El estado de la IA en 2025 según McKinsey: 12 conclusiones clave que todo líder debe conocer

El estado de la IA en 2025 según McKinsey: hallazgos, riesgos y cómo escalar

El nuevo informe State of AI refleja un mercado más maduro: cada vez más equipos usan IA a diario, pero la mayoría de las empresas aún batallan para escalarla y demostrar un impacto real en el negocio. Las organizaciones líderes marcan la diferencia al definir objetivos de crecimiento, rediseñar sus flujos de trabajo e implementar controles medibles, colocando con frecuencia a los agentes de IA en el centro de su estrategia.

Qué cambió en 2025 frente a 2024

En 2024, McKinsey reportó que el 65% de las organizaciones utilizaba IA generativa con regularidad, un salto notable frente a la adopción inicial de 2023. La edición de 2025 pone el foco en una brecha distinta: apenas un tercio de las empresas logra escalar la IA en toda la organización. El mensaje es claro: el uso aumentó, pero generar valor a escala sigue siendo el gran reto.

Cinco conclusiones clave para actuar hoy

1. Escalar es el gran cuello de botella. Muchas empresas reportan proyectos piloto, pero muy pocas logran una transformación integral o un impacto tangible en el EBIT a nivel corporativo. Las empresas más grandes avanzan más en el escalamiento, aunque también enfrentan trabas en flujos de trabajo, datos y modelos operativos. McKinsey & Company
   
   

2. Las empresas de alto rendimiento van por crecimiento e innovación, no solo por reducir costos. Ocho de cada diez buscan eficiencia, pero los líderes incorporan metas de ingresos e innovación, lo que facilita conseguir inversión y un compromiso real de todas las áreas. McKinsey & Company
   
   

3. Rediseñar los flujos de trabajo no es opcional. Las empresas exitosas no se limitan a conectar modelos a procesos viejos; reconstruyen su forma de trabajar (como guías de ventas, manuales de soporte o ciclos de desarrollo de software) y reorganizan sus contenidos y conocimiento para que la IA actúe de manera confiable. McKinsey & Company
   
   

4. Los agentes de IA pasan de la expectativa a la utilidad real. El informe de 2025 destaca el despegue de agentes capaces de planificar, consultar herramientas y ejecutar tareas de varios pasos, sobre todo en ingeniería de software y atención al cliente, siempre acompañados de controles claros y buenas bases de información. McKinsey & Company
   
   

5. La medición sigue siendo básica. Muchas organizaciones aún no cuentan con indicadores predictivos sólidos para sus proyectos de IA generativa; cuando existe este seguimiento, el valor obtenido crece y los incidentes de riesgo disminuyen. (Perspectiva de Generation Digital, alineada con la recomendación constante de McKinsey de reforzar gobierno y métricas.) McKinsey & Company

Cifras que interesan al directorio

• Nivel de adopción: El uso regular de IA generativa alcanzó cerca del 65% de las organizaciones a inicios de 2024; en 2025 la atención se concentra en el reto de escalar, más que en la simple tasa de adopción. McKinsey & Company
  
  

• Potencial económico: La estimación base de McKinsey para la IA generativa se mantiene entre 2.6 y 4.4 billones de dólares de valor anual en 63 casos de uso, concentrados principalmente en operaciones con clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e I+D. Debe tomarse como una referencia estratégica, no como una garantía. McKinsey & Company
  
  

• Uso real frente a la percepción de los líderes: Con frecuencia, el personal utiliza la IA más de lo que la gerencia imagina. Esto demuestra que se requiere capacitación y políticas claras en lugar de prohibiciones absolutas. McKinsey & Company

La visión de Generation Digital: cómo pasar de pilotos a resultados reales

1) Comience con objetivos de negocio, no con funciones técnicas. Siga el ejemplo de los líderes: plantee metas de ingresos o innovación junto con las de ahorro. Traduzca esto en indicadores orientados a resultados (tiempos de ciclo, tasa de conversión, satisfacción del cliente, reducción de errores). McKinsey & Company

2) Rediseñe un flujo de trabajo de inicio a fin. Elija un proceso de valor específico (por ejemplo, el escalamiento de soporte de nivel 1 a nivel 2, el traspaso de prospectos de SDR a ejecutivos de cuenta, o la gestión post-incidente). Ajuste guías, taxonomías, criterios de decisión y herramientas para que la IA sea el camino natural de trabajo y no un simple agregado opcional. McKinsey & Company

