El Mandato de la IA: De la Adopción a la Ventaja en el Nuevo Panorama Competitivo

1.1 La Nueva Línea de Base: Tasas de Adopción de IA y Trayectorias de Crecimiento (2022-2025)

El panorama empresarial ha sido remodelado de forma irrevocable por la integración de la Inteligencia Artificial. El análisis de las tendencias de adopción a lo largo del tiempo revela no solo un crecimiento constante, sino una reciente y dramática aceleración impulsada por la IA generativa.

La adopción de la IA en las empresas se ha más que duplicado desde 2017, pasando de un 20% de organizaciones que informaban de su uso a más de un 50% en 2022. Aunque esta cifra se estabilizó en una meseta entre el 50% y el 60% durante algunos años, lo que sugiere que las implementaciones de IA más tradicionales (analíticas y de aprendizaje automático) alcanzaron un punto de saturación en cuanto a complejidad y coste, la aparición de la IA generativa ha reavivado el impulso de una manera sin precedentes.^[1]

La llegada de herramientas de IA generativa accesibles para el público ha provocado un aumento explosivo en su uso. Datos recientes de 2024 indican una aceleración espectacular: el 65% de las organizaciones a nivel mundial informan del uso regular de la IA generativa, un salto drástico desde el 34% registrado en 2023.^[2] Para principios de 2025, la tendencia se consolida aún más, con más de tres cuartas partes de todas las organizaciones encuestadas afirmando que utilizan alguna forma de IA en al menos una función empresarial.^{[3, 4]} Este crecimiento no es meramente superficial; refleja una integración cada vez más profunda en las operaciones empresariales. La mitad de todas las organizaciones utilizan ahora la IA en dos o más funciones de negocio, un aumento significativo desde menos de un tercio en 2023.^[2] Esto indica un cambio estratégico claro, desde experimentos aislados y proyectos piloto hacia un despliegue más sistémico y multifuncional.

Este fenómeno puede entenderse como una paradoja de la adopción. Por un lado, la meseta observada en la adopción de la "IA tradicional" antes de 2023 sugiere que las organizaciones se encontraron con barreras significativas de complejidad, coste y necesidad de talento especializado. Estos proyectos a menudo requerían una gran inversión en científicos de datos, ingenieros y una reestructuración de la infraestructura tecnológica.^[1] Por otro lado, la IA generativa, entregada a través de interfaces de usuario intuitivas como chatbots y APIs accesibles, ha reducido drásticamente la barrera de entrada. Esto ha permitido una adopción masiva y ascendente, a menudo sin la sanción o el control formal de la empresa.^[5] Por lo tanto, la "paradoja" no es una contradicción, sino el reflejo de un cambio fundamental en la accesibilidad de la IA. La meseta representa la dificultad de la IA descendente y pesada en infraestructura, mientras que el aumento representa la facilidad de la adopción de la IA generativa ascendente y basada en herramientas. Esto crea un panorama de IA de dos velocidades dentro de las organizaciones, donde los líderes deben gestionar el despliegue estratégico y formal de la IA compleja mientras, simultáneamente, abordan las implicaciones de gobernanza, seguridad y productividad del uso generalizado e informal de la IA generativa.

1.2 Una Historia de Dos Velocidades: Disparidades en la Adopción

La ola de adopción de la IA no está levantando a todos los barcos por igual. Existen brechas significativas y crecientes que están creando una nueva estratificación en el panorama competitivo, delineada por el tamaño de la empresa, la industria y la geografía.

