La IA ya está en las empresas. ¿Pero está transformando realmente su forma de trabajar?
La inteligencia artificial ya no es una tecnología reservada a grandes compañías, departamentos tecnológicos o proyectos de innovación. Está entrando en las empresas y, cada vez más, forma parte de las tareas cotidianas de profesionales de prácticamente todas las áreas.
Marketing utiliza IA para analizar mercados y generar contenidos. Finanzas para analizar información y preparar informes. Recursos Humanos para trabajar con documentación y procesos. Compras y Supply Chain para analizar proveedores, pedidos o incidencias. Los equipos comerciales la utilizan para preparar propuestas y analizar clientes. Y cada vez más profesionales recurren a herramientas de IA generativa para resolver tareas de su día a día.
Pero existe una pregunta más importante que saber cuántas empresas utilizan inteligencia artificial:
¿Cuántas están consiguiendo realmente transformar su forma de trabajar gracias a ella?
La diferencia entre utilizar IA y conseguir valor empresarial de la IA puede ser mucho mayor de lo que parece.
La adopción de IA está creciendo rápidamente.
Los datos muestran que la inteligencia artificial está ganando presencia en las empresas españolas.
Según el informe Indicadores de uso de inteligencia artificial en España 2025, elaborado por ONTSI, en 2025 el 20,5 % de las empresas españolas de 10 o más empleados utiliza tecnologías de inteligencia artificial. Esto supone un incremento de 9,1 puntos porcentuales respecto a 2024. (ONTSI)
La diferencia según el tamaño de empresa es importante: entre las grandes compañías, la penetración alcanza el 57,5 %. Los principales ámbitos de utilización son el marketing y las ventas y la organización de procesos de administración o gestión empresarial.
Sin embargo, aún existen empresas que han pensado adoptar la IA en su trabajo diario pero aún no lo han hecho por las razones que se exponen en el siguiente gráfico.
Sin embargo, si se compara a nivel europeo la evolución es similar. Los datos de Eurostat recopilados por ONTSI sitúan en 2025 el porcentaje de empresas que utilizan IA en España en torno al 20 %, prácticamente en línea con la media de la Unión Europea.
Por tanto, podemos afirmar que la IA ya está entrando de forma significativa en el tejido empresarial.
Pero adopción no significa necesariamente transformación.
Utilizar una herramienta de IA no es lo mismo que transformar un proceso
Imaginemos una empresa en la que diez empleados utilizan ChatGPT, Copilot u otras herramientas de IA para redactar correos electrónicos, resumir documentos, preparar presentaciones o buscar información.
La empresa podría decir que está utilizando inteligencia artificial.
Y probablemente sea cierto.
Pero todavía podríamos preguntarnos:
- ¿Se han identificado los procesos donde la IA puede aportar más valor?
- ¿Se han modificado las formas de trabajar?
- ¿Se han establecido criterios sobre qué información puede introducirse en una herramienta?
- ¿Los empleados saben verificar las respuestas de la IA?
- ¿Se están midiendo los resultados?
- ¿Se están compartiendo las buenas prácticas entre departamentos?
- ¿La utilización de IA está vinculada a objetivos concretos de negocio?
Si la respuesta es mayoritariamente negativa, probablemente estamos ante uso de IA, pero todavía no ante una verdadera transformación mediante IA.
Esta distinción es fundamental. Lo que en EDE llamamos “Del experimento al resultado empresarial”
El Banco de España ya advertía en 2025 de esta situación. Su análisis sobre la adopción de IA en las empresas españolas señalaba que casi el 20 % de las empresas encuestadas utilizaba sistemas de IA, pero que en la mayoría de ellas el uso todavía se encontraba en una fase experimental.
El mismo estudio identificaba como principales obstáculos la falta de trabajadores cualificados, los costes de implantación y la disponibilidad de datos. Además, señalaba que las empresas estaban utilizando la IA principalmente para optimizar procesos internos y en marketing, mientras que la automatización de tareas y la innovación todavía tenían un peso más limitado. (Banco de España)
Esta situación no es exclusiva de España.
El estudio The State of AI in 2025 de McKinsey muestra que prácticamente todas las organizaciones encuestadas ya están utilizando IA en algún grado, y su evolución en el uso ha sido creciente a lo largo de los años, pero casi dos tercios todavía no han comenzado a escalarla a nivel empresarial. Solo el 39 % declara algún impacto de la IA sobre el EBIT de la compañía y, en la mayoría de estos casos, el impacto representa menos del 5 % del EBIT. (McKinsey & Company).
El mensaje es bastante claro:
La tecnología se está extendiendo mucho más rápido que su integración en las organizaciones.
¿Por qué resulta tan difícil conseguir valor de la IA?
La explicación no está únicamente en la tecnología.
En muchos casos, las empresas ya tienen acceso a herramientas suficientemente potentes. El verdadero reto está en saber dónde, cómo y para qué utilizarlas. Los problemas que desde EDE hemos identificado en las empresas a la hora de integrar la IA en sus organizaciones son los siguientes:
No identificar correctamente los casos de uso
No todas las tareas necesitan IA.
