La adopción de la inteligencia artificial ha entrado en una fase de madurez. Según los expertos, ya no es momento de preguntarse si la IA puede ayudar a las empresas, sino de identificar en qué procesos concretos aporta mayor valor, cómo se mide ese impacto y cómo se escala de forma segura. En los últimos meses se ha producido una evolución clara: las organizaciones han pasado de pilotos aislados a proyectos más vinculados a productividad, eficiencia operativa, calidad del trabajo y capacidad de innovación, pasando a formar parte de los procesos empresariales organizativos.
Según el informe “The State of AI 2025: Agents, Innovation, and Transformation”, elaborado por McKinsey, el 88% de las empresas ya utiliza IA en al menos una función del negocio, aunque solo alrededor de un tercio ha conseguido escalarla de forma transversal en todos los procesos de la organización.
En lo que concierne a España, según el estudio de la consultora Strand Partners, “Desbloqueando el potencial de la IA en España en 2026”, el 61 % de las empresas españolas ya utiliza IA, lo que nos sitúa siete puntos por encima de la media europea. Este dato demuestra una aceleración impresionante, con un crecimiento interanual del 22%. Además, el impacto en el negocio es tangible, con un 81% de las organizaciones que han adoptado la IA reportando aumentos de productividad.
Ese mismo estudio revela que un 64% se encuentra en una fase de “adopción básica”, focalizada en optimizar procesos con chatbots simples, y que solo un 17% ha alcanzado una fase verdaderamente “transformadora”, donde se implementan sistemas avanzados, como el despliegue de IA agéntica para rediseñar operaciones enteras. El momento actual pasa por democratizar este salto cualitativo para dejar atrás el piloto aislado y pasar a la producción escalable. El gran reto para los CIOs ya no es la adopción en sí, sino la profundidad con la que llegue a implementarse.
La adopción y el desafío de transformar el negocio
Tras el rápido crecimiento de la adopción durante los dos últimos años, el consenso entre los grandes proveedores tecnológicos es claro: el verdadero reto ya no consiste en implantar herramientas de IA, sino en integrarlas de forma profunda en los procesos empresariales para generar una ventaja competitiva real.
Para Carlos Sanchiz, responsable de Tecnología en AWS para el Sur de Europa, la mayoría de las compañías todavía se encuentra en una fase inicial de madurez. «El gran reto para los CIO ya no es la adopción en sí, sino la profundidad con la que se implementa la tecnología», afirma. Según datos de AWS, un 64% de las organizaciones mantiene una adopción básica, centrada en casos de uso como chatbots o automatizaciones sencillas, mientras que únicamente un 17% ha alcanzado una fase verdaderamente transformadora, capaz de rediseñar operaciones completas mediante sistemas avanzados y agentes de IA.
Esta visión coincide con la de Jacobo Garnacho, Head of Data & AI en IBM España, Portugal, Grecia e Israel, quien considera que la etapa de los pilotos ha quedado atrás. «El verdadero reto ya no es generar una respuesta brillante a un prompt, sino desplegar IA de forma segura, gobernada y a escala en los procesos críticos de negocio». Para IBM, el valor diferencial ya no reside en el modelo de IA utilizado, sino en la capacidad para conectarlo con los datos corporativos, garantizar su gobierno e integrarlo dentro de la operativa diaria de la organización.
Desde Microsoft, Antonio Cruz Cruz-Conde, director de AI Workplace de Microsoft España, apunta que España ya figura entre los países con mayor nivel de adopción de IA, pero advierte de que el siguiente paso exige una transformación organizativa. «La diferencia no está solo en usar IA, sino en rediseñar cómo se trabaja alrededor de ella», señala, en referencia a las denominadas «empresas frontera», donde la inteligencia artificial forma parte de los procesos de decisión y de los flujos de trabajo.
La evolución hacia modelos de trabajo basados en agentes inteligentes también centra el análisis de Salesforce. Francisco Gil, vicepresidente y Head of CBU Salesforce España, destaca que el desafío ya no es únicamente desplegar la tecnología, sino conseguir que los empleados la incorporen a su actividad cotidiana mediante formación, confianza e integración real en los procesos.
Una conclusión compartida por Zoho. Su director general para Europa, Sridhar Iyengar, subraya que, aunque la mayoría de las empresas españolas ya utiliza herramientas de IA, únicamente una de cada cuatro ha logrado incorporarlas de forma avanzada en sus procesos. La diferencia entre experimentar con la inteligencia artificial y transformar el negocio sigue siendo, por tanto, la gran asignatura pendiente de las organizaciones.
Áreas con mayor transformación
La primera ola de implantación de la inteligencia artificial ha comenzado a concentrarse en aquellas áreas donde convergen un elevado volumen de información, procesos repetitivos y una intensa toma de decisiones. Sin embargo, el cambio ya no consiste únicamente en automatizar tareas concretas, sino en rediseñar procesos completos capaces de ejecutarse con mayor autonomía gracias a los agentes de IA.
Desde Microsoft consideran que la transformación ya es visible en departamentos como atención al cliente, ventas, marketing, recursos humanos, finanzas u operaciones. Antonio Cruz Cruz-Conde destaca que la verdadera diferencia respecto a generaciones anteriores de herramientas radica en que «los agentes de IA permiten automatizar partes completas de un proceso», conectando información, aplicaciones y equipos de trabajo para reducir la fricción existente entre sistemas y acelerar la ejecución de las operaciones.
El impacto también resulta especialmente evidente en los departamentos tecnológicos. Para Fabiola Pérez, CEO y cofundadora de MIOTI Tech & Business School y MIOTI Data & AI Services, el desarrollo de software es actualmente el ámbito donde la transformación está siendo más profunda. «Todo lo relacionado con el desarrollo es lo que más cambio está experimentando. Son los power users de esta tecnología», explica. A su juicio, el verdadero potencial de la IA se encuentra en el ámbito profesional y, especialmente, en los departamentos de sistemas, donde existen menos barreras para su adopción y una mayor capacidad para integrarla en los procesos de trabajo.
La evolución también avanza con rapidez en las áreas de negocio más próximas al cliente. Alfonso Cossío, country leader Applications de Oracle Iberia, señala que marketing, ventas y atención al cliente lideran actualmente la implantación gracias al uso de agentes conversacionales especializados, capaces de mejorar tanto la eficiencia operativa como los resultados económicos. No obstante, destaca que la siguiente gran transformación llegará a las áreas corporativas —finanzas, recursos humanos o cadena de suministro— y a sectores altamente especializados como banca, seguros o ingeniería, donde la IA comienza a incorporarse directamente en los procesos críticos del negocio.
Esta visión se ve respaldada por los datos de Zoho, que sitúan el mayor retorno de la inversión en ámbitos como el análisis de datos, la automatización de procesos, el conocimiento del cliente y los asistentes conversacionales. Para Sridhar Iyengar, el verdadero salto competitivo no reside en resolver casos de uso aislados, sino en integrar la inteligencia artificial dentro de los sistemas donde ya se desarrolla el trabajo diario, aportando contexto, automatización y capacidad de decisión bajo un modelo de gobierno adecuado.
La importancia de la buena gestión y gobierno del dato
A medida que la inteligencia artificial se integra en los procesos de negocio, el foco de las organizaciones comienza a desplazarse desde los modelos hacia la calidad de la información sobre la que estos trabajan. Los grandes proveedores coinciden en que el éxito de cualquier estrategia de IA depende, cada vez más, de la capacidad para gestionar, gobernar y proteger los datos corporativos.
Desde AWS advierten de que la inteligencia artificial generativa solo puede ofrecer resultados fiables cuando opera sobre información de calidad. Carlos Sanchiz sostiene que «no hay estrategia de IA sin una estrategia de datos sólida» y subraya que las empresas deben eliminar los silos de información para construir una visión unificada del negocio. A ello se suma la necesidad de garantizar la trazabilidad, la transparencia y el cumplimiento de normativas como el Reglamento Europeo de IA y el RGPD, incorporando mecanismos de gobierno capaces de minimizar riesgos y reforzar la confianza en los sistemas inteligentes.
La misma visión comparte Salesforce, donde consideran que el valor de la IA empresarial depende de su capacidad para acceder a datos contextualizados, seguros y correctamente gobernados. Francisco Gil recuerda que el desafío ya no consiste únicamente en conectar múltiples fuentes de información, sino en controlar cómo interactúan con ellas los agentes de IA. No en vano, la inmensa mayoría de los responsables de TI considera que la integración de datos será un factor determinante para el éxito de estos sistemas, mientras que una estrategia deficiente de gobierno puede terminar generando más complejidad que beneficios.
La dimensión ética también adquiere un protagonismo creciente. Abel Márquez, Lead Technology Product Manager en Wolters Kluwer Tax & Accounting España, defiende que la confianza debe convertirse en el eje sobre el que se construya cualquier iniciativa de inteligencia artificial. Privacidad, seguridad, transparencia, explicabilidad, gobernanza, responsabilidad y equidad constituyen, a su juicio, los principios básicos para desarrollar soluciones fiables y centradas en las personas.