• Por Tamaño de Empresa: Se ha abierto una brecha considerable entre las grandes corporaciones y las pequeñas y medianas empresas (PYMES). Las empresas con ingresos anuales de al menos 500 millones de dólares están adoptando la IA y realizando los cambios organizativos necesarios a un ritmo mucho más rápido que sus homólogas más pequeñas.^{[3, 4]} Esta tendencia se confirma en Europa, donde casi la mitad (48%) de las grandes empresas han escalado al menos una iniciativa transformadora de IA generativa, en comparación con solo el 31% de las empresas más pequeñas.^[6] Esto sugiere que el capital, los recursos y la capacidad de absorber el riesgo de la inversión inicial son factores diferenciadores clave.
• Por Industria: La adopción no es uniforme en todos los sectores. Las industrias de Tecnología, Medios y Telecomunicaciones (TMT) y los Servicios Financieros están a la cabeza, impulsadas por su naturaleza digital y la gran cantidad de datos que manejan.^{[7, 8]} En marcado contraste, sectores de infraestructura crítica como las telecomunicaciones y los servicios públicos (utilities) se están quedando atrás. Dado que estos sectores proporcionan la columna vertebral de las economías regionales, como las redes de energía y las comunicaciones digitales, su madurez relativamente baja en IA plantea una seria preocupación para la competitividad y la soberanía regional.^[6]
• Por Geografía (Europa vs. EE. UU.): Ha surgido una alarmante brecha de productividad entre las dos principales economías occidentales. El trabajador europeo medio produce ahora solo el 76% de lo que produce su homólogo estadounidense, un descenso significativo desde la paridad de hace 30 años. Una de las principales causas identificadas es la persistente subinversión en tecnología.^[6] Las empresas europeas aún no han aprovechado plenamente la oportunidad de la IA; un 56% de las grandes empresas europeas encuestadas aún no ha escalado una inversión importante en IA, lo que pone a la región en riesgo de quedar aún más rezagada en la carrera por la competitividad global.^[6]

1.3 Enfoque: El Ecosistema de IA en América Latina y Colombia

América Latina se perfila como una región clave para el crecimiento de la IA, liderando a nivel mundial la expansión del comercio electrónico y la adopción de herramientas de IA.^[9] Sin embargo, la región se caracteriza por importantes disparidades internas. Países como Brasil, Chile y Uruguay lideran en cuanto a preparación para la IA, mientras que otros, como Haití, Venezuela y Nicaragua, se enfrentan a mayores rezagos, lo que refleja brechas estructurales en infraestructura digital, talento y inversión.^[10]

La Posición de Colombia: En este contexto, Colombia se sitúa en una posición intermedia pero prometedora. El país ocupa el quinto lugar en América Latina en adopción de IA, lo que lo clasifica como un "adoptante" en el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial de 2024.^{[11, 12]} En otras mediciones, ocupa la cuarta posición en el índice regional de IA ^[13] y la 51ª a nivel mundial.^[12] Aunque estas cifras demuestran un progreso significativo y un ecosistema en desarrollo, existe un riesgo palpable de que el país quede "atrapado en la planificación mientras el mundo ejecuta", lo que subraya la urgencia de pasar de la estrategia a la implementación a gran escala.^[12]

Adopción en las PYMES Colombianas: El motor de la economía colombiana, las PYMES, se enfrenta a barreras específicas para la adopción de la IA. Una encuesta de GoDaddy de 2024 revela que los principales obstáculos son los altos costes de implementación (citados por el 37%), los desafíos de integración con los sistemas existentes (28%), la falta de personal cualificado (18%) y las preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos (12%).^{[14, 15]} De manera reveladora, un 52% de los propietarios de pequeñas empresas que aún no han implementado la IA señalan que la falta de conocimiento sobre las soluciones disponibles es lo que les frena, lo que indica una brecha crítica de información y educación.^[14]

Adopción por Sectores en Colombia: La adopción también varía según la industria dentro de Colombia. En el sector de software y TI, un 29% de las empresas se encuentra en una fase de "experimentación selectiva" con la IA generativa, explorando sus aplicaciones en nuevos campos.^[16] Un informe de CINTEL de 2023 sobre las empresas más grandes de Colombia encontró que, entre las que utilizan tecnologías emergentes, solo el 12% estaba utilizando IA, lo que sugiere que incluso entre las empresas líderes, la penetración de la IA aún tiene un largo camino por recorrer.^[17]

1.4 Más Allá del Uso Sancionado: El Auge de la "Shadow AI"

Un aspecto crítico y a menudo no medido de la adopción es el fenómeno de la "Shadow AI" o "IA en la sombra". Se refiere al uso de herramientas de IA por parte de los empleados sin la aprobación o el conocimiento formal de la empresa. Los estudios revelan que más de la mitad de los trabajadores a nivel mundial utilizan la IA generativa sin el consentimiento formal de su empleador, incluso en organizaciones que han impuesto prohibiciones explícitas.^[5] Esta tendencia es especialmente pronunciada entre los trabajadores de la Generación Z y los Millennials, que son más propensos a eludir las restricciones para acceder a estas herramientas.^[18]