Una empresa puede invertir mucho tiempo probando herramientas sin haber identificado previamente cuáles son los procesos donde existe un problema real que resolver.
Es más eficaz comenzar por preguntas como:
- ¿Qué tareas consumen demasiado tiempo?
- ¿Dónde se generan errores repetitivos?
- ¿Qué información cuesta demasiado analizar?
- ¿Qué procesos requieren mucho trabajo manual?
- ¿Dónde sería útil disponer de mejores previsiones o análisis?
A partir de estas preguntas pueden identificarse casos de uso con un impacto potencial mucho mayor.
Formar en herramientas, pero no en procesos
Aprender a utilizar una herramienta de IA es importante, pero no suficiente.
Un profesional de Finanzas necesita aprender a utilizar la IA de forma diferente a un profesional de Marketing, Compras, Recursos Humanos o Dirección.
La formación más útil no debería quedarse en explicar qué puede hacer ChatGPT, Copilot o cualquier otra herramienta.
Debería responder a una pregunta mucho más empresarial:
¿Cómo puede utilizar esta tecnología una persona en su puesto de trabajo para hacer mejor determinadas tareas?
Ese cambio de enfoque es fundamental.
No integrar la IA en el flujo de trabajo
Otro problema frecuente es que la IA se utilice como una herramienta aislada.
Un empleado genera un informe con IA, pero después continúa realizando manualmente el resto del proceso.
O utiliza IA para preparar un análisis, pero el resultado no se incorpora al procedimiento habitual del departamento.
La verdadera transformación comienza cuando se rediseña el proceso.
De hecho, la investigación de McKinsey de 2025 señala el rediseño de los flujos de trabajo como uno de los factores más relacionados con la obtención de impacto económico de la IA.
No establecer criterios de uso responsable
La utilización de IA también plantea cuestiones relacionadas con la privacidad, la confidencialidad, la propiedad intelectual, la seguridad y la calidad de la información.
- Por ejemplo:
- ¿Puede un empleado introducir información de clientes en una herramienta pública?
- ¿Puede utilizar IA para analizar documentación interna?
- ¿Quién debe revisar un contenido generado automáticamente?
- ¿Qué información debe quedar fuera de determinadas herramientas?
Una estrategia de IA empresarial necesita establecer criterios claros y comprensibles para los empleados.
No medir los resultados
Quizá sea uno de los errores más importantes.
Una empresa puede formar a 50 empleados en IA y afirmar que el proyecto ha sido un éxito.
Pero esa cifra no nos dice cuánto valor se ha generado.
Sería mucho más interesante conocer, por ejemplo:
- Horas ahorradas.
- Reducción de tareas manuales.
- Disminución de errores.
- Incremento de productividad.
- Mejora de tiempos de respuesta.
- Incremento de ventas.
- Reducción de costes.
- Número de procesos realmente transformados.
- Porcentaje de empleados que utilizan las nuevas prácticas de forma habitual.
La formación es un medio. El objetivo debe ser conseguir una mejora real en la empresa.
En EDE hemos identificado cinco pasos para pasar de experimentar con IA a obtener resultados.
No existe una única fórmula para todas las organizaciones, pero sí podemos establecer un proceso de trabajo.
01. Identificar necesidades reales
Antes de seleccionar herramientas, hay que identificar problemas y oportunidades.
La pregunta no debería ser:
"¿Qué podemos hacer con esta herramienta?"
Sino:
"¿Qué problemas de nuestro negocio podríamos resolver mejor utilizando IA?"
02. Priorizar los casos de uso
No todos los proyectos tienen el mismo potencial.
Conviene valorar factores como:
- Impacto económico.
- Tiempo que puede ahorrarse.
- Facilidad de implantación.
- Calidad y disponibilidad de los datos.
- Riesgo asociado.
- Número de personas afectadas.
- Posibilidad de escalar la solución.
Esto permite comenzar por proyectos concretos y con posibilidades reales de éxito.
03. Formar a las personas en función de su trabajo
La formación debe adaptarse al nivel de conocimiento y a las necesidades de cada colectivo.
No necesita lo mismo un equipo de Marketing que un departamento financiero.
Tampoco un usuario que empieza desde cero que un profesional que ya utiliza IA habitualmente.
La formación debe evolucionar desde el conocimiento general hacia la aplicación práctica en el puesto de trabajo.
04. Experimentar, medir y ajustar
Los proyectos piloto son importantes.
Pero un piloto no debería convertirse en el objetivo final.
Hay que establecer previamente qué se quiere mejorar y cómo se va a medir.
Por ejemplo:
Proceso actual → aplicación de IA → nuevo proceso → resultado obtenido
Este enfoque permite saber si la tecnología realmente está generando valor.
05. Escalar aquello que funciona
Cuando un caso de uso demuestra resultados, la empresa puede extenderlo a más personas, departamentos o procesos.
Es aquí donde la experimentación empieza a convertirse en transformación.
La IA no necesita ser un proyecto exclusivamente tecnológico
Una de las ideas que conviene superar es que la implantación de IA corresponde únicamente al departamento de tecnología.
