Publicado el: 27 de septiembre de 2025 / Actualizado el: 27 de septiembre de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Informe de tendencias de inteligencia artificial empresarial de Unframe: de experimento (en 2024) a herramienta empresarial indispensable (a partir de 2025)
“Se acabó el tiempo de los experimentos”: el Informe de tendencias de IA empresarial de Unframemuestra el nuevo nivel de madurez de la IA en la empresa
Pioneros sorprendentes y nuevos obstáculos: las principales conclusiones del Informe de tendencias de IA empresarial de Unframe
El panorama de la inteligencia artificial en las empresas ha cambiado drásticamente. Lo que en 2024 aún era un campo experimental se está convirtiendo en una herramienta empresarial indispensable para 2025. Las industrias reguladas están tomando la delantera inesperadamente, mientras que los obstáculos tradicionales están siendo reemplazados por nuevos desafíos. Esta transformación marca un punto de inflexión en la forma en que las organizaciones trabajan, toman decisiones y crean valor.
La transición del nivel ejecutivo al nivel operativo
Durante mucho tiempo, la toma de decisiones sobre estrategias de IA era competencia exclusiva de los jefes. En 2024, las implementaciones de IA eran tema de debate exclusivo para ejecutivos de grandes empresas con más de 5000 empleados. Este círculo exclusivo se ha expandido considerablemente. Hoy en día, aunque el 65 % de los responsables de la toma de decisiones en IA siguen ocupando puestos de liderazgo, una proporción cada vez mayor de jefes de departamento y gerentes operativos contribuyen a definir la estrategia de IA.
Este desarrollo señala un cambio fundamental en la estructura organizativa. La IA está pasando de ser una iniciativa de innovación impulsada desde arriba a una responsabilidad integrada en todos los niveles de gestión. La tecnología ya no se considera una herramienta aislada, sino una parte integral de los procesos de negocio. Esta democratización de la toma de decisiones en IA está generando un mayor compromiso organizativo y acelerando su implementación en diversas áreas de negocio.
El impacto de este cambio es evidente en la implementación práctica de los proyectos de IA. Si bien antes las iniciativas de IA solían originarse en laboratorios de innovación aislados, ahora se desarrollan e implementan directamente en las unidades operativas de negocio. Esta proximidad a la aplicación práctica genera expectativas más realistas y soluciones más específicas.
Las industrias reguladas como pioneras de la revolución de la IA
Uno de los desarrollos más sorprendentes es el liderazgo de las industrias reguladas en la adopción de la IA. Si bien en 2024 existía una distribución equilibrada entre telecomunicaciones, tecnología, finanzas, salud y manufactura, hoy los servicios financieros dominan la implementación de la IA con un 27 %, la salud con un 21 % y los seguros con un 18 %.
Este cambio contradice la creencia generalizada de que los estrictos requisitos de cumplimiento dificultan la adopción de la IA. En cambio, estas industrias utilizan activamente la IA para la prevención del fraude, el modelado de riesgos y la optimización de la atención al paciente. Los altos riesgos y los estrictos mandatos de cumplimiento en estos sectores están acelerando, paradójicamente, la adopción, ya que los sistemas de IA ofrecen precisión y trazabilidad, especialmente valiosas en entornos regulados.
En el sector financiero, la IA está revolucionando las relaciones con los clientes mediante información completa y la supervisión automatizada del cumplimiento normativo. Los bancos utilizan la IA para implementar procedimientos de conocimiento del cliente y la supervisión de la prevención del blanqueo de capitales, lo que no solo les ayuda a cumplir con los requisitos regulatorios, sino que también aumenta la eficiencia operativa. La automatización de los informes a los inversores agiliza significativamente los procesos y reduce el error humano.
El sector sanitario está aprovechando la IA para el descubrimiento unificado de conocimiento en contenido científico, regulatorio y comercial. La gestión inteligente de campos y de atención médica optimiza la atención al paciente, mientras que la planificación empresarial automatizada y la generación de propuestas agilizan los procesos administrativos. Estas aplicaciones demuestran cómo la IA no solo garantiza el cumplimiento normativo en entornos altamente regulados, sino que también contribuye activamente a mejorar la calidad del servicio.
Las aseguradoras están recurriendo al procesamiento automatizado de reclamaciones y a la detección de fraudes a gran escala. La evaluación dinámica de riesgos y el análisis predictivo de la pérdida de clientes y las tendencias de reclamaciones permiten a las aseguradoras ser proactivas en lugar de reactivas. Estas aplicaciones demuestran cómo la IA está transformando los modelos de negocio tradicionales y generando nuevas fuentes de valor.