Este comportamiento tiene una doble implicación para los líderes empresariales. Por un lado, introduce riesgos significativos en materia de seguridad, privacidad de datos y cumplimiento normativo, ya que los empleados pueden introducir información sensible de la empresa en modelos de IA públicos.^[18] Por otro lado, esta tendencia es una señal inequívoca de una demanda masiva y ascendente de herramientas de IA que supera la velocidad de la estrategia corporativa formal. Revela una fuerza laboral ansiosa por innovar y mejorar su productividad. La respuesta estratégica no puede ser la prohibición, que ha demostrado ser ineficaz. En su lugar, los líderes deben abordar esta realidad de frente, proporcionando herramientas de IA seguras y sancionadas, junto con una formación adecuada sobre su uso responsable.^[19]

La rápida y a menudo no regulada adopción de la IA está creando lo que puede denominarse una "deuda de preparación". A pesar de que el 65% de las empresas utilizan la IA generativa ^[2], solo un 10% se siente "completamente preparada" para adoptarla ^[20], y un alarmante 54% admite que carece de la base de datos necesaria para la nueva era de la IA.^[20] La facilidad de acceso a las herramientas de IA generativa permite un despliegue rápido sin el trabajo previo necesario en la modernización de la infraestructura de datos, el rediseño de los procesos y la capacitación del talento. Esto crea una "deuda" acumulada de cambios organizativos y técnicos que debe ser "pagada" para obtener un valor real de las inversiones en IA. Esta deuda explica por qué el 74% de las empresas aún no han demostrado un valor tangible de sus iniciativas de IA.^[8] Han adoptado las herramientas, pero no han pagado la "deuda" del cambio fundacional. Por lo tanto, el campo de batalla competitivo más crítico no es solo la adopción de la IA, sino la carrera por saldar esta deuda de preparación. Las empresas que se centren en la modernización de los datos ^[20], el rediseño de los flujos de trabajo ^[3] y la capacitación estratégica ^[21] serán las que conviertan la adopción de la IA en un valor empresarial tangible.

1.5 De lo Ad-Hoc a lo Transformacional: Modelos de Madurez de la IA

Para navegar por este complejo panorama, las organizaciones necesitan ir más allá de las simples métricas de adopción y evaluar su progreso estratégico. Los modelos de madurez de la IA proporcionan marcos estructurados para este propósito. Entre los más destacados se encuentran el modelo de cinco niveles de Gartner (Conciencia, Activo, Operacional, Sistémico, Transformacional) y el modelo de cuatro niveles de Deloitte (Fundacional, Cualificado y Estructurado, Integrado y Alineado, Estratégico y Transformacional).^[22]

Estos modelos permiten a los líderes realizar un diagnóstico de la situación actual de su organización, identificar las brechas de capacidad y crear una hoja de ruta estructurada para avanzar en su integración de la IA. El objetivo es evolucionar desde proyectos aislados y experimentales hacia un estado en el que la IA se convierta en un motor central de la estrategia empresarial, la innovación y la creación de nuevos modelos de negocio.^[22] Utilizar estos marcos ayuda a las organizaciones a gestionar su "deuda de preparación" de forma sistemática, asegurando que las inversiones en tecnología se vean respaldadas por los cambios necesarios en personas, procesos y datos.

2.1 El Abismo Creciente: Cuantificando la Brecha de Rendimiento

La adopción de la IA no es simplemente una cuestión de modernización tecnológica; se está convirtiendo rápidamente en el principal factor diferenciador del rendimiento empresarial. Las empresas que lideran la integración estratégica de la IA no solo están obteniendo una ventaja, sino que están creando un abismo de rendimiento que será cada vez más difícil de salvar para los rezagados.

Un análisis exhaustivo del rendimiento de las empresas en los últimos tres años revela una correlación directa y sorprendente entre la madurez de la IA y los resultados financieros. Las empresas líderes en IA han logrado un crecimiento de los ingresos 1.5 veces superior, unos rendimientos para los accionistas 1.6 veces mayores y una rentabilidad del capital invertido 1.4 veces más alta en comparación con sus homólogas menos avanzadas.^[8] Estos líderes también superan a sus competidores en áreas como la presentación de patentes y la satisfacción de los empleados, lo que indica una ventaja competitiva más holística y sostenible.

Las proyecciones futuras indican que esta brecha no hará más que ampliarse. Los líderes en IA prevén un crecimiento de los ingresos impulsado por la IA un 60% mayor y un ahorro de costes casi un 50% superior para 2027 en comparación con los rezagados.^[8] Esta divergencia exponencial sugiere que la ventana de oportunidad para que las empresas se pongan al día se está cerrando rápidamente.

