Un exhaustivo estudio global que examina las opiniones de más de 1.700 ejecutivos desvela un panorama revