Por qué la mayoría de las empresas no se benefician de la IA: Perspectivas del Informe de IA 2025 de McKinsey

El informe State of AI in 2025 de McKinsey revela un mundo en el que las empresas están experimentando como nunca antes, probando agentes de IA y reportando chispas de innovación… pero muy pocas han cruzado la línea hacia una transformación real y escalable. La brecha entre “usar IA” y “obtener beneficios de la IA” es mucho más amplia de lo que la mayoría de los líderes admite.

Este blog analiza lo que realmente está ocurriendo detrás del hype: quiénes están generando valor con la IA, cómo los sistemas agénticos están redefiniendo los flujos de trabajo, por qué los de alto desempeño se están adelantando y en qué puntos las organizaciones están teniendo dificultades. También exploramos por qué el impacto de la IA, en última instancia, proviene de las personas —aquellas capacitadas para usar herramientas de IA de manera efectiva— y qué deben hacer las organizaciones para construir equipos “a prueba de IA” que se adapten, innoven y aseguren una ventaja competitiva sostenida en el mercado laboral.

El uso de la IA es amplio, pero escalar sigue siendo poco común

Las cifras principales suenan impresionantes: el 88 % de las organizaciones afirma estar usando IA en al menos una función del negocio, frente al 78 % del año anterior. Sin embargo, los datos de McKinsey revelan una realidad distinta bajo la superficie: la IA está presente, pero no integrada. Casi dos tercios de las empresas siguen atrapadas en fases de experimentación o pilotos, y solo alrededor de un tercio reporta algún nivel de escalamiento real en toda la organización. La mayoría trata la IA como un complemento de los procesos existentes, en lugar de rediseñar la forma en que se realiza el trabajo.

Las empresas más grandes, tanto por ingresos como por número de empleados, tienen mayor probabilidad de alcanzar el escalamiento. Casi el 50 % de las compañías que generan más de 5 mil millones de dólares en ingresos están escalando la IA, en comparación con solo el 29 % de aquellas con menos de 100 millones. El acceso al capital, al talento y a la preparación institucional influyen directamente en la rapidez con la que estas organizaciones pueden ir más allá de los pilotos. Las empresas más pequeñas pueden ser ágiles, pero a menudo carecen de la infraestructura necesaria para operacionalizar la IA en todas sus funciones.

Esta brecha crea una ilusión de progreso. Los líderes reportan con orgullo la “adopción de IA”, pero internamente lo que existe suele ser solo experimentación. Por eso, la mayoría de las organizaciones obtiene beneficios modestos y aislados, en lugar de una transformación a nivel empresarial.

IA agéntica: gran potencial, primeras señales de cambio real

Donde el panorama se vuelve más interesante es en el cambio de herramientas que responden a sistemas que actúan. La IA agéntica —modelos capaces de planear, ejecutar e iterar flujos de trabajo de múltiples pasos— está transformando a los primeros adoptantes. McKinsey señala que el 62 % de las organizaciones ya está experimentando con agentes de IA, y el 23 % los está escalando en al menos una función. Se trata de implementaciones reales que gestionan tareas que, de otro modo, requerirían intervención humana.

Pero, al igual que con la adopción general de la IA, el escalamiento sigue siendo limitado. Ninguna función de negocio supera el 10 % de encuestados que afirmen estar escalando agentes a plena capacidad. Esto revela una barrera psicológica importante: los líderes se sienten cómodos dejando que la IA informe decisiones, pero dudan en permitir que las tome o las ejecute.

Los sectores de tecnología, medios, telecomunicaciones y salud reportan los niveles más altos de uso de agentes. Son industrias altamente digitalizadas, ricas en datos y acostumbradas a la automatización. Avanzan más rápido porque cuentan con sistemas diseñados para iterar. Sin embargo, incluso en estos sectores, la IA agéntica suele implementarse solo en uno o dos puntos, no en todo el “sistema circulatorio” de la organización. La tecnología está lista; las organizaciones, no.

La IA impulsa la innovación, pero aún no las ganancias a nivel empresarial

La encuesta de McKinsey expone un desequilibrio notable: la IA genera valor claramente a nivel de casos de uso, pero muy rara vez a nivel empresarial. Solo el 39 % de los encuestados reporta algún impacto en las utilidades antes de intereses e impuestos (EBIT) atribuible a la IA, y la mayoría indica que representa menos del 5 % de su EBIT total. Esto significa que las empresas están viendo mejoras de eficiencia aisladas —código más rápido, mejor segmentación, menos trabajo manual—, pero estos logros aún no se acumulan para convertirse en una transformación del negocio. En otras palabras, la IA sigue siendo principalmente una herramienta táctica, no un motor estratégico de crecimiento.

Sin embargo, los beneficios cualitativos cuentan otra historia. El 64 % de los encuestados afirma que la IA está habilitando la innovación, y casi la mitad reporta mejoras en la satisfacción del cliente y en la diferenciación competitiva. Estos son indicadores de construcción de capacidades a largo plazo. Cuando la IA acelera la generación de insights, personaliza experiencias o impulsa iteraciones de producto, cambia lo que las organizaciones son capaces de hacer. Pero la innovación tarda en reflejarse en los resultados financieros. Ese lapso entre la experimentación y el impacto sostenido es donde muchas empresas se desaniman y reducen sus ambiciones.

Las pocas organizaciones que están capturando beneficios económicos reales no persiguen únicamente la eficiencia. McKinsey identifica un patrón claro: los líderes de alto desempeño establecen múltiples objetivos —crecimiento, innovación y optimización de costos—. Rediseñan flujos de trabajo, eliminan fricciones manuales e integran la IA en la forma en que se toman decisiones, no solo en cómo se automatizan tareas. Esa alineación es la razón por la que estas empresas escalan más rápido, invierten más y, con el tiempo, convierten la innovación en ingresos y rentabilidad.

La visión de Wawiwa: el impacto de la IA proviene de las personas, no solo de las herramientas

Si hay un mensaje clave en el informe de McKinsey, es este: las herramientas no transforman a las organizaciones; las personas sí. En Wawiwa lo vemos todos los días. La IA solo se vuelve valiosa cuando directivos, estudiantes y equipos saben cómo usarla, por qué usarla y en qué genera valor. Por eso integramos la IA no como un módulo independiente o un complemento de último momento, sino como una capa central en cada programa que ofrecemos. Nuestros estudiantes practican el uso de IA tal como lo harían en el trabajo al que aspiran: construyendo, investigando, programando, diseñando y resolviendo problemas con herramientas de IA que reflejan el mundo real.

La IA está presente en todo Wawiwa. La incorporamos en todas nuestras ofertas de formación, metodologías de enseñanza y procesos internos, para mantenernos al día con las tendencias de la industria y responder a las demandas cambiantes de nuestros socios y estudiantes en todo el mundo. Los estudiantes no “estudian IA” como teoría; la utilizan desde el primer día. Así desarrollan las competencias técnicas, la adaptabilidad y la confianza que los empleadores esperan.

Ofrecemos programas de reskilling para roles tecnológicos de alta demanda, como AI Full-Stack Developer y AI Data Analyst. También brindamos cursos de upskilling en IA para equipos y organizaciones, para que sus colaboradores aprendan a trabajar junto a la IA. Estos cursos son prácticos, basados en casos reales de negocio y adaptados a cada rol: marketers, product managers, desarrolladores de software y más. Cuando las personas entienden cómo aprovechar la IA de forma efectiva, la tecnología se convierte en un verdadero motor de productividad, innovación y ventaja competitiva.