Las características que definen a estos líderes no se limitan a la tecnología que despliegan, sino a la estrategia que la sustenta. Solo el 26% de las empresas han conseguido superar la fase de proyectos piloto para generar un valor significativo, y un mero 4% ha alcanzado capacidades de IA avanzadas y escaladas en toda la organización. Estos líderes se distinguen por centrarse en un número menor de oportunidades de IA de alto impacto, priorizar la transformación de los procesos de negocio principales y realizar inversiones significativas y equilibradas en personas y procesos, no solo en algoritmos.^[8]

2.2 El Coste de la Inacción: Obsolescencia Empresarial y Erosión de la Cuota de Mercado

En el actual entorno empresarial, ignorar la IA generativa no es una postura neutral o conservadora; es una decisión activa que conduce directamente hacia la "obsolescencia empresarial" y el riesgo de ser "dejado en el polvo" por competidores más ágiles.^[23] La inacción no preserva el statu quo, sino que garantiza un declive competitivo.

Las consecuencias de no adoptar la IA son multifacéticas y graves, y afectan a todos los aspectos del negocio:

• Estancamiento Operativo: Las empresas que no adoptan la IA se enfrentan a costes crecientes derivados de procesos manuales anticuados e ineficientes. Mientras los competidores automatizan y optimizan, los no adoptantes se ven lastrados por flujos de trabajo que se vuelven cada vez más lentos y caros en comparación.^[23]
• Pérdida de Cuota de Mercado: Los competidores utilizan la IA para acelerar el desarrollo de productos, personalizar las experiencias de los clientes a escala y optimizar sus estrategias de marketing. Esto les permite capturar cuota de mercado directamente de los operadores tradicionales más lentos.^[23]
• Disminución de la Confianza de los Inversores: Los mercados de capitales están recompensando activamente a las empresas con conocimientos de IA. Las empresas que ignoran esta tendencia se arriesgan a una menor confianza de los inversores, valoraciones reducidas y un mayor coste del capital, ya que se las percibe como menos preparadas para el futuro.^[23]
• Falta de Preparación Normativa: A medida que los gobiernos de todo el mundo empiezan a regular el uso de la IA, las empresas que no la han adoptado se encontrarán sin la experiencia, los procesos de gobernanza y los sistemas necesarios para cumplir con los nuevos mandatos. Esto les obligará a ponerse al día a toda prisa, enfrentándose a obstáculos más pronunciados y a posibles sanciones.^[23]

La percepción común de que el valor de la IA reside principalmente en la reducción de costes en funciones de apoyo como los recursos humanos o las finanzas es fundamentalmente errónea. Aunque estas áreas ofrecen oportunidades para la automatización, representan la punta del iceberg. Los datos revelan una ecuación de valor invertida: el 62% del valor de la IA se encuentra en las funciones empresariales principales, como las operaciones (23%), las ventas y el marketing (20%) y la I+D (13%).^[8] Además, los casos de uso más exitosos y transformadores no se centran en la reducción de costes, sino en el crecimiento y la creación de nuevas fuentes de ingresos.^[24]

Este hallazgo es crucial para la estrategia. La adopción inicial de la IA suele centrarse en las "frutas maduras" de las funciones de apoyo porque sus procesos están estandarizados y son más fáciles de automatizar. Sin embargo, estas ganancias suelen ser marginales y fáciles de replicar por los competidores. Crean una defensa de la posición actual, pero no generan una nueva ventaja competitiva. La verdadera ventaja competitiva sostenible proviene de la transformación del núcleo del negocio: cómo se diseñan los productos, cómo se atiende a los clientes y cómo se llega al mercado. Por lo tanto, la estrategia de IA de una empresa es un reflejo directo de su ambición. Un enfoque en la automatización de las funciones de apoyo indica una postura defensiva y centrada en los costes. Un enfoque en la transformación de las funciones principales señala una estrategia ofensiva y orientada al crecimiento.

2.3 Marcos para la Creación de Valor

Para que las empresas puedan traducir la promesa de la IA en resultados tangibles, es fundamental adoptar un marco estratégico que guíe la inversión y la implementación. Dos de los marcos más influyentes son el modelo "Deploy, Reshape, Invent" de Boston Consulting Group (BCG) y el modelo "Defend, Extend, Upend" de Gartner.

