La revolución inevitable: 5 tendencias en IA que están cambiando las reglas del juego empresarial
Alfred Maeso Aztarain
- IA
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Resumen: La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) se ha vuelto esencial en el ámbito empresarial. Las empresas deben centrarse en cinco tendencias: crear estrategias claras, automatizar con IA Agéntica, democratizar el acceso, cumplir con regulaciones éticas, y enfocarse en sostenibilidad para enfrentar esta revolución tecnológica.
La revolución inevitable: 5 tendencias en IA que están cambiando las reglas del juego empresarial
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ha pasado de ser una promesa para convertirse en una prioridad estratégica. Según BCG, la mayoría de las empresas en España ya la consideran clave para 2025, y el 85% planea aumentar su presupuesto en I+D y ese presupuesto se invertirá en gran medida en la implementación de IAG. El Gobierno español, además, ha anunciado una inversión de 150 millones de euros en ayudas para fomentar el uso y la integración de la IAG en las empresas.
Mientras algunos aún debaten si la IAG es un “hype” destinado a desinflarse, las organizaciones que ya la han adoptado están reportando beneficios tangibles: optimización operativa, mejora en la toma de decisiones, innovación en productos y servicios, y una experiencia de cliente más personalizada.
Pero la velocidad vertiginosa con la que evoluciona esta tecnología y el ritmo de adopción por parte de los usuarios plantea una pregunta crítica: ¿cómo deben prepararse las empresas para no quedarse atrás?
La verdadera clave para el éxito de la IAG no radica solo en la tecnología, sino en las personas. Para ejecutar con éxito cualquier estrategia de IA, las organizaciones necesitan un triple enfoque: alinear objetivos, fomentar un mindset innovador y desarrollar las capacidades adecuadas.
En este artículo, exploramos cinco tendencias clave que marcarán la pauta en los próximos tiempos para las organizaciones que buscan incorporar la IAG como parte de su estrategia.
1. Formalizar una estrategia de IAG
El primer paso para aprovechar el potencial de la IAG es definir una estrategia clara que esté alineada con los objetivos de negocio. Muchas organizaciones se enfrentan al reto de traducir la innovación tecnológica en resultados tangibles. Esto requiere:
- Identificar casos de uso clave: Desde la atención al cliente hasta la personalización de productos, las oportunidades son amplias. Todas las áreas de negocio pueden beneficiarse del uso de la IAG.
- Alineación top-down y bottom-up: Es crucial involucrar tanto alta dirección, mandos intermedios y equipos operativos. Mientras los líderes deben garantizar el alineamiento estratégico, los equipos necesitan formación, herramientas para ejecutar la visión y capacidad de experimentación. El reto es conseguir escalar las mejoras identificadas a nivel individual para impulsar el progreso de los equipos y de la organización.
- Considerar una visión holística. La estrategia debe contemplar al menos 5 grandes espacios:
- Maximizar el valor para el negocio
- Incorporar nuevas maneras de trabajar (ways of working) para incorporar la IA
- Considerar las personas para acelerar la adopción, talento y cultura
- Potenciar las plataformas y sistemas tecnológicos
- Garantizar el uso, calidad y seguridad de los datos
- Aplicar Gobierno y cumplimiento legal
- Medición de impacto: Establecer KPIs específicos para evaluar el éxito de las iniciativas de IAG, como mejoras en la eficiencia operativa o el incremento de la satisfacción del cliente.
- Adaptabilidad: La breve historia de la IAG nos está enseñando cómo las cosas cambian más rápidamente que en cualquier disrupción anterior. Una mentalidad ágil, traducida en nuevas maneras de trabajar orientadas a maximizar el aprendizaje son imprescindibles en este escenario.
Una estrategia bien definida no solo asegura un camino claro hacia la adopción, sino que minimiza el riesgo de desorientarse en un entorno tecnológico en constante cambio. La IAG no puede escalar sin una base sólida en habilidades, cultura y liderazgo.
2. Automatización de flujos de procesos complejos (Agentic AI)
La Inteligencia Artificial Agéntica (Agentic AI) se refiere a sistemas de inteligencia artificial con un alto grado de autonomía. Estos sistemas no solo responden de manera reactiva a comandos predefinidos (prompts), sino que también actúan de forma proactiva, anticipándose a las necesidades y ejecutando tareas complejas sin intervención humana constante. Su capacidad para planificar acciones, tomar decisiones y aprender de la experiencia permite que sean una herramienta clave para transformar las operaciones organizacionales, en ámbitos como:
- Automatización avanzada: Por ejemplo, el uso de chatbots generativos capaces de gestionar interacciones personalizadas con clientes, optimizando el tiempo de los equipos humanos.
- Simulaciones y análisis predictivo: La capacidad de la IAG para simular escenarios complejos y ofrecer soluciones en tiempo real está transformando sectores como la logística, la salud y las finanzas.
- Optimización del capital humano: Las empresas pueden liberar a los equipos de tareas repetitivas, permitiéndoles enfocarse en actividades estratégicas.
La Agentic AI no se trata solo de hacer las cosas más rápido, sino de permitir una toma de decisiones más inteligente y basada en datos. Una de las características más destacadas de la Agentic AI es su capacidad para actuar antes de que surja una necesidad evidente. Por ejemplo:
- En el ámbito financiero: Un sistema de Agentic AI no solo identifica patrones de riesgo, sino que también actúa autónomamente, como reequilibrar carteras de inversión en tiempo real o realizar ajustes a una estrategia de trading basada en condiciones del mercado detectadas de forma autónoma.
