El Estado de la IA 2025 según McKinsey: Hallazgos, Riesgos y Cómo Escalar

El nuevo Estado de la IA muestra un mercado en maduración: más equipos usan IA diariamente, pero la mayoría de las empresas aún luchan por escalarla y demostrar su impacto a nivel empresarial. Los líderes se destacan al establecer objetivos de crecimiento, reestructurar flujos de trabajo y establecer controles medibles, a menudo con agentes de IA al frente.

Lo nuevo en 2025 vs. 2024

En 2024, McKinsey informó que el 65% de las organizaciones estaban usando regularmente IA generativa, un aumento rápido desde la adopción temprana de 2023. Los materiales de 2025 enfatizan una brecha diferente: solo alrededor de un tercio informa haber escalado la IA en toda la organización. El mensaje: el uso ha aumentado; el valor a escala sigue siendo esquivo.

Cinco puntos clave que importan ahora

1. El cuello de botella es la escalabilidad. Muchas empresas reportan pilotos, pocas muestran transformación de extremo a extremo o impacto en el EBIT a nivel empresarial. Las empresas más grandes tienen más probabilidades de estar escalando, pero incluso ellas citan bloqueos en flujos de trabajo, datos y modelos operativos. McKinsey & Company
   
   

2. Los de alto rendimiento apuntan al crecimiento y la innovación, no solo al costo. Ocho de cada diez citan objetivos de eficiencia, pero los líderes también añaden metas de ingresos e innovación, ayudando a asegurar inversiones y compromiso multifuncional. McKinsey & Company
   
   

3. Reestructurar los flujos de trabajo no es negociable. Los ganadores no "agregan" modelos; reconstruyen procesos (por ejemplo, guías de ventas, manuales de soporte, ciclo de entrega de software) y replataforman contenido/conocimiento para que la IA actúe de manera confiable. McKinsey & Company
   
   

4. Los agentes de IA pasan del bombo a la utilidad. Los materiales de 2025 destacan la adopción emergente de agentes que pueden planificar, llamar herramientas y realizar trabajos de múltiples pasos, especialmente en ingeniería de software y operaciones de atención al cliente, cuando se combinan con políticas de control y recuperación. McKinsey & Company
   
   

5. La medición es inmadura. Muchas organizaciones todavía carecen de KPI robustos, líderes para iniciativas de generación de IA; donde existe el seguimiento, el valor realizado aumenta y los incidentes de riesgo disminuyen. (Visión de Generation Digital, alineada con el llamado persistente de McKinsey para gobernanza + métricas.) McKinsey & Company

Datos que la junta solicitará

• Nivel de adopción: El uso regular de IA generativa alcanzó ~65% de las organizaciones a principios de 2024; 2025 enfatiza el obstáculo de la escalabilidad en lugar de un simple porcentaje de adopción. McKinsey & Company
  
  

• Potencial económico: La estimación básica de McKinsey para la IA generativa sigue siendo de $2.6–$4.4 billones de valor anual entre 63 casos de uso, con la mayor parte en operaciones de atención al cliente, marketing y ventas, ingeniería de software e I+D. Tratar como direccional, no garantizado. McKinsey & Company
  
  

• Uso vs. percepción de liderazgo: Los empleados a menudo utilizan más la IA de lo que los líderes piensan, subrayando la necesidad de habilitación y políticas en lugar de prohibiciones generales. McKinsey & Company

Interpretación de Generation Digital: cómo pasar de pilotos a pruebas

1) Comience con los objetivos de negocio, no con las funciones. Imite a los de alto rendimiento: codifique objetivos de ingresos o innovación junto con el costo. Traduzca estos en KPI basados en resultados (tiempo de ciclo, tasa de conversión, CSAT, escape de defectos). McKinsey & Company

2) Reestructure un flujo de trabajo entero. Elija una corriente de valor (por ejemplo, escalamiento de soporte L1→L2, transferencia SDR→AE, incidente→análisis post-mortem). Rediseñe artefactos (manuales, taxonomías), puntos de decisión y herramientas para que la IA sea la ruta predeterminada, no una opción adicional. McKinsey & Company