La tecnología es necesaria, pero la transformación ocurre en los procesos y en las personas.
Un proyecto de IA puede afectar simultáneamente a:
Por eso, una estrategia de adopción de IA debe combinar conocimiento tecnológico con conocimiento del negocio.
Un profesional de Marketing sabe qué problemas tiene Marketing.
Un responsable financiero conoce los procesos críticos de Finanzas.
Un responsable de Compras conoce las dificultades de su cadena de suministro.
Ellos son quienes pueden identificar muchas de las mejores oportunidades de aplicación de la IA.
El verdadero reto: pasar del "uso" a la "adopción"
La próxima etapa de la inteligencia artificial en las empresas no debería consistir simplemente en que más empleados tengan acceso a herramientas de IA.
El verdadero reto es conseguir que la tecnología se convierta en una nueva forma de trabajar.
Eso implica pasar por varias etapas:
En la primera etapa, las personas descubren qué puede hacer la IA.
Después empiezan a experimentar.
Pero el salto importante se produce cuando encuentran aplicaciones útiles para su trabajo, las incorporan a sus procesos habituales, miden los resultados y las extienden cuando funcionan.
Ahí es donde empieza a aparecer el verdadero retorno de la inversión.
¿Qué papel tiene la formación en este proceso?
La formación en inteligencia artificial tiene un papel fundamental, pero debe entenderse como parte de un proceso más amplio.
Una formación eficaz debería conseguir que las personas:
- Comprendan qué puede y qué no puede hacer la IA.
- Identifiquen oportunidades de aplicación en su puesto.
- Aprendan a trabajar correctamente con herramientas de IA.
- Sepan verificar y validar los resultados.
- Conozcan los riesgos asociados a su utilización.
- Incorporen la IA a tareas y procesos reales.
- Desarrollen una actitud crítica y responsable ante sus resultados.
El objetivo final no debería ser que los empleados sepan utilizar una herramienta determinada.
Debería ser que sepan utilizar la inteligencia artificial para mejorar su trabajo.
La IA ya está en las empresas. Ahora hay que conseguir que genere valor
Los datos muestran que la adopción de inteligencia artificial está creciendo rápidamente.
Pero también muestran que muchas organizaciones todavía se encuentran en una fase de experimentación y que conseguir impacto a escala empresarial continúa siendo un reto.
Por eso, la siguiente pregunta para las empresas no debería ser simplemente:
"¿Estamos utilizando inteligencia artificial?"
La pregunta más relevante es:
"¿En qué procesos estamos consiguiendo mejores resultados gracias a la inteligencia artificial?"
La diferencia entre ambas preguntas resume buena parte del reto que tienen las empresas en los próximos años.
En EDE entendemos la inteligencia artificial desde esta perspectiva: como una herramienta para mejorar procesos, desarrollar nuevas capacidades profesionales y generar resultados reales en las empresas.
La tecnología evoluciona rápidamente. La capacidad de las organizaciones para integrarla de forma útil, responsable y estratégica será uno de los factores que marque la diferencia.
Por ello animamos a que las empresas reflexionen la adopción de IA en sus organizaciones:
Fuentes
Adopción de IA en la empresa
01¿Qué significa adoptar inteligencia artificial en una empresa?+
Adoptar IA significa mucho más que utilizar herramientas como ChatGPT o Copilot. Implica incorporar soluciones de inteligencia artificial a procesos concretos de la organización, formar a las personas, establecer criterios de uso, medir resultados y extender aquellas aplicaciones que generan valor.
02¿Por dónde debería empezar una empresa que todavía no utiliza IA?+
Lo recomendable es comenzar identificando procesos y tareas donde existan problemas concretos de productividad, análisis, automatización o generación de información. A partir de ahí se pueden seleccionar casos de uso y realizar proyectos piloto.
03¿Es necesario realizar grandes inversiones para empezar a utilizar IA?+
No necesariamente. Muchas herramientas de IA generativa están disponibles mediante modelos de suscripción relativamente accesibles. El reto inicial suele estar más relacionado con identificar correctamente los casos de uso, formar a las personas y establecer un marco adecuado de utilización.
04¿Qué papel tiene la formación en la implantación de IA?+
La formación permite que los profesionales conozcan las posibilidades y limitaciones de la IA y, sobre todo, aprendan a aplicarla a las tareas reales de su puesto. Para obtener resultados, debería estar conectada con procesos y necesidades concretas de la empresa.
05¿Cómo se puede medir el retorno de la IA?+
Dependiendo del caso de uso, pueden medirse indicadores como horas ahorradas, reducción de costes, productividad, reducción de errores, tiempos de respuesta, calidad de los resultados, satisfacción del cliente o incremento de ingresos.
Ignacio Jiménez Urueña
Coordinador de Estudios y Análisis de Inteligencia Artificial. Investigador y especialista en inteligencia empresarial, con más de 25 años de experiencia trabajando con empresas en la mejora de su competitividad. Actualmente desarrolla estudios de inteligencia que transforman datos e información en conocimiento útil para la toma de decisiones empresariales.
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