Por su parte, Zoho pone el acento en la madurez digital de las organizaciones. Sridhar Iyengar señala que la principal barrera para integrar la IA sigue siendo la dificultad para conectarla con los sistemas existentes, por encima incluso de la falta de talento especializado. Al mismo tiempo, destaca el creciente interés por la soberanía del dato y por el establecimiento de políticas internas de uso de la IA, un paso imprescindible para garantizar que la innovación avance bajo criterios de control, cumplimiento normativo y confianza empresarial.
Soluciones de IA ofrecidas por compañías
La carrera por la IA ha entrado en una nueva fase. Si durante los últimos años la atención se centró en el potencial de los grandes modelos de lenguaje, el mercado ha evolucionado hacia un escenario mucho más amplio, en el que los fabricantes compiten por ofrecer plataformas completas capaces de integrar la IA en toda la organización. Infraestructura, datos, aplicaciones, agentes inteligentes, herramientas de desarrollo y soluciones sectoriales forman ya parte de una propuesta de valor que persigue un mismo objetivo: convertir la inteligencia artificial en una capacidad empresarial transversal.
AWS aborda esta estrategia desde una arquitectura de extremo a extremo. La compañía combina una infraestructura optimizada para IA, con procesadores propios como AWS Trainium, Inferentia y Graviton, diseñados para reducir los costes y el consumo energético asociados al entrenamiento e inferencia de modelos, con una completa capa de servicios gestionados. En este ámbito destacan Amazon SageMaker, orientado a organizaciones que desarrollan sus propios modelos de IA, y Amazon Bedrock, una plataforma abierta que permite acceder, mediante una única API, tanto a modelos propios como Amazon Nova o Titan como a modelos de terceros. Sobre esta base tecnológica, AWS incorpora soluciones listas para utilizar, como Amazon Q Business, que facilita el acceso de los empleados al conocimiento corporativo mediante IA generativa, y Amazon Q Developer, orientado a acelerar el desarrollo de software y la modernización de aplicaciones e infraestructuras.
La apuesta de IBM parte de una visión diferente. Para la compañía, la IA no debe entenderse como una aplicación adicional, sino como una nueva capacidad empresarial integrada en los procesos de negocio. Con la plataforma watsonx, IBM conecta modelos, datos y aplicaciones para automatizar procesos, mejorar la toma de decisiones y aumentar la productividad bajo criterios de gobierno, transparencia y control. La multinacional defiende además un enfoque abierto, que permita a las organizaciones elegir los modelos y plataformas que mejor se adapten a cada necesidad, evitando dependencias tecnológicas y facilitando despliegues tanto en la nube como en entornos híbridos o centros de datos propios. Como resume la compañía, el objetivo «no es que las empresas utilicen más inteligencia artificial, sino que funcionen mejor gracias a ella».
Microsoft también plantea la IA como una capacidad nativa integrada en todo su ecosistema tecnológico. La compañía ha incorporado esta tecnología a herramientas de productividad como Microsoft 365 Copilot, aplicaciones empresariales como Dynamics 365, entornos de desarrollo como GitHub Copilot y a la plataforma Azure AI, desde donde proporciona la infraestructura, los modelos y los servicios necesarios para crear soluciones empresariales escalables. El siguiente paso es la evolución hacia agentes de IA capaces de ejecutar procesos completos, coordinar aplicaciones y participar activamente en los flujos de trabajo. Tecnologías como Copilot Studio permiten a las organizaciones desarrollar estos asistentes especializados adaptados a cada función de negocio, mientras que Work IQ aporta el contexto organizativo necesario para que las respuestas y acciones de la IA se ajusten a la realidad de cada empresa.
Más allá de la tecnología, algunas compañías consideran que la adopción de la IA exige también un cambio cultural. Es el caso de MIOTI, que centra su propuesta en acompañar a las organizaciones durante todo el proceso de transformación. Su modelo combina consultoría para definir la estrategia de adopción, programas de formación adaptados a perfiles técnicos y de negocio, y el desarrollo de soluciones personalizadas basadas en inteligencia artificial. El objetivo es facilitar que las empresas recorran con éxito las tres etapas fundamentales de cualquier proyecto de IA: comprender la tecnología, capacitar a las personas y desplegar aplicaciones capaces de generar un impacto real en el negocio.
Oracle, por su parte, apuesta por una estrategia full stack en la que la inteligencia artificial se integra en todas las capas de la arquitectura tecnológica, desde la infraestructura hasta las aplicaciones empresariales. La compañía incorpora capacidades predictivas, generativas y agentes inteligentes tanto en Oracle Fusion Cloud como en sus soluciones sectoriales para banca, seguros, telecomunicaciones, energía, construcción, industria o retail. Entre los desarrollos más avanzados destacan agentes capaces de automatizar procesos completos de compra, logística, contabilidad y pago con elevados niveles de autonomía, manteniendo siempre el principio de human in the loop, de forma que la supervisión y la decisión final continúan en manos de las personas. Esta estrategia se completa con Oracle AI Agent Studio, una plataforma que permite crear nuevos agentes o adaptar los ya existentes utilizando los propios datos y procesos de la organización.
El protagonismo creciente de los agentes inteligentes también marca la propuesta de Substrate AI. Iván García, vicepresidente de Substrate AI, explica que la compañía ha desarrollado un ecosistema que abarca desde la infraestructura de computación y las herramientas para gestionar el dato hasta plataformas para crear y desplegar agentes de IA a gran escala. Sobre esta base tecnológica se apoya Serenity IA, una plataforma empresarial que incorpora más de una veintena de agentes preconfigurados capaces de automatizar procesos en diferentes áreas de la organización, permitiendo acelerar la implantación de la inteligencia artificial sin necesidad de partir desde cero.
Pese a la diversidad de estrategias, todas las compañías convergen en una misma idea: la IA ya no se comercializa como una herramienta independiente, sino como una plataforma integrada que combina infraestructura, datos, aplicaciones, automatización y agentes inteligentes.
Principales casos de uso
Sin duda, la forma más tangible de ver cómo impacta la IA en las organizaciones es con los casos de uso que ya están en marcha. Administraciones públicas, entidades financieras, industria, empresas de servicios, universidades o centros sanitarios están incorporando esta tecnología para reducir tiempos de ejecución, automatizar procesos complejos y mejorar la calidad de la toma de decisiones.
Dentro del sector público, IBM destaca el caso de la Abogacía del Estado, que utiliza inteligencia artificial generativa para agilizar la gestión de expedientes jurídicos de gran complejidad. La automatización del análisis documental permite reducir los tiempos de tramitación y liberar a los profesionales de tareas repetitivas para que puedan concentrarse en actividades de mayor valor añadido, como el análisis jurídico y la estrategia procesal.
También las administraciones locales avanzan en esta dirección. Microsoft colabora con organismos como los ayuntamientos de Zaragoza y València, la Comunidad de Madrid o el Gobierno de Cantabria para impulsar la adopción de soluciones de IA y reforzar las capacidades digitales de sus empleados. En paralelo, la compañía destaca el papel de Indra Group, primera empresa española en obtener la certificación de AENOR para el uso responsable de agentes de inteligencia artificial basados en tecnología Microsoft, un ejemplo de cómo la gobernanza comienza a adquirir la misma relevancia que la propia innovación.
El ámbito empresarial ofrece igualmente ejemplos muy representativos. Serveo ha desplegado más de 700 agentes de IA para automatizar procesos internos mediante Microsoft 365 Copilot, logrando reducir hasta un 80% el tiempo empleado en determinadas tareas críticas y disminuyendo hasta un 95% los errores en procesos avanzados de tratamiento de información. En el sector industrial, Cosentino emplea inteligencia artificial para acelerar actividades de investigación y desarrollo, explorar nuevos materiales y proporcionar un mayor apoyo a sus equipos comerciales.
Las entidades financieras también figuran entre las organizaciones que están realizando mayores inversiones. BBVA utiliza IA agéntica y GitHub Copilot para transformar el trabajo de sus equipos tecnológicos, mientras que CaixaBank colabora con Salesforce para implantar Agentforce y Data Cloud con el objetivo de automatizar procesos, facilitar el tratamiento de grandes volúmenes de información y ofrecer una atención más personalizada a sus más de 20 millones de clientes.
La transformación alcanza igualmente a sectores como la seguridad y los servicios. Oracle destaca el caso de Prosegur, que ha situado Oracle Fusion Cloud Applications en el núcleo de sus procesos financieros, operativos y de recursos humanos, incorporando capacidades de inteligencia artificial en la gestión diaria de la organización. Por su parte, Cooltra utiliza IA para anticipar incidencias en su flota de motocicletas eléctricas y optimizar su disponibilidad, mientras que la Real Federación Española de Atletismo aplica algoritmos y análisis de datos para personalizar la preparación de deportistas de alto rendimiento.
