En el contexto del gasto global en inteligencia artificial (IA) que se prevé que alcance los 644 mil millones de USD en 2025, lo que representaría un aumento del 76,4 % con respecto a 2024 según Gartner, está claro que las organizaciones consideran que la IA es existencialmente necesaria. Pero, ¿en qué piensan específicamente las empresas cuando invierten en IA?
Decidimos asociarnos con Forrester para averiguarlo. Realizamos un estudio doble ciego de 400 responsables sénior de la toma de decisiones sobre IA y de estrategia empresarial en la nube. Entre los encuestados se encontraban directores, vicepresidentes y ejecutivos de alto nivel de los sectores de tecnología, servicios financieros, medios de comunicación, venta minorista, fabricación y atención sanitaria.
El objetivo de esta investigación fue descubrir cómo las empresas abordan a los flujos de trabajo de IA y a las herramientas de IA a corto y largo plazo, especialmente para las aplicaciones orientadas al cliente para las que las expectativas son las más altas. El estado de la IA empresarial: ganando experiencia y gestionando riesgos (un informe de Forrester OSNAP) reveló que la IA es ahora un imperativo estratégico en todos los sectores y geografías.
Para entender por qué estos resultados son importantes, desglosemos qué los impulsa, por qué la adopción tiene el aspecto que tiene y qué pueden las organizaciones y equipos de desarrollo hacer a continuación para mantenerse a la vanguardia.
La IA está definiendo la competencia
Los datos de Forrester muestran que el 76 % de las empresas están aplicando soluciones y aplicaciones de IA para mejorar la experiencia del cliente (CX), el 71 % para reforzar la retención y el 76 % para mejorar la eficiencia operativa. Estos son los principales impulsores del crecimiento de los ingresos y de la ventaja competitiva.
Las organizaciones que implementan con éxito la IA están mejor posicionadas para:
- Diferenciarse en cuanto a la experiencia del cliente
- Captar y proteger la cuota de mercado
- Acelerar los ciclos de innovación
- Desbloquear el apalancamiento operativo
- Estar preparadas para el futuro frente a las interrupciones
Diferenciarse en cuanto a la experiencia del cliente
Los servicios o recomendaciones personalizados, un servicio más rápido con automatización y una resolución de servicio inteligente mejoran directamente la CX, que Forrester identifica como el principal impulsor de la inversión en IA. En mercados saturados, la calidad de las interacciones con los clientes es el factor decisivo para la fidelización y la retención.
Captar y proteger la cuota de mercado
Al incorporar la IA generativa y otras capacidades de IA en el recorrido del cliente, las empresas crean experiencias más atractivas y difíciles de replicar para la competencia. Esto no solo aumenta la retención neta, sino que también aumenta los costes de cambio para los clientes.
Acelerar los ciclos de innovación
Las empresas que utilizan IA pueden comercializar nuevos productos y servicios más rápido, especialmente cuando incorporan capacidades avanzadas como la creación de contenido de procedimientos, la búsqueda visual y el análisis predictivo. En los sectores en los que la velocidad de comercialización se correlaciona con las ganancias de cuota de mercado, esto es un aspecto decisivo.
Desbloquear el apalancamiento operativo
La eficiencia impulsada por la IA, ya sea en la automatización de procesos o en el aumento de las habilidades del personal, se traduce en menores costes, una ampliación más rápida y la capacidad de reasignar esfuerzos hacia trabajos de mayor valor.
Estar preparadas para el futuro frente a las interrupciones
Como señala Forrester, las empresas están midiendo el éxito de la IA no solo por la eficiencia, sino también por su impacto en los ingresos a largo plazo y en el valor durante el ciclo de vida del cliente. Las organizaciones que dudan corren el riesgo de ser superadas por la competencia que integra la IA como una capacidad fundamental.