- En la experiencia del cliente: Un asistente virtual agéntico podría no solo anticipar necesidades del usuario, sino actuar proactivamente para ofrecer soluciones personalizadas, como programar automáticamente el mantenimiento de un producto en base a datos recopilados y comportamientos detectados, sin intervención del cliente.
A pesar de los evidentes beneficios, su implantación genera dudas por el coste actual de estas soluciones y elementos básicos de estos modelos como la confiabilidad que generan, los potenciales sesgos y falta de transparencia y explicabilidad. Al mismo tiempo el impacto en el empleo y la gestión organizacional es enorme.
3. Democratización de acceso
Históricamente, el acceso a tecnologías avanzadas como la IAG ha estado restringido a grandes corporaciones con recursos significativos. En el caso de la IAG, Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de código cerrado, como GPT de OpenAI, suelen implicar costes sustanciales debido a licencias o suscripciones necesarias para su uso. Estos gastos pueden ser prohibitivos para pequeñas y medianas empresas que buscan adoptar soluciones de IAG.
Sin embargo, esto está cambiando rápidamente gracias a iniciativas como:
- Modelos de código abierto: En las primeras semanas de 2025, la aparición de DeepSeek, un nuevo modelo LLM de código abierto, ha revolucionado el ecosistema de IAG en el mundo. Desarrollado en tiempo récord y a un coste mucho menor que otros modelos. Por su parte, el gobierno español ha lanzado “Alia”, el primer modelo fundacional de IA en español que representa un hito en la democratización del acceso. Aparte, modelos como LlaMA de Meta , ofrecen una alternativa más accesible al eliminar los costos de licenciamiento. Esta apertura permite a desarrolladores y organizaciones personalizar y adaptar los modelos a sus necesidades específicas, fomentando la innovación y reduciendo barreras de entrada.
- Herramientas especializadas: Además de los modelos de lenguaje, existen herramientas de IAG especializadas que facilitan el acceso profesional a diversas funciones:
- Generación de contenido escrito: Herramientas como Jasper y Writesonic permiten a las empresas crear textos de alta calidad para blogs, redes sociales y marketing, optimizando el tiempo y los recursos dedicados a la creación de contenido.
- Diseño gráfico y creación de imágenes: Plataformas como Canva, que integran funciones de IA, permiten a usuarios sin experiencia en diseño crear gráficos profesionales.
- Automatización del servicio al cliente: Aplicaciones como Tidio utilizan IA para gestionar interacciones con clientes, mejorando la eficiencia y satisfacción del cliente
Estas herramientas especializadas permiten a las empresas seleccionar soluciones que se alineen con sus necesidades específicas, ya sea para generar contenido creativo, optimizar procesos administrativos o mejorar la experiencia del cliente en sectores particulares.
- Formación y alfabetización digital: Democratizar la IA no se limita a las herramientas; también implica formar a los equipos para que puedan utilizarlas de manera efectiva.
La democratización va a nivelar el campo de juego, permitiendo que empresas pequeñas y medianas también sean protagonistas en la era de la IA.
4. Regulación y gobierno
A medida que la IAG gana protagonismo, también surgen preocupaciones relacionadas con la ética, la privacidad y la seguridad. La Unión Europea ha dado un paso al frente con el AI Act, una legislación pionera que busca establecer marcos claros para el desarrollo y uso responsable de la IA. Algunos puntos clave incluyen:
- Clasificación de riesgos: El AI Act define categorías de riesgo para las aplicaciones de IA, desde mínimo hasta inaceptable, regulando su uso según el impacto potencial.
- Transparencia y explicabilidad: Las organizaciones deberán garantizar que sus sistemas de IAG sean comprensibles y estén libres de sesgos.
- Protección de datos: Reforzar la privacidad de los usuarios y garantizar que las aplicaciones de IA cumplan con las normativas de protección de datos, como el GDPR.
Para las empresas, cumplir con estas regulaciones no es solo una obligación legal, sino una oportunidad para construir confianza con clientes y stakeholders. La base para conseguirlo es fomentar un uso ético, responsable y transparente por parte de las personas.
5. Foco en sostenibilidad
El crecimiento exponencial de la IA también plantea un reto significativo: su impacto medioambiental. Los modelos de IA generativa, especialmente los más grandes, requieren cantidades masivas de energía para ser entrenados y utilizados. Aunque nuevos enfoques como DeepSeek están demostrando que es posible un consumo energético menor.
Las organizaciones, por su parte, están adoptando estrategias para mitigar este impacto, como:
- Uso de energías renovables: Empresas tecnológicas están invirtiendo en infraestructuras que funcionan con fuentes de energía limpia.
- Optimización de modelos: Reducir el tamaño de los modelos y hacerlos más eficientes sin comprometer su rendimiento.
- Iniciativas verdes: Fomentar prácticas sostenibles en toda la cadena de valor, desde el desarrollo hasta la implementación de soluciones de IA.
La sostenibilidad no solo es una cuestión ética, sino una ventaja competitiva en un mundo donde consumidores y reguladores exigen un compromiso claro con el medio ambiente.
Conclusión
La IAG está marcando el inicio de una nueva era para las empresas, llena de oportunidades y desafíos. Desde formalizar estrategias claras hasta abordar cuestiones éticas y de sostenibilidad, las organizaciones tienen frente a ellas una revolución inevitable.
La pregunta no es si debes adoptar la IAG, sino si estás preparado para hacerlo de manera estratégica, ágil, sostenible y alineada con los valores de tu empresa. ¿Estás listo para surfear esta ola de transformación?