El Modelo "Deploy, Reshape, Invent" de BCG: Este marco ofrece una hoja de ruta progresiva para la transformación impulsada por la IA, dividida en tres fases de ambición creciente ^[25]:

• Deploy (Desplegar): Consiste en utilizar herramientas de IA listas para usar (off-the-shelf) para obtener ganancias de productividad inmediatas del 10-15%. El objetivo es generar un impulso organizativo, familiarizar a los empleados con la tecnología y demostrar un valor rápido.
• Reshape (Remodelar): Esta fase se centra en la reingeniería de funciones y flujos de trabajo empresariales clave para lograr mejoras del 30-50% en eficiencia y eficacia. Esto va más allá de la simple automatización de tareas para rediseñar fundamentalmente cómo se realiza el trabajo.
• Invent (Inventar): Es la fase más transformadora, en la que se aprovecha la IA para crear fuentes de ingresos, productos y servicios completamente nuevos. Un ejemplo es el de una empresa de bienes de consumo que utilizó la IA predictiva y generativa para lanzar nuevos servicios digitales, generando ventas incrementales.^[25]

El Modelo "Defend, Extend, Upend" de Gartner: Este marco vincula las iniciativas de IA directamente con la estrategia de diferenciación competitiva de una organización ^{[26, 27]}:

• Defend (Defender): Se centra en el uso de la IA para mejorar la productividad individual y proteger las ventajas competitivas existentes. Son iniciativas que mantienen a la empresa a la par de sus competidores.
• Extend (Extender): Implica la transformación de los procesos existentes para crear nuevas y sostenibles fuentes de diferenciación competitiva. Aquí es donde la IA empieza a generar una ventaja real.
• Upend (Trastocar): Es el nivel más alto de ambición, donde la IA se utiliza para trastocar el mercado mediante la creación de nuevas propuestas de valor, productos o modelos de negocio que cambian las reglas del juego en la industria.

2.4 Más Allá de la Productividad: El Impacto de la IA en las Funciones Centrales vs. de Apoyo

Un error estratégico común es ver la IA principalmente como una herramienta para automatizar tareas administrativas en funciones de apoyo. Aunque hay valor en ello, el verdadero premio competitivo se encuentra en otro lugar. En contra de la creencia popular, un análisis de BCG revela que el 62% del valor de la IA reside en las funciones empresariales centrales.^[8] La distribución de este valor es la siguiente: operaciones (23%), ventas y marketing (20%) e investigación y desarrollo (13%). Las funciones de apoyo, como el servicio al cliente, TI y adquisiciones, contribuyen con el 38% restante.^[8]

La fuente de este valor principal varía según la industria, lo que subraya la necesidad de una estrategia de IA a medida. Por ejemplo, en las industrias de software y viajes y turismo, las ventas y el marketing son el principal motor de valor (31% del valor total). En cambio, en biofarmacia (27%) y automoción (29%), la I+D es el área donde la IA genera el mayor impacto.^[8]

Los líderes de la IA entienden esta dinámica y, en consecuencia, priorizan la transformación de las funciones centrales y generadoras de ingresos sobre las ganancias difusas de productividad en las funciones de apoyo.^[8] Esta es una elección estratégica fundamental que separa a los ganadores de los perdedores. La ventaja competitiva no se construye en el back-office, sino en el núcleo del negocio.

Esta realidad conduce a una conclusión fundamental: la ventaja competitiva en la era de la IA es un problema de personas y procesos, no un problema de algoritmos. Los modelos de IA fundamentales, como GPT-4 de OpenAI o Claude de Anthropic, se están convirtiendo en productos básicos, accesibles para todos a través de APIs.^[28] Por lo tanto, el algoritmo en sí mismo no es una fuente sostenible de ventaja competitiva. La brecha de rendimiento entre los líderes y los rezagados no puede explicarse por el acceso a mejores algoritmos.

La brecha se explica por los desafíos de implementación. Un análisis de BCG muestra que aproximadamente el 70% de los retos en la implementación de la IA están relacionados con las personas y los procesos, el 20% con la tecnología y la infraestructura, y solo el 10% con los algoritmos de IA en sí.^[8] Los líderes son simplemente mejores en la gestión del cambio, el rediseño de los flujos de trabajo, la capacitación del talento y la creación de una cultura basada en los datos. Por lo tanto, invertir en una nueva herramienta de IA sin una inversión correspondiente en el cambio de procesos y el desarrollo del talento es una receta para el fracaso. La asignación del presupuesto para una iniciativa de IA debe reflejar esta realidad, con una parte significativa dedicada al "factor humano" (gestión del cambio, formación) y a la reingeniería de procesos, y no solo a la licencia de la tecnología.