Desde el punto de vista de un desarrollador, este cambio significa que la IA está ahora integrada en la ruta crítica de los resultados empresariales. El código que alimenta la IA influye directamente en métricas como el valor del ciclo de vida del cliente y la retención neta. Esto hace que la fiabilidad, escalabilidad y ética en el diseño de la IA sean más importantes que nunca.
Casos de uso probados y la próxima ola de innovación
Forrester destaca que los casos de uso de IA más ampliamente adoptados son aquellos que afectan directamente a los puntos de contacto con los clientes: personalización (53 %), resolución automatizada de resolución de incidencias de clientes (53 %) y respuesta a las preguntas de los clientes (52 %). Estos casos de uso predominan porque ofrecen resultados medibles a corto plazo.
Un motor de recomendación que impulse las conversiones o un chatbot que reduzca la rotación es mucho más fácil de justificar para los directivos que las iniciativas abstractas de IA con un retorno de la inversión (ROI) poco claro. Para las empresas y sus equipos de desarrollo, este énfasis se traduce en una demanda continua de sistemas que permitan una ampliación, procesar datos en tiempo real y minimizar la latencia en las interacciones con los clientes.
Las opciones tecnológicas definirán a los ganadores y perdedores en la carrera de la IA
Las empresas se están subiendo a bordo para superar esta poderosa ola de la IA sin que las engulla. Hay muchas historias de errores y fracasos en torno a la IA, por lo que se necesita un enfoque reflexivo y deliberado para convertirse en una de las historias de éxito.
A menudo, elegir comenzar con casos de uso establecidos para obtener resultados positivos rápidos, como un chatbot de IA, ayuda a crear confianza en la estrategia de IA y a desarrollar fluidez en la IA.
A su vez, esta confianza abre la puerta a implementaciones de IA más complejas o de nicho que están más adaptadas a sus negocios. Estos factores tienden a variar según el sector. Por ejemplo:
La venta minorista y los viajes se centran en la personalización y la búsqueda visual para mejorar la experiencia del cliente.
Los servicios financieros otorgan mayor valor a la automatización y a la detección del fraude.
La atención sanitaria y las ciencias de la vida adoptan la IA con más cautela, equilibrando la innovación con el cumplimiento y el riesgo.
Más allá de estos casos de uso establecidos, la experimentación está en aumento. Casi la mitad de las organizaciones (46 %) están realizando pruebas piloto de la creación de contenido de procedimientos, el 40 % está probando la búsqueda visual y el 37 % está explorando el reconocimiento facial.
Estos experimentos son importantes porque los "proyectos paralelos" de hoy en día pueden convertirse en la línea de referencia competitiva del futuro. Piense en cómo el check-in móvil en los hoteles paso de ser una novedad a una necesidad. Las empresas que animan a los equipos de desarrollo a realizar pruebas piloto de las tecnologías emergentes tienen más probabilidades de estar preparadas para el crecimiento explosivo de las herramientas y soluciones impulsadas por IA.
Riesgo, seguridad y reputación: los costes ocultos de la IA
El estudio también destaca algunas realidades preocupantes. En total el 63 % de los encuestados cita las preocupaciones de seguridad como una barrera principal, el 55 % se preocupa por el cumplimiento y casi la mitad (45 %) teme sufrir daños en la reputación si la IA no cumple las expectativas.
Desde un punto de vista técnico, estas cifras subrayan la necesidad de establecer marcos de control para:
- Proteger los flujos de datos que eviten fugas
- Supervisión de modelos para detectar desviaciones o sesgos
- Protocolos de prueba que reflejan las condiciones de producción
Pero mitigar estos riesgos va más allá de las medidas de seguridad técnicas.
Las empresas pueden beneficiarse de un pensamiento holístico sobre la gestión de riesgos. La seguridad requiere no solo una infraestructura reforzada, sino también políticas claras de gestión de datos y auditorías periódicas para detectar vulnerabilidades antes de que los atacantes lo hagan. El cumplimiento exige la colaboración entre los equipos de desarrollo, los equipos jurídicos y los expertos en regulaciones para garantizar que los modelos cumplan con los estándares regionales y del sector que están en constante evolución. Y el riesgo para la reputación exige transparencia y rendimiento de cuentas.
