IA empresarial en 2025: el salto de la prueba al impacto real

La IA empresarial ha dejado de ser una promesa tecnológica para convertirse en una herramienta clave de transformación y competitividad. Según un estudio de Gartner, el gasto global en inteligencia artificial alcanzará 1,5 billones de dólares en 2025, impulsado por soluciones enfocadas en operaciones, mantenimiento y soporte.

Hoy, las organizaciones ya no se preguntan si deben usar IA, sino cómo hacerlo de forma efectiva, segura y rentable.

A pesar de que muchas compañías ya han realizado pruebas o pilotos de IA empresarial, pocas han logrado escalar sus modelos hacia entornos productivos donde realmente se genera valor. De hecho, Kenility señala que aunque el 78 % de las empresas afirman usar inteligencia artificial, solo 1 % considera sus implementaciones como maduras.

La IA empresarial avanza del experimento a la operación real

El informe The State of AI 2025 de McKinsey & Company confirma este avance: el 78 % de las organizaciones utiliza IA en al menos una función de negocio, frente al 55 % del año anterior.
Esto marca un punto de inflexión: la IA empresarial ya no está confinada a los laboratorios de innovación, sino integrada en procesos operativos diarios.

Además, el 71 % de las empresas emplea IA generativa (GenAI) de manera habitual. Sin embargo, McKinsey advierte que muchas organizaciones aún permanecen en la fase experimental, sin lograr una adopción sostenible o medible.
El desafío actual no es probar, sino industrializar la IA empresarial.

Los retos para escalar la IA empresarial

Los proyectos piloto suelen mostrar el potencial de la IA empresarial: automatizar tareas, mejorar la toma de decisiones y optimizar flujos de trabajo. Pero al intentar escalar hacia producción, surgen barreras comunes:

• Integración limitada con sistemas empresariales como ERP, CRM o GMAO.

• Escasez de talento interno para mantener y mejorar los modelos.

• Falta de gobernanza y gestión de datos empresariales.

• Preocupaciones sobre seguridad, trazabilidad y cumplimiento normativo.

Un estudio de Boston Consulting Group (BCG) muestra que solo el 5 % de las más de 1.250 compañías analizadas obtiene beneficios medibles ,ya sea en ingresos o reducción de costes,  gracias a su IA. El resto permanece en fase exploratoria por falta de estructura técnica o confianza en los sistemas.

La madurez de la IA empresarial: hacia la producción sostenible

Gartner señala que el 45 % de las organizaciones con alta madurez en IA empresarial mantienen sus proyectos activos más de tres años, señal de que la tecnología se consolida como parte estable de los procesos corporativos.

De cara al futuro, se estima que para 2030, el 70 % de las grandes empresas utilizará modelos predictivos basados en IA para optimizar la cadena de suministro. Esto confirma la migración de la “IA experimental” a la IA operativa y estratégica.

Como afirma Gartner:

“La IA que no escala, no existe.”

El valor real surge cuando los modelos se integran sin fricciones con los sistemas empresariales y los empleados pueden interactuar con ellos fácilmente.

IA empresarial privada: seguridad y control como ventaja competitiva

No toda inteligencia artificial está preparada para entornos corporativos. Los modelos públicos o genéricos pueden ser útiles para pruebas, pero no ofrecen las garantías que exige la IA empresarial: seguridad, soberanía del dato y cumplimiento normativo.

Las soluciones de IA empresarial privada, como Vekai, están diseñadas para operar dentro del ecosistema corporativo, garantizando total control sobre los datos y sobre las acciones de la IA.

Sus principales ventajas incluyen:

• Integración segura con ERP, CRM o GMAO sin alterar infraestructuras.

• Interfaz en lenguaje natural, que permite a cualquier empleado consultar información o generar reportes sin conocimientos técnicos.

• Trazabilidad total, registrando cada interacción, fuente y consulta.

• Respuestas verificadas y confiables, sin invenciones ni desviaciones de contexto.

Con ello, la IA empresarial deja de ser un experimento y se convierte en una herramienta productiva, auditable y segura, capaz de impulsar la eficiencia operativa.

Conclusión: 2025, el año decisivo para la IA empresarial

El año 2025 marca la consolidación de la IA empresarial como un activo estratégico real. Informes de McKinsey, Gartner y BCG coinciden: la adopción masiva ya está en marcha, pero el valor tangible solo llega cuando las empresas escalan sus modelos hacia la producción.

Las organizaciones que logren este salto, del piloto al impacto real,  liderarán la próxima década.
Y el factor decisivo no será la cantidad de algoritmos, sino la seguridad, trazabilidad y aplicabilidad real de la IA empresarial.
El futuro no está en probar más… sino en hacer que la IA empresarial funcione de verdad.