3) Construya una pila lista para agentes. Introduzca recuperación consciente de políticas, llamadas de herramientas y registros de auditoría. En ingeniería, conecte agentes a tiquetado, repositorios de código, tuberías de CI; en CX, conéctese a CRM, bases de conocimiento y telefonía. McKinsey & Company

4) Gobierne para la seguridad y velocidad. Establezca una matriz de aprobaciones por nivel de riesgo; preapruebe herramientas/conjuntos de datos; registre indicaciones y resultados; defina reversión. Esto acorta el tiempo para obtener valor mientras satisface el cumplimiento.

5) Mida indicadores líderes y rezagados. Haga seguimiento de adopción (usuarios activos, tareas automatizadas), calidad (tasa de alucinación, bloqueos de guardrails) y resultados del negocio (impacto en EBIT, aumento de ingresos). Vincule los casos de uso a un modelo financiero desde el comienzo.

Dónde desplegar primero (apuestas prácticas)

• Ingeniería de software: Sugerencias de código, redacción de PR, generación de pruebas, resumen de incidentes y análisis de causa raíz, donde McKinsey ve repetidamente concentración de valor. McKinsey & Company
  
  

• Operaciones de atención al cliente: Resolución asistida, surgimiento de conocimiento, próxima mejor acción; ROI rápido cuando se combina con contenido bien estructurado. McKinsey & Company
  
  

• Ventas y marketing: Mensajería personalizada, ensamblado de propuestas e higiene del pipeline con flujos de trabajo agentivos. McKinsey & Company

Riesgos y controles

• Fuga y procedencia de datos: Use recuperación de alcance y redacción; marque con marca de agua salidas sensibles.

• Alucinaciones: Fundamente cada respuesta; mida las tasas de aceptación de respuestas y sobreescritura.

• Fatiga por cambio: Invierta en habilitación—McKinsey señala desconexiones entre el uso percibido y real de los empleados; formalice la habilitación en lugar de IA en la sombra. McKinsey & Company

Notas para organizaciones basadas en el Reino Unido

• Los sectores regulados (FS, Salud, Público) aún pueden escalar adoptando modelos de riesgo escalonados y puntos de control de humanos en el bucle.

• Para multinacionales del Reino Unido, alinee el GDPR del Reino Unido con políticas globales de IA; mantenga tarjetas de modelo y DPIAs donde sea apropiado.

La conclusión

El Estado de la IA 2025 cuenta una historia clara: la IA no creará valor empresarial por sí sola. El valor llega cuando los líderes establecen metas de crecimiento, reestructuran flujos de trabajo, adoptan pilas listas para agentes y miden resultados. Si sus pilotos no están moviendo el EBIT, es probable que el problema sea el modelo operativo y la medición, no el modelo en sí. McKinsey & Company+1

Preguntas Frecuentes

P1: ¿Cuáles son los mayores cambios en el Estado de la IA 2025 de McKinsey?
La adopción es amplia, pero la escalabilidad está limitada. Los de alto rendimiento apuntan al crecimiento tanto como a la eficiencia y rediseñan flujos de trabajo, a menudo con agentes de IA, para capturar valor. McKinsey & Company+1

P2: ¿Qué porcentaje de organizaciones utiliza IA generativa?
McKinsey reportó ~65% de uso regular de IA generativa a principios de 2024; 2025 gira hacia el desafío de escalabilidad en lugar de la adopción como titular. McKinsey & Company+1

P3: ¿Dónde está el valor económico?
Principales reservas: operaciones de clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e I+D, contribuyendo a un impacto potencial anual estimado de $2.6–$4.4T. McKinsey & Company

P4: ¿Cómo deberíamos medir el éxito de la IA?
Realice un seguimiento de los indicadores de adopción y calidad, además de los KPI empresariales (por ejemplo, CSAT, conversión, tiempo de ciclo, EBIT). La escalabilidad sin métricas es donde los programas se estancan.