3) Prepare su tecnología para soportar agentes. Implemente consultas contextuales con políticas de control, llamadas a herramientas integradas y registros de auditoría. En ingeniería de software, conecte los agentes a tickets, repositorios de código y procesos de integración continua; en experiencia del cliente, intégrelos al CRM, las bases de conocimiento y la telefonía. McKinsey & Company

4) Gestione la seguridad sin frenar la velocidad. Defina una matriz de aprobación según el nivel de riesgo, apruebe previamente herramientas y fuentes de datos, registre prompts y respuestas, y establezca planes de reversión. Así acelerará el retorno de inversión cumpliendo con las normas.

5) Mida indicadores tempranos y de impacto final. Monitoree la adopción (usuarios activos, tareas automatizadas), la calidad (índice de respuestas imprecisas, intervenciones de seguridad) y los resultados comerciales (impacto en EBIT, aumento en ventas). Vincule cada caso de uso con un modelo financiero desde el primer momento.

Dónde empezar a implementarla (apuestas prácticas)

• Ingeniería de software: Sugerencias de código, creación de pull requests, generación de pruebas, resumen de incidentes y análisis de causa raíz, áreas donde McKinsey observa una concentración constante de valor. McKinsey & Company
  
  

• Operaciones con clientes: Resolución asistida, consulta ágil de conocimiento y recomendación de mejores acciones inmediatas; ofrecen un retorno rápido cuando se respaldan con contenidos bien organizados. McKinsey & Company
  
  

• Ventas y marketing: Mensajes personalizados, elaboración de propuestas comerciales y seguimiento ordenado de oportunidades mediante flujos de trabajo con agentes. McKinsey & Company

Riesgos y controles

• Fuga de información y procedencia: Aplique límites de acceso en las consultas, anonimización de datos y marcas de agua en contenidos confidenciales.

• Respuestas imprecisas: Asegure que cada respuesta esté sustentada en fuentes internas confiables y mida la tasa de aceptación o corrección de los usuarios.

• Saturación ante el cambio: Invierta en capacitación. McKinsey identifica una brecha entre el uso que los líderes creen que existe y el uso real del equipo; formalice el entrenamiento para evitar el uso no supervisado de herramientas. McKinsey & Company

Notas para organizaciones con sede en el Reino Unido

• Los sectores regulados (servicios financieros, salud, sector público) pueden escalar usando modelos de riesgo por niveles y puntos de validación humana.

• Para multinacionales del Reino Unido, alinee el RGPD británico con las políticas globales de IA; conserve fichas técnicas de modelos y evaluaciones de impacto en la protección de datos cuando corresponda.

En conclusión

El informe State of AI 2025 muestra una realidad directa: la IA no generará valor comercial por sí sola. Los resultados llegan cuando los líderes marcan objetivos de crecimiento, transforman los flujos de trabajo, habilitan tecnología lista para agentes y miden cada resultado. Si sus pilotos no impactan el EBIT, el problema suele estar en el modelo operativo y en la medición, no en la tecnología misma. McKinsey & Company+1

Preguntas frecuentes

P1: ¿Cuáles son los cambios más importantes en el State of AI 2025 de McKinsey?
El uso está generalizado, pero escalar sigue siendo un desafío. Las empresas líderes buscan tanto crecer como ganar eficiencia, y transforman sus flujos de trabajo, muchas veces con agentes de IA, para obtener valor real. McKinsey & Company+1

P2: ¿Qué porcentaje de organizaciones utiliza IA generativa?
McKinsey registró que cerca del 65% la usaba con regularidad a inicios de 2024; para 2025 el foco cambia hacia el reto de escalar y no solo en la cifra de adopción. McKinsey & Company+1

P3: ¿Dónde se encuentra el mayor valor económico?
Las áreas de mayor oportunidad son atención al cliente, marketing y ventas, ingeniería de software e I+D, que aportan a un impacto potencial estimado de entre 2.6 y 4.4 billones de dólares al año. McKinsey & Company

P4: ¿Cómo evaluar el éxito de la IA?
Haga seguimiento a indicadores tempranos de adopción y calidad junto con métricas de negocio (como satisfacción del cliente, tasa de conversión, tiempo de ciclo y EBIT). Intentar escalar sin métricas claras es el motivo principal por el que los programas se estancan.