La investigación más reciente de IDC, en colaboración con Microsoft, confirma que la inteligencia artificial ha pasado de ser un experimento puntual a convertirse en un motor estratégico de transformación empresarial. El 68 % de las organizaciones encuestadas ya utiliza IA generativa (GenAI) y otro 26 % planea adoptarla en los próximos 12 meses, consolidando un escenario en el que prácticamente todas las grandes empresas operarán con IA en el corto plazo.
El informe introduce además el concepto de “Frontier firms”, compañías que lideran en madurez de IA y que ya están capturando retornos superiores, diferenciación competitiva y nuevas fuentes de crecimiento respecto al resto del mercado.
Metodología y alcance del estudio
El InfoBrief de IDC se construyó a partir de una investigación cuantitativa y cualitativa diseñada para entender cómo las organizaciones están capitalizando GenAI y la IA agéntica. Para ello se encuestó a más de 4.000 líderes de negocio y TI, todos ellos decisores directos en proyectos de IA, pertenecientes a empresas con más de 1.000 empleados —incluyendo un porcentaje relevante de organizaciones con más de 10.000 empleados— repartidas en 16 mercados globales. A estas encuestas se sumaron entrevistas en profundidad con grandes organizaciones, con el objetivo de identificar patrones de adopción, casos de uso y marcos de gobernanza que permitan entender qué están haciendo distinto los líderes.
La brecha de IA y las Frontier firms
IDC clasifica a las empresas en tres niveles de madurez: Frontier firms, organizaciones neutrales y rezagadas. Esta segmentación tiene en cuenta el grado de adopción de GenAI y de IA agéntica, la cantidad de áreas de impacto dentro del negocio, la capacidad de monetizar la IA y el nivel de implementación de prácticas de IA responsable.
Solo el 22 % de las organizaciones califican como Frontier firms, lo que revela una brecha significativa frente al 78 % restante que todavía se mueve entre la experimentación y los despliegues limitados. Estas compañías punteras aplican un enfoque “AI-first”, alineando talento, datos, tecnología y gobierno para posicionar la IA en el centro de su estrategia corporativa.
Resultados diferenciales
Los resultados de las Frontier firms son claramente superiores. Estas organizaciones consiguen un ROI promedio de 2,84 veces sobre sus inversiones en IA, frente a 0,84 veces en el grupo de rezagados. Además, reportan impactos muy superiores en diferenciación de marca, experiencia del cliente, crecimiento de ingresos y eficiencia operativa.
No se limitan a automatizar tareas administrativas; utilizan la IA para rediseñar procesos críticos, redefinir la propuesta de valor y abrir nuevas líneas de negocio. La IA se convierte así en una palanca estructural de competitividad, no solo en un proyecto tecnológico aislado.
Sectores con mayor concentración de Frontier firms
Las Frontier firms se concentran especialmente en sectores donde la presión competitiva y regulatoria es alta. Servicios financieros y telecomunicaciones destacan como los verticales más avanzados, seguidos por manufactura y salud, donde GenAI se orienta tanto a la eficiencia operativa como a la innovación en procesos y modelos de atención. También se observan avances relevantes en retail y consumo masivo (CPG), con aplicaciones centradas en experiencia de cliente, pricing dinámico y optimización de la cadena de suministro.
Madurez de GenAI e IA agéntica
La adopción de GenAI ha evolucionado con rapidez. Las organizaciones comenzaron con casos centrados en productividad individual —como redacción, asistencia en tareas y análisis de contenido—, pero los líderes están desplazando el foco hacia casos funcionales e industriales con impacto directo en el negocio.
En este contexto, el 68 % de las empresas encuestadas ya utiliza GenAI de forma activa. Paralelamente, un 37 % ha empezado a trabajar con IA agéntica, mientras que un 25 % se encuentra en fase de pruebas y un 24 % planea adoptarla en los próximos 24 meses. La tendencia muestra que la IA agéntica será la siguiente capa de sofisticación en la agenda tecnológica de las grandes empresas.
Funciones donde GenAI ya es clave
GenAI ya se ha consolidado como una herramienta transversal en distintas funciones corporativas. Las mayores tasas de adopción se concentran en atención al cliente, marketing y TI, donde se emplea para automatizar interacciones, personalizar contenidos, mejorar la gestión de incidencias y reforzar la observabilidad y la seguridad.
En el caso de las Frontier firms, el grado de penetración es todavía más alto: prácticamente todas utilizan GenAI en dos o más funciones, con una media de siete áreas de negocio activas. Más del 70 % la aplica en servicio al cliente, desarrollo de software y producto, ciberseguridad, marketing y operaciones tecnológicas, lo que evidencia un enfoque de despliegue masivo y coordinado.
IA agéntica como turbina de eficiencia
La IA agéntica —sistemas capaces de razonar, planificar y ejecutar tareas o flujos de trabajo de forma autónoma con supervisión humana— empieza a consolidarse como un vector de ventaja competitiva adicional. Aunque se encuentra en una fase más temprana, ya se observan implementaciones en desarrollo de producto, ventas y desarrollo de negocio, marketing, servicio al cliente y áreas de TI y ciberseguridad.
Una vez más, las Frontier firms marcan el ritmo, adoptando antes este tipo de capacidades y experimentando con arquitecturas donde los agentes de IA coordinan tareas complejas y repetitivas, mientras las personas se enfocan en decisiones estratégicas y de mayor valor añadido.
Inversión, personalización y ROI
El estudio confirma que las organizaciones están reorientando de manera clara su presupuesto hacia la IA. Más del 70 % aumentará su inversión en GenAI e IA agéntica en los próximos 24 meses, y alrededor del 40 % planea incrementar el gasto en IA entre un 1 % y un 19 %, combinando reasignación de partidas existentes con nueva inversión neta.
Esta apuesta no solo responde al potencial de eficiencia, sino a la percepción de que la ventana para capturar ventaja competitiva basada en IA es limitada y que quedarse en fase de piloto supone un riesgo estratégico.
Viraje hacia soluciones personalizadas
En la actualidad, muchas organizaciones se apoyan aún en soluciones preconstruidas de GenAI, que permiten acelerar el arranque y reducen la complejidad inicial. Sin embargo, la tendencia es un desplazamiento decidido hacia soluciones personalizadas. Hoy, alrededor del 40 % se basa principalmente en herramientas preconfiguradas, pero en un horizonte de 24 meses el 70 % espera operar con soluciones adaptadas a sus propios datos, procesos y contexto sectorial.
En las Frontier firms este cambio de modelo está más avanzado: el 58 % ya utiliza soluciones personalizadas y el 77 % planea profundizar en esta estrategia en los próximos dos años. Para IA agéntica el patrón es muy similar, con una preferencia clara por arquitecturas a medida frente al uso de soluciones genéricas.
ROI financiero y beneficios extendidos
En términos de retorno financiero, las organizaciones que utilizan GenAI reportan un ROI medio de 2,8 veces por cada dólar invertido, mientras que en el caso de la IA agéntica el retorno medio se sitúa en torno a 2,3 veces, pese a encontrarse todavía en una fase relativamente temprana de despliegue. Los plazos de recuperación de la inversión son de aproximadamente 15 meses para GenAI y 13 meses para IA agéntica.
IDC subraya, no obstante, que el valor de la IA no debe evaluarse únicamente con métricas financieras. Junto al ROI económico se observan beneficios cualitativos relevantes: mejora de la precisión y la consistencia de los procesos, ahorro de tiempo para los equipos, aumento de la experiencia del cliente, mayor escalabilidad, refuerzo del cumplimiento regulatorio y mejor retención del conocimiento dentro de la organización.
Riesgos, gobernanza y transparencia
A medida que GenAI e IA agéntica escalan dentro de las organizaciones, los principales frenos dejan de ser puramente tecnológicos y se trasladan a ámbitos como el riesgo, la gobernanza y el talento. Las empresas se enfrentan a desafíos asociados a la seguridad y privacidad de los datos, la gestión de accesos, los costes de operación de modelos avanzados, la incertidumbre sobre el ROI de algunos casos de uso, la presión regulatoria y la escasez de perfiles especializados en IA y ciencia de datos.
También emergen preocupaciones vinculadas a sesgos, equidad algorítmica y sostenibilidad, especialmente por el impacto en consumo energético y emisiones. Integrar IA en sistemas legados se presenta como otro reto clave, tanto a nivel tecnológico como de rediseño de procesos.
Ante este escenario, la mayoría de las organizaciones declara contar ya con principios de IA responsable, políticas y procesos que operacionalizan esos principios, comités u órganos de gobernanza que supervisan los proyectos y herramientas específicas para monitorizar riesgos, controlar el uso de los modelos y asegurar el cumplimiento normativo a lo largo de todo el ciclo de vida.
Transparencia como requisito crítico
La transparencia se consolida como un requisito esencial, especialmente en IA agéntica. Más del 75 % de las organizaciones considera que comprender cómo funcionan estos sistemas y cómo toman decisiones es un aspecto muy o extremadamente importante. Entre las Frontier firms este porcentaje se eleva hasta el 88 %, lo que demuestra una sensibilidad mayor hacia los riesgos de opacidad.
El modelo de control preferido combina mecanismos de override manual con humanos en el loop, registros detallados de las acciones de la IA, trazabilidad de decisiones y alertas automáticas en caso de comportamientos anómalos o decisiones potencialmente conflictivas.
Hoja de ruta para cerrar la brecha de IA
IDC y Microsoft proponen una hoja de ruta clara para las empresas que quieren acelerar en IA y reducir la distancia con las Frontier firms. El primer paso es pasar de pilotos aislados a una estrategia AI-first a escala corporativa, incorporando la IA en procesos, productos y modelos de negocio críticos. Este cambio implica priorizar casos de uso de alto impacto, no solo centrados en eficiencia, sino también en crecimiento de ingresos, diferenciación de marca y resiliencia del negocio.
En paralelo, recomiendan apostar decididamente por soluciones personalizadas que integren datos propios y conocimiento sectorial, reforzar desde el diseño la gobernanza, la responsabilidad y la transparencia, e invertir de forma sostenida en talento y gestión del cambio. Finalmente, plantean adoptar progresivamente la IA agéntica bajo un modelo de control humano bien definido, para capturar nuevas eficiencias en procesos complejos sin perder capacidad de supervisión.
El mensaje de fondo es directo: las organizaciones que inviertan hoy en capacidades estructurales de IA —tecnológicas, organizativas y de gobierno— serán las que lideren la próxima ola de competitividad global, mientras que quienes permanezcan demasiado tiempo en modo “piloto” corren el riesgo de quedar atrapadas en la parte baja del mercado en términos de productividad, innovación y experiencia de cliente.
Fuente: Microsoft
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