El salto de madurez de la exploración al escalamiento
La curva de madurez de la IA muestra un progreso significativo en el panorama empresarial. La proporción de empresas en fase de exploración ha disminuido drásticamente con respecto a los niveles anteriores, a tan solo el 19 %, mientras que la fase de escalamiento ha aumentado hasta un impresionante 36 %. Sin embargo, solo el 16 % de las empresas han integrado plenamente la IA en sus procesos de negocio.
Esta disminución en la exploración refleja un alejamiento del llamado teatro de la innovación. Las empresas están yendo más allá de los simples experimentos hacia un valor comercial sostenible y repetible. Sin embargo, la tasa de integración completa relativamente baja del 16 % destaca los crecientes desafíos en la transición de proyectos piloto exitosos a la implementación a nivel empresarial.
La fase de escalamiento presenta desafíos específicos que difieren de los obstáculos iniciales de la implementación. Las empresas deben resolver problemas complejos de integración, gestionar los procesos de gestión del cambio y garantizar que los sistemas de IA se integren en los flujos de trabajo y las culturas corporativas existentes. Esta fase requiere no solo conocimientos técnicos, sino también transformación organizacional y cambio cultural.
La limitada proporción de empresas totalmente integradas demuestra que la transformación de la IA es un proceso a largo plazo que va mucho más allá de la mera implementación de tecnología. Una integración completa y exitosa requiere procesos de negocio revisados a fondo, nuevas habilidades para los empleados y, a menudo, cambios estructurales en el liderazgo organizacional.
El cambio en los obstáculos de implementación
Las barreras para el escalamiento de la IA han cambiado radicalmente en menos de un año. Si bien los altos costos, la seguridad, el cumplimiento normativo y la integración fueron los principales desafíos en 2024, la calidad y la disponibilidad de los datos dominaron el 55 % del tiempo en 2025, seguidas de la seguridad, el cumplimiento normativo y la integración.
Este cambio es significativo porque los presupuestos ya no son el principal obstáculo. Los equipos ahora se enfrentan a problemas relacionados con la fiabilidad de los datos y la integración del ecosistema. La comprensión de que los modelos de IA solo son tan sólidos como los datos que alimentan se hace dolorosamente evidente a gran escala. Las empresas se están dando cuenta de que una implementación exitosa de IA requiere una sólida estrategia de base de datos.
Los problemas de calidad de los datos se manifiestan en diversas dimensiones. Los problemas de silos de datos impiden el uso uniforme de la información entre departamentos. La inconsistencia en los formatos de datos y los conjuntos de datos incompletos generan resultados de IA poco fiables. El gran volumen de datos desborda las capacidades de procesamiento existentes y requiere nuevos enfoques de infraestructura.
El cumplimiento normativo y la integración siguen siendo desafíos clave, pero su importancia ha cambiado en el contexto de los problemas de datos. Los requisitos de cumplimiento ahora afectan no solo a la propia aplicación de IA, sino a toda la cadena de procesamiento de datos. La integración ya no se refiere simplemente a la conexión técnica de los sistemas de IA, sino a su integración fluida en los procesos empresariales basados en datos.
La inteligencia de decisiones como prioridad estratégica
Uno de los avances más destacados es el surgimiento de la inteligencia de decisiones como una prioridad clave para la IA empresarial. El 66 % de las empresas citan la productividad y el acceso al conocimiento como su prioridad principal. Si bien la experiencia del cliente y la eficiencia siguen siendo importantes, el énfasis se ha desplazado hacia un uso de la información más accesible y orientado a la acción.
Este cambio refleja una creciente comprensión de que el verdadero poder de la IA reside en ayudar a las organizaciones a ver, comprender y tomar decisiones con mayor rapidez, en lugar de simplemente automatizar procesos habituales. La Inteligencia de Decisiones transforma datos no estructurados, como hojas de cálculo, informes financieros, archivos PDF y contratos, en información práctica.
Las herramientas que impulsan esta transformación son diversas y están interconectadas. Las empresas invierten en observabilidad mediante informes avanzados, inteligencia empresarial y análisis. El conocimiento bajo demanda se habilita mediante la búsqueda en toda la empresa que unifica los silos de datos. La extracción y la abstracción transforman la información no estructurada en información útil.
Además, la automatización y los agentes de IA permiten traducir estos conocimientos en flujos de trabajo, lo que facilita la toma de decisiones oportunas y la acción eficaz. Esta superposición de tecnologías crea un ecosistema integral para la toma de decisiones inteligente que va más allá de la analítica tradicional.
Descargue el Informe de tendencias de IA empresarial 2025 de Unframe
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Estrategias de IA híbrida: la clave para un escalamiento rápido y seguro
El desarrollo de casos de uso
La evolución de los casos de uso de la IA muestra un cambio notable desde áreas técnicas especializadas hacia aplicaciones empresariales más amplias. Si bien las operaciones de TI, la experiencia del cliente y la seguridad dominaron los casos de uso más impactantes en 2024, para 2025, su uso se distribuirá de forma más amplia entre las herramientas de búsqueda empresarial, soporte de decisiones y interacción con el cliente.
Este desarrollo indica que la IA ya no se limita a los equipos técnicos, sino que se está convirtiendo en una herramienta cotidiana accesible a todos los departamentos. La democratización del uso de la IA permite una integración más natural en los flujos de trabajo existentes y reduce las barreras para su adopción.
La transición hacia sistemas de apoyo a la toma de decisiones refleja la creciente importancia de la inteligencia de decisiones. Las empresas se están dando cuenta de que la IA no solo puede automatizar procesos, sino también mejorar la calidad y la velocidad de las decisiones estratégicas. Estos casos de uso suelen tener un impacto más directo en los resultados empresariales que las meras mejoras de eficiencia.
Las herramientas de interacción con el cliente se benefician de la capacidad de la IA para crear experiencias personalizadas a gran escala. Estas aplicaciones van más allá de los simples chatbots e incluyen sistemas de recomendación inteligentes, atención al cliente predictiva y personalización dinámica de contenido. El impacto en la satisfacción y la fidelización del cliente es medible y está directamente relacionado con los resultados empresariales.
Criterios de compra a lo largo del tiempo
Los criterios para la toma de decisiones de adquisición de IA han cambiado significativamente, lo que refleja la creciente madurez del mercado. Si bien en 2024 la velocidad de implementación era la máxima prioridad, seguida de la adaptabilidad y la integración, para 2025, la compatibilidad con la tecnología existente ha superado a la velocidad.
Este cambio indica una maduración empresarial. Con la IA integrada en operaciones críticas, las organizaciones priorizan la interoperabilidad fluida sobre la implementación rápida. Si bien la rentabilidad sigue siendo primordial, la velocidad y la compatibilidad de las tecnologías se han convertido en factores clave.
La priorización de la compatibilidad refleja la experiencia práctica con las implementaciones de IA. Las empresas han aprendido que las soluciones de IA aisladas que no se integran bien con los sistemas existentes generan más problemas a largo plazo de los que resuelven. El enfoque en la interoperabilidad demuestra una comprensión más profunda de la complejidad de la implementación de IA en toda la empresa.
La seguridad y el cumplimiento normativo se han vuelto cada vez más importantes como criterios de compra, incluso si no son prioritarios. Esto refleja la creciente regulación del campo de la IA y el reconocimiento de que los problemas de seguridad pueden poner en peligro toda la iniciativa de IA. Las empresas buscan soluciones diseñadas desde cero con la seguridad y el cumplimiento normativo en mente.
El enfoque híbrido como estrategia dominante
El tradicional debate entre construir o comprar ha evolucionado hacia un enfoque híbrido más sofisticado. Para 2025, el enfoque híbrido dominará con un 40 %, mientras que el desarrollo interno puro representará el 15 %, al igual que la compra exclusiva de soluciones listas para usar. Otro 15 % se basará en alianzas estratégicas.
Este desarrollo refleja la comprensión de que la IA empresarial requiere velocidad y control. El enfoque híbrido permite una implementación acelerada siempre que sea posible, a la vez que adapta las soluciones en áreas sensibles o reguladas. Este equilibrio entre estandarización y personalización se está convirtiendo en la estrategia óptima para la mayoría de las empresas.
El enfoque híbrido se manifiesta de diversas formas. Algunas empresas comienzan con soluciones estándar y desarrollan gradualmente sus propios componentes a medida que adquieren experiencia e identifican requisitos específicos. Otras utilizan arquitecturas modulares que les permiten combinar diferentes componentes de distintos proveedores e integrar sus propios desarrollos según sea necesario.
La flexibilidad del enfoque híbrido resulta especialmente valiosa en un sector tecnológico en rápida evolución. Las empresas pueden responder a los nuevos desarrollos sin tener que reestructurar por completo su infraestructura de IA. Esta agilidad se convierte en una ventaja competitiva decisiva en un entorno donde las tecnologías de IA evolucionan mensualmente.
Desafíos y estrategias para escalar
Escalar las iniciativas de IA presenta desafíos específicos que difieren de los problemas iniciales de implementación. La calidad de los datos es fundamental, ya que la insuficiencia o la inconsistencia de estos datos pueden generar resultados de IA poco fiables y socavar la confianza en el sistema.
Las organizaciones están desarrollando diversas estrategias para abordar estos desafíos. Establecer marcos integrales de gobernanza de datos se está convirtiendo en una prioridad para garantizar la calidad, la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos. La validación y la limpieza automatizadas de datos se están convirtiendo en componentes estándar del proceso de IA.
La integración de sistemas existentes suele requerir decisiones arquitectónicas fundamentales. Muchas empresas invierten en plataformas de gestión de API y arquitecturas de microservicios para mejorar la flexibilidad y la escalabilidad de sus implementaciones de IA. Estas decisiones técnicas tienen implicaciones a largo plazo para la capacidad de la empresa de absorber y aprovechar las innovaciones en IA.
La gestión del cambio se está convirtiendo en un factor crítico para el éxito en la expansión de la IA. Transformar los flujos de trabajo y rediseñar los roles requiere una planificación y una comunicación minuciosas. Las organizaciones exitosas invierten significativamente en capacitación y desarrollan líderes internos de IA que actúan como multiplicadores de la adopción.
El futuro de la IA empresarial
Los avances de 2025 apuntan a varias tendencias importantes para los próximos años. La convergencia de la IA con otras tecnologías como el Internet de las Cosas, la computación de borde y la computación cuántica generará nuevas oportunidades de aplicación. Al mismo tiempo, el panorama regulatorio seguirá evolucionando, creando marcos más claros para la gobernanza y el cumplimiento normativo de la IA.
El papel de la IA en la toma de decisiones seguirá profundizándose. Los sistemas de decisión autónomos, capaces de tomar ciertas decisiones empresariales sin intervención humana, se convertirán en una realidad en áreas especializadas. Este desarrollo requiere nuevos modelos de gobernanza y enfoques de gestión de riesgos.
La personalización de los sistemas de IA aumentará a medida que las empresas aprendan a aprovechar sus datos específicos y su experiencia en el sector para diferenciarse. Los modelos base servirán cada vez más como punto de partida, que posteriormente se adaptarán a aplicaciones e industrias específicas. Este desarrollo incrementará aún más la importancia de la calidad de los datos y la experiencia en el sector.
Los impactos sociales de la transformación de la IA requerirán mayor atención. Las empresas serán cada vez más responsables de las implicaciones sociales y éticas de sus sistemas de IA. Esto requerirá nuevas formas de participación de las partes interesadas y transparencia.
Recomendaciones de acción para los directivos
Estos avances ofrecen recomendaciones concretas para las empresas que buscan desarrollar o revisar su estrategia de IA. Fortalecer las bases de datos debe ser una prioridad absoluta, ya que la calidad de los datos es clave para el éxito de la IA. Esto incluye la revisión de los flujos de datos, la inversión en estructuras de gobernanza y la designación de responsables de los datos.
Vincular las iniciativas de IA a resultados empresariales medibles será fundamental para el éxito a largo plazo. Toda iniciativa de IA debe estar vinculada a métricas específicas, como el crecimiento de los ingresos, la eficiencia operativa o el cumplimiento normativo. Las revisiones periódicas garantizan su alineación con la estrategia corporativa.
Centrarse en casos de uso escalables y de alto impacto, como la inteligencia de decisiones, los flujos de trabajo de productividad y la interacción con el cliente, puede sentar las bases para una transformación exitosa de la IA. Desarrollar una hoja de ruta que avance rápidamente de los proyectos piloto a la adopción a nivel empresarial es fundamental para generar valor comercial.
Planificar una integración fluida desde el principio y presupuestar los proyectos de integración evita costosas modificaciones posteriores. Seleccionar plataformas que se integren fácilmente con la infraestructura tecnológica existente y considerar un enfoque moderno de desarrollo y compra proporciona la flexibilidad necesaria para futuros desarrollos.
La transformación de la IA empresarial, desde enfoques experimentales hasta herramientas estratégicas de negocio, ya está en marcha. Las organizaciones que comprendan y moldeen este desarrollo de forma proactiva serán las ganadoras de la siguiente fase de la transformación digital. La era de los experimentos ha terminado; ahora se trata de la implementación estratégica y el valor empresarial sostenible.