Accountable Acceleration: Gen AI Fast-Tracks Into the Enterprise

Este documento presenta la tercera edición anual de un estudio realizado por Wharton Human-AI Research y GBK Collective que examina la evolución de la inteligencia artificial generativa en las empresas estadounidenses entre 2023 y 2025. Basado en encuestas a aproximadamente 800 líderes empresariales de organizaciones con más de 1.000 empleados y 50 millones de dólares en ingresos, el informe ofrece una perspectiva única sobre la transición de la IA generativa desde la experimentación inicial hasta su integración en las operaciones diarias.

Evolución de la adopción: El estudio documenta cómo el uso de IA generativa ha pasado de ser una novedad (37% de uso semanal en 2023) a convertirse en parte de la rutina laboral (82% semanal y 46% diario en 2025). La familiaridad y la experticia han aumentado significativamente, especialmente en funciones como IT, Legal y Finanzas, aunque persisten diferencias notables entre industrias y departamentos.

Medición de resultados: Un hallazgo clave es que la rendición de cuentas ahora domina el panorama. El 72% de las organizaciones miden formalmente el retorno de inversión (ROI), y tres de cada cuatro reportan resultados positivos. Los casos de uso más exitosos se centran en tareas rutinarias de productividad: análisis de datos, resumen de documentos, redacción y edición. Las inversiones siguen siendo robustas, con el 88% anticipando aumentos presupuestarios en los próximos 12 meses, y aproximadamente un tercio del presupuesto tecnológico destinándose a investigación y desarrollo interno.

Diferencias por tamaño e industria: Las empresas más grandes (Tier 1, con ingresos superiores a 2.000 millones de dólares) están cerrando la brecha de adopción con organizaciones más pequeñas, aunque estas últimas reportan mayor agilidad. Por sectores, tecnología/telecomunicaciones, servicios financieros y servicios profesionales lideran la adopción y reportan mejores retornos, mientras que manufactura y retail se quedan atrás.

El factor humano como limitante: El informe identifica que el principal obstáculo ya no es la tecnología, sino las personas y los procesos. Aunque el 89% de los líderes considera que la IA mejora las habilidades de los empleados (versus reemplazarlas), el 43% expresa preocupación por la pérdida de competencias. La inversión en capacitación ha disminuido (-8pp), y la confianza en que la formación por sí sola genere fluidez ha caído significativamente (-14pp). Paralelamente, el 49% de las organizaciones reporta dificultades para contratar talento con habilidades avanzadas en IA.

Liderazgo y gobernanza: La responsabilidad estratégica se ha consolidado en el C-suite, con un 67% de organizaciones donde los ejecutivos lideran la adopción (+16pp versus 2024). El 60% de las empresas ahora tienen roles de Chief AI Officer (CAIO), aunque más de la mitad son responsabilidades añadidas a roles existentes. Las políticas de seguridad de datos (64%) y programas de capacitación para empleados (61%) están en aumento, reflejando una maduración en la gestión de riesgos.

Impacto en el empleo: Las expectativas sobre el futuro del empleo son mixtas. Los líderes senior predicen que los roles junior serán los más afectados (tanto positiva como negativamente), con un 17% anticipando menos contrataciones de becarios pero un 49% esperando más. Esto refleja la incertidumbre sobre cómo la IA transformará la estructura de la fuerza laboral.

Conclusión del estudio: El informe sugiere que 2026 podría ser un punto de inflexión, donde la "aceleración responsable" se convierta en "rendimiento a escala". Para lograrlo, las organizaciones deben alinear tres pilares: talento (contratación y capacitación), entrenamiento (programas efectivos y recursos adecuados) y confianza (políticas claras y gestión del cambio). El mensaje es claro: las herramientas están disponibles y funcionan, pero son las personas quienes determinan el ritmo y el éxito de la transformación.

Este informe resulta esencial para ejecutivos, responsables de recursos humanos, directores de tecnología y cualquier líder que busque comprender no solo las tendencias de adopción de IA, sino también las mejores prácticas para convertir el uso cotidiano en valor empresarial sostenible.

Puntos clave

• Uso diario normalizado: El 82% usa IA generativa semanalmente y el 46% diariamente, marcando el paso de la experimentación a la operación rutinaria.
• ROI medido y positivo: El 72% mide formalmente el retorno de inversión, y tres de cada cuatro organizaciones reportan resultados positivos.
• Capital humano como cuello de botella: Las personas, no la tecnología, limitan el avance: faltan habilidades avanzadas (49% tiene dificultades para contratar talento) y la capacitación es insuficiente.
• Casos de uso consolidados: Las aplicaciones más exitosas son tareas de productividad: análisis de datos, resumen de documentos, redacción y edición.
• Inversión sostenida: El 88% anticipa aumentos presupuestarios en los próximos 12 meses, con un tercio del presupuesto tecnológico en I+D interno.
• Brecha entre sectores: Tecnología, banca y servicios profesionales lideran con ROI superior al 80%, mientras manufactura y retail rezagados.
• Preocupación por pérdida de habilidades: El 89% ve la IA como mejora de capacidades, pero el 43% teme declive en competencias humanas.
• Liderazgo consolidado en C-suite: El 67% tiene ejecutivos liderando adopción (+16pp vs. 2024), y el 60% cuenta con Chief AI Officer.
• Inversión en capacitación disminuye: La confianza en formación como vía principal cae 14pp, mientras la inversión en entrenamiento baja 8pp.
• Gobernanza en aumento: El 64% tiene políticas de seguridad de datos y el 61% programas de formación sobre uso responsable.
• Impacto laboral incierto: El 17% anticipa menos contrataciones junior, pero el 49% espera más, reflejando incertidumbre sobre el futuro del empleo.