El impacto también comienza a extenderse a ámbitos como la educación, la salud o el sector inmobiliario. La Universidad Europea utiliza Salesforce para automatizar procesos administrativos y mejorar la atención a los estudiantes, mientras que AEDAS Homes emplea inteligencia artificial para ofrecer una experiencia más personalizada a los compradores durante todo el proceso comercial. En el ámbito sanitario, Substrate AI desarrolla soluciones de apoyo al diagnóstico utilizadas por profesionales veterinarios y proyectos de farmacia hospitalaria junto al Hospital General de Valencia, además de desplegar sistemas de asistencia al ciudadano para la ciudad de Buenos Aires.
La inteligencia artificial también empieza a transformar profesiones altamente especializadas. Wolters Kluwer ha incorporado un agente inteligente a su solución a3innuva Nómina Expert AI para ayudar a asesores y especialistas laborales a consultar normativa actualizada, generar informes y acceder a información contextualizada sin abandonar su entorno de trabajo habitual.
Todos estos proyectos reflejan una misma tendencia: la IA ya no se limita a automatizar tareas aisladas, sino que comienza a integrarse en procesos críticos de negocio. El verdadero valor no reside únicamente en aumentar la productividad, sino en facilitar que profesionales y organizaciones puedan dedicar más tiempo a las decisiones que realmente generan impacto.
Tecnologías que marcarán la próxima evolución de la IA
Fabricantes y proveedores tecnológicos coinciden en que la próxima gran revolución llegará de la mano de la IA agéntica: sistemas capaces no solo de responder preguntas, sino de comprender objetivos, planificar acciones, interactuar con múltiples aplicaciones y ejecutar procesos completos con un elevado grado de autonomía.
AWS sitúa precisamente en este punto el mayor salto evolutivo de la tecnología. La compañía prevé un escenario en el que los agentes inteligentes sean capaces de razonar sobre un objetivo empresarial, consultar información corporativa y completar de principio a fin tareas que hoy requieren la intervención de distintos empleados y aplicaciones. Oracle comparte esta visión y considera que las futuras aplicaciones agénticas dejarán de limitarse al soporte de tareas concretas para coordinar procesos completos en áreas como finanzas, recursos humanos, cadena de suministro o experiencia de cliente, siempre manteniendo la supervisión humana sobre las decisiones críticas.
Microsoft coincide en que el futuro pasa por una IA integrada en el núcleo de los procesos empresariales. La evolución ya no dependerá únicamente de modelos más potentes, sino de su capacidad para comprender el contexto de la organización —documentos, datos, reuniones, relaciones o aplicaciones— y actuar dentro de entornos seguros y gobernados. El objetivo será transformar la productividad individual en una auténtica transformación de los modelos operativos.
Junto a los agentes inteligentes emerge otra tendencia compartida por varios fabricantes: el auge de modelos más pequeños, especializados y eficientes. Frente a los grandes modelos generalistas, compañías como MIOTI o Zoho anticipan un crecimiento de soluciones adaptadas a casos de uso concretos, capaces de ofrecer mejores niveles de rendimiento, menor consumo de recursos y un mayor control sobre los datos corporativos. Esta evolución permitirá que las organizaciones desplieguen inteligencia artificial allí donde realmente genera valor, sin depender siempre de infraestructuras de gran tamaño.
La eficiencia tecnológica también marcará la próxima etapa. Zoho destaca la importancia de optimizar la inferencia y reducir el coste computacional de ejecutar modelos, mientras que Substrate AI apunta hacia una convergencia entre agentes autónomos, modelos multimodales, computación distribuida, edge computing y computación cuántica. IBM comparte esta visión y considera que la próxima década estará menos marcada por un único avance disruptivo que por la integración de distintas tecnologías capaces de resolver problemas empresariales cada vez más complejos. La nube híbrida, la computación cuántica y la inteligencia artificial formarán, en su opinión, un ecosistema tecnológico inseparable.
Sin embargo, todos estos avances comparten un denominador común: la confianza. La evolución de la IA exigirá reforzar la gobernanza, la trazabilidad, la identidad digital, los permisos de acceso, la supervisión humana y la ciberseguridad. A medida que los agentes adquieran mayor autonomía, estos elementos dejarán de ser un requisito normativo para convertirse en un factor estratégico que determinará el éxito de los proyectos.
La inteligencia artificial entra así en una nueva etapa de madurez. La próxima revolución no llegará únicamente de modelos más inteligentes, sino de organizaciones capaces de combinar datos, infraestructura, aplicaciones y gobierno para convertir la IA en una capacidad permanente de innovación. En ese escenario, el liderazgo ya no pertenecerá a quienes simplemente adopten la inteligencia artificial, sino a quienes sepan integrarla de forma responsable, escalable y alineada con la estrategia del negocio.