Las empresas que pueden explicar cómo sus sistemas de IA toman decisiones y demuestran equidad, tienen muchas menos probabilidades de enfrentarse a reacciones negativas cuando algo sale mal. En otras palabras, las empresas no están simplemente creando modelos; están implementando sistemas críticos para el negocio que reflejan la integridad de la organización.
Mitigar el riesgo significa combinar la disciplina de ingeniería con la responsabilidad organizativa, de modo que la búsqueda de la innovación no se produzca a expensas de la seguridad, el cumplimiento o la confianza.
Superar el obstáculo de la integración
Las empresas están diversificando sus apuestas con múltiples enfoques tecnológicos. Forrester informa de una alta adopción de tecnologías nativas en la nube (81 %), IA de código abierto (72 %) y servicios de IA gestionados (77 %). Sin embargo, el 55 % de las organizaciones todavía identifican las brechas de tecnología y de plataformas como su principal desafío.
Esta dualidad refleja una realidad que los desarrolladores conocen bien: las herramientas existen, pero la integración es difícil. Las API propias, los ecosistemas fragmentados y los requisitos de cumplimiento desiguales, todos progresan lentamente. Las organizaciones que construyen arquitecturas flexibles e híbridas que utilizan la innovación de código abierto, servicios gestionados a escala e implementaciones en el Edge para experiencias de baja latencia superan este obstáculo con más frecuencia.
Las empresas que pretenden desplegar la IA globalmente a corto plazo requieren algo más que una infraestructura en la nube: necesitan socios que puedan operar en todas las zonas normativas, dar soporte a la residencia de datos local y ofrecer un rendimiento consistente.
Los proveedores de IA especializada ocupan el lugar más alto en los datos de Forrester como socios preferentes. Esto está en consonancia con lo que veo en la práctica: las organizaciones quieren proveedores que combinen el alcance global con una profunda experiencia técnica.
Cinco pasos que las empresas pueden dar hoy
El estudio de Forrester deja una cosa clara: la IA está aquí para quedarse, y el éxito depende de cómo las organizaciones aprovechen tanto las oportunidades como los riesgos. Basándose en los resultados, aquí ofrecemos cinco pasos prácticos que puede dar hoy:
- Anclar la IA al valor del cliente. Cada implementación debe vincularse directamente a mejoras medibles en CX, retención o ingresos.
- Equilibrar velocidad y control. Muévase rápido, pero creando cumplimiento, pruebas y supervisión en el ciclo de desarrollo desde el principio.
- Invertir en arquitectura flexible. Evite el bloqueo combinando estratégicamente servicios de código abierto, nativos en la nube y servicios de IA gestionados.
- Elegir sus socios sabiamente. Busque proveedores que ofrezcan una escala global, experiencia en cumplimiento local y fiabilidad demostrada.
Trate la experimentación como I+D. No aísle sus programas piloto. Integre lo que se aprenda en hojas de ruta de IA a largo plazo.
Definir la próxima era de la IA
El estudio de Forrester confirma lo que muchos de nosotros ya hemos observado: la IA se ha convertido en un elemento central de la estrategia empresarial. Pero los números también ponen de relieve la tensión entre la promesa y el riesgo.
Los desarrolladores, arquitectos y directivos de las empresas deben reconocer que la creación de IA significa hoy dar forma no solo a las aplicaciones, sino también a las experiencias de los clientes y a la reputación de la marca en el futuro. Las empresas que anclan la IA al valor del cliente, adoptan estrategias tecnológicas flexibles y se asocian para poder ampliar el negocio, no solo mantendrán el ritmo en la era de la IA, sino que también ayudarán a definirla.
Más información
Si está interesado en leer más sobre el estado de la IA empresarial, lea el informe completo.
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