Inteligencia Artificial en empresas: qué esperar en los próximos 10 años

La brecha entre las organizaciones que ya están capturando valor real de la inteligencia artificial y aquellas que aún acumulan pilotos sin impacto medible se está ampliando a velocidad acelerada. Según el McKinsey Global Survey 2025, el 88% de las empresas declara utilizar IA en al menos un proceso interno (10 puntos más que el año anterior) pero dos tercios de ellas todavía no han comenzado a escalarla a nivel empresarial. El resultado: mayor adopción superficial, menor diferenciación competitiva. 

Esta es la paradoja que define el momento actual: la IA está en todas partes, pero su impacto real sigue concentrado en pocas organizaciones. Entender por qué, y cómo cruzar esa brecha, es la pregunta estratégica que los directores y equipos de alta dirección no pueden postergar.

Cómo la IA está integrándose en cada área de la organización

La expansión del uso de la IA ya no se limita a las funciones de TI o marketing. De acuerdo con el reporte de McKinsey, más de la mitad de las organizaciones encuestadas reportan el uso de la IA en tres o más funciones simultáneamente. Las áreas con mayor adopción incluyen gestión del conocimiento, atención al cliente, ingeniería de software y estrategia corporativa. 

Sin embargo, el factor que distingue a las organizaciones que generan valor real no es la cantidad de herramientas desplegadas, sino más bien la profundidad con que se han rediseñado los flujos de trabajo. 

Las empresas identificadas con “alto desempeño” (aquellas que atribuyen más del 5% de sus ingresos operativos al uso de la IA), comparten una característica común: fijaron crecimiento e innovación como objetivos de sus iniciativas de IA, no solo eficiencia. Y la mitad de ellas está rediseñando activamente sus procesos, no simplemente sobreponiendo IA a los ya existentes. 

El auge de la IA agéntica: de la asistencia a la acción

El desarrollo más significativo de los últimos meses es la masificación de sistemas de IA agéntica: modelos capaces de planificar, ejecutar pasos múltiples en un workflow y actuar de forma autónoma en el mundo real. Según McKinsey, el 23% de las organizaciones ya está escalando al menos un sistema agéntico, y un 39% adicional se encuentra en fase de experimentación. Las funciones con mayor adopción agéntica son TI, gestión del conocimiento y contact centers.

Por su lado, Gartner va más lejos en sus proyecciones: estima que para fines de 2026, el 40% de las aplicaciones empresariales contará con agentes de IA integrados por función (frente a menos del 5% actual), y que este ecosistema podría representar más de 450 mil millones de dólares en ingresos de software empresarial hacia 2035. 

El mensaje es claro: la IA agéntica no es una tendencia; es la próxima capa de infraestructura organizacional. 

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Lo que proyectan referentes globales para los próximos 10 años

Microsoft WorkLab, en su informe anual Work Trend Index 2025, introduce el concepto de “Frontier Firm” para describir el nuevo el modelo organizacional que está emergiendo: estructuras construidas sobre inteligencia bajo demanda y equipos híbridos de personas y agentes, capaces de escalar rápidamente y generar valor con mayor agilidad. 

El 82% de los líderes encuestados por Microsoft considera este un año decisivo para repensar aspectos clave de su estrategia y operaciones. 

Por su parte, las proyecciones de PwC para 2026 apuntan en la misma dirección, pero con un giro crítico: la tecnología solo representa aproximadamente el 20% de una iniciativa de IA. El 80% restante proviene del rediseño del trabajo, de cómo se distribuyen las tareas entre personas y sistemas, y de qué capacidad humana queda libre para tareas de alto impacto. Este escenario explica por qué organizaciones con acceso a la misma tecnología obtienen resultados radicalmente distintos. 

A mediano y largo plazo, Gartner advierte sobre un fenómeno inesperado: el deterioro del pensamiento crítico como consecuencia del uso intensivo de IA generativa podría llevar al 50% de las organizaciones globales a exigir evaluaciones de habilidades “sin IA” hacia 2026, elevando el valor de capacidades humanas como el razonamiento complejo, la inteligencia emocional y el criterio estratégico. 

La paradoja de la IA es que, al automatizar lo rutinario, eleva el estándar de lo que se espera de las personas.  

Ahora bien, ¿cómo avanza Chile con respecto a la IA?

Chile no es un observador de la revolución de la inteligencia artificial: es uno de los líderes a nivel regional. Por tercer año consecutivo, el país encabeza el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2025) elaborado por CEPAL y CENIA, con 70,5 puntos sobre 100, por delante de Brasil (67,3) y Uruguay (62,3). Cerca del 33% de las empresas chilenas ya se encuentra en una fase avanzada de adopción de IA, liderando el ranking latinoamericano por delante de Brasil y Argentina, según el informe IDC InfoBrief de noviembre de 2025.

Y, sin embargo, en nuestra experiencia acompañando a corporaciones y grandes empresas a lo largo del país, la conversación que más se repite no es "¿cómo empezamos?", sino "¿por qué no estamos escalando?". 

Una empresa del sector minero puede tener acceso al mejor modelo predictivo disponible en el mercado, pero si el equipo de operaciones y el equipo de TI no comparten la misma arquitectura de datos (ni la misma prioridad) el modelo no escala. 

Eso es lo que distingue a quienes capturan valor de quienes acumulan pilotos. Es la falta de integración entre áreas y la ausencia de una estrategia clara de datos.

El estado actual: cifras que importan

• El 33% de las empresas chilenas está en fase avanzada de adopción de IA Chile lidera Latinoamérica, por delante de Brasil y Argentina (IDC InfoBrief). 
• Las iniciativas de IA en Chile generan un retorno de inversión de hasta 3 veces (Microsoft).  
• El 74% de las grandes empresas chilenas aumentará su presupuesto en IA entre 2025 y 2026 (Microsoft). 
• El 80% del valor de una iniciativa de IA viene del rediseño del trabajo. Según PwC, la tecnología solo representa el 20% del resultado. El resto es estrategia y cultura.

El dato del ROI merece atención especial: las iniciativas de IA en Chile generan en promedio 3 veces su costo de inversión; la cifra más alta de Latinoamérica junto a Colombia. Eso significa que el problema no es la rentabilidad de la IA. 

El problema es que la mayoría de las organizaciones todavía no ha construido las condiciones internas para capturar ese retorno a escala. 

¿Qué significan estas cifras para tu organización?

Las grandes empresas chilenas, ya sea en retail, banca, telecomunicaciones, minería o energía, comparten un denominador común: tienen acceso a la tecnología, tienen presupuesto, y tienen pilotos en marcha. Lo que no tienen, en la mayoría de los casos, es una estrategia que conecte todo eso. 

Según Defontana (2025), el 45% de las empresas ya usa herramientas de IA, pero solo el 23% se considera plenamente preparada para integrarlas de forma sostenible. Si bien la adopción crece, la madurez no. 

Por otro lado, según datos de IDC, el desafío de las empresas en cuanto a la escasez de talento especializado alcanza el 33%, requiriendo perfiles como científicos de datos, ingenieros de datos o modeladores de IA. 

Si lo analizamos, no estamos hablando de barreras tecnológicas, ya que IA ya está en manos de las organizaciones. Lo que falta es la arquitectura que le dé sentido: equipos preparados, datos bien gestionados y una estrategia que conecte la tecnología con los objetivos de la empresa.  Algunos ejemplos concretos de cómo se manifiesta esta problemática: 

1. Retail

Una empresa con presencia nacional implementa IA en su área de marketing para personalizar comunicaciones. Pero sus datos de stock están en un sistema diferente al de logística, que no conversa con el CRM comercial. El resultado: el modelo recomienda productos que no tienen reposición garantizada, y la campaña genera demanda que la cadena no puede satisfacer. Tienen la herramienta, más no la arquitectura.

2. Banca

Un banco implementa un chatbot de atención al cliente con IA generativa. El modelo responde preguntas frecuentes con fluidez, pero no tiene acceso a los datos transaccionales del cliente en tiempo real. Cuando el usuario pregunta por su última operación o solicita un ajuste de límite, el sistema deriva a un ejecutivo. La IA resuelve el 40% de los casos, pero el 60% más relevante sigue dependiendo de personas. El piloto se ve bien en métricas de volumen, pero no transforma la experiencia.

3. Minería

Una operación minera implementa sensores IoT y modelos predictivos para mantenimiento de equipos. Los modelos son precisos: detectan fallas con días de anticipación. Pero las alertas llegan a un sistema que no está integrado con la planificación de turnos ni con la cadena de abastecimiento de repuestos. La predicción existe; la acción no fluye. El valor del modelo queda atrapado entre sistemas que no conversan.

En los tres casos, el problema no es el modelo de IA. Es la arquitectura organizacional que lo rodea: los datos, los procesos, la gobernanza y la voluntad de rediseñar flujos de trabajo, no solo de agregar una capa tecnológica encima. 

Frente a esto, es importante considerar que las organizaciones que están obteniendo el mayor retorno son aquellas que, según PwC, han desarrollado una estrategia corporativa centralizada, que define estándares de uso, redistribuye tareas entre personas y sistemas, y asegura que el capital humano liberado por la automatización se dirija hacia trabajo de alto impacto, no hacia mayor volumen de lo mismo. 

El patrón es claro: las organizaciones rezagadas no fallan por falta de acceso a tecnología, sino por ausencia de estrategia de transformación. 

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Las organizaciones que liderarán la próxima década se están construyendo hoy

La transformación que está ocurriendo no es gradual. Microsoft lo compara, en escala e implicancias, con la Revolución Industrial y la era de internet: un cambio que tomará décadas en desplegarse completamente, pero cuyas bases se están instalando ahora. 

Las organizaciones que en los próximos dos a cinco años establezcan su infraestructura de IA, rediseñen workflows y desarrollen una cultura de uso responsable y estratégica, serán las que definan los estándares de sus industrias.  

El desafío para quienes lideran hoy las decisiones tecnológicas y estratégicas no es si adoptar o no IA, sino cómo hacerlo con la profundidad necesaria para lograr una ventaja competitiva real, y no solo eficiencia marginal. ¿En qué etapa de adopción se encuentra tu organización y qué está frenando el siguiente salto?

Las organizaciones que están dando ese paso no solo están siendo más eficientes: están construyendo una capacidad que se acumula, que se vuelve más difícil de replicar con el tiempo, y que termina definiendo los estándares de sus industrias.

La oportunidad está abierta. La pregunta es quién decide actuar con la profundidad que esta transformación exige.