razón de este estancamiento se sustenta en que la mayoría aún no ha integrado la IA lo suficientemente profundo en sus flujos de trabajo y procesos como para generar beneficios materiales a nivel de toda la empresa. Este dato es crucial porque demuestra que la simple adopción de herramientas no se traduce en una integración exitosa ni en la creación de valor; el verdadero desafío está en escalarla de manera efectiva. 

En MAS Analytics observamos este mismo patrón al acompañar a organizaciones que intentan avanzar más allá del piloto. La brecha no suele estar en la tecnología, sino en la ausencia de un marco claro para escalar IA: procesos sin gobernanza, modelos desconectados de los flujos operativos y una arquitectura que no está preparada para soportar casos de uso a gran escala. Cuando logramos ordenar esos elementos junto al cliente, la adopción deja de ser táctica y comienza a generar impacto real en el negocio. 

Aunque sólo un tercio de todos los encuestados afirma que está escalando sus programas de IA en sus organizaciones, las empresas más grandes tienen más probabilidades de haber alcanzado la fase de escalado. 

2. El objetivo real no es la eficiencia, es la transformación 

¿Qué diferencia a las empresas que obtienen beneficios significativos de la IA del resto? La respuesta está en sus ambiciones. El informe identifica a un grupo de «alto rendimiento en IA», que representa apenas el 6% de los encuestados, cuyos objetivos son reveladores. 

Mientras que la gran mayoría de las empresas (alrededor del 82-84%) establece la eficiencia como un objetivo principal para sus iniciativas de IA, las de alto rendimiento van mucho más allá. Estas organizaciones son significativamente más propensas a buscar también el crecimiento y la innovación. De hecho, los líderes en IA son más de tres veces más propensos (50% frente a 14%) a afirmar que su organización tiene la intención de utilizar la IA para un cambio transformador. 

La evidencia es contundente: cuando la IA se aborda sólo desde la óptica de reducción de costos, su potencial queda subexplorado. El verdadero valor emerge cuando se utiliza para replantear por completo el modelo de negocio. Ese impulso constante hacia la transformación digital, sin embargo, trae consigo un efecto inesperado, y es que las compañías más exitosas son, precisamente, las que experimentan mayores turbulencias en el camino. Este nivel de ambición no sólo acelera la innovación, también tensiona estructuras, procesos y capacidades internas, elevando el desafío organizacional. 

3. Las empresas más exitosas reportan más problemas con la IA 

Las organizaciones de alto rendimiento en IA son más propensas que sus pares a reportar consecuencias negativas, como infracciones de propiedad intelectual y problemas de cumplimiento normativo. 

A propósito de esto, Rafael Alonso, Co-Founder & Chief of Artificial Intelligence en MAS Analytics, explica que “las compañías que hoy están teniendo éxito en la adopción de IA son, precisamente, aquellas que se atrevieron a moverse primero. Al actuar temprano, asumen riesgos más altos por definición, pero también acceden a retornos superiores y a una diferenciación difícil de replicar”. 

Según el experto, en las etapas iniciales del desarrollo de tecnologías emergentes suelen coexistir variables que amplifican el riesgo inherente a su adopción: 

• Incertidumbre o ambigüedad regulatoria 

• Cambios radicales en la misma tecnología 

• Falta de expertos y capital humano asociado 

• La reticencia cultural al cambio suele ser mayor, producto de la falta de validación de la tecnología 

Esta lectura se alinea con el análisis de Alexander Sukharevsky, Socio Senior de McKinsey, quien sostiene que esto no debería sorprender. Estas compañías llevan la IA hacia áreas de misión crítica, operando en los límites de la tecnología. Entonces, al empujar más lejos, también se exponen a más riesgos que aquellas que la emplean sólo en tareas superficiales o de bajo impacto, lo que exige un nivel de monitoreo significativamente más riguroso. 

El informe subraya, además, que la inexactitud sigue siendo la consecuencia negativa más frecuente, afectando a casi un tercio de las organizaciones encuestadas. 

4. El impacto de la IA en el empleo sigue siendo la gran incógnita 

En medio del intenso debate público sobre si la IA creará o destruirá empleos, el informe muestra una falta de consenso entre quienes están en la primera línea de su implementación. 

Cuando se les preguntó sobre las expectativas para el tamaño de la fuerza laboral en el próximo año, las respuestas estaban muy divididas (las cifras no suman 100% ya que se omitió la categoría «no sabe» para mayor claridad): 

• 32% espera una disminución. 

• 43% no espera ningún cambio. 

• 13% espera un aumento. 

La principal conclusión aquí es la incertidumbre; ni siquiera los líderes empresariales que implementan activamente la IA tienen una visión clara de su impacto final en la plantilla. Sin embargo, hay un matiz importante: aunque el número total de empleos es incierto, las empresas más grandes están contratando activamente para roles específicos relacionados con la IA, como ingenieros de software e ingenieros de datos, lo que indica un cambio en las habilidades demandadas. 

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5. La curiosidad por el agente IA marca el próximo punto de inflexión 

El informe revela un dato que redefine hacia dónde se está moviendo la frontera de la adopción: el 62% de las organizaciones ya está experimentando con agentes de IA. Este nivel de exploración temprana indica que estas herramientas están dejando de ser un concepto emergente para convertirse en el siguiente capítulo natural después de la IA generativa. 

Más que una moda tecnológica, McKinsey lo describe como una señal clara de que las empresas buscan automatizar no sólo tareas, sino flujos de trabajo completos, decisiones operativas y coordinaciones entre sistemas. La promesa es atractiva: un agente IA capaz de actuar de manera autónoma dentro de procesos del negocio, conectándose a datos, activando acciones y colaborando con equipos humanos. Esa combinación explica por qué la curiosidad es tan alta incluso entre organizaciones que aún no han logrado escalar sus casos de uso actuales. 

Conclusión 

El informe de McKinsey sobre «El estado de la IA en 2025» marca un punto de inflexión crítico: la era de la experimentación casual con la IA ha terminado. El verdadero campo de batalla competitivo se ha desplazado de quién usa la IA a cómo la escalan para lograr una transformación digital real en toda la empresa. 

El camino por seguir requiere pensar más allá de las ganancias de eficiencia incrementales. Las organizaciones que prosperarán son aquellas que utilizan la IA no sólo para optimizar lo que ya hacen, sino como un catalizador para reimaginar sus productos, rediseñar sus flujos de trabajo e impulsar una innovación audaz. 

✔️ No te quedes atrás. Conecta aquí con el equipo de MAS Analytics y evalúa cómo llevar la IA desde la experimentación al impacto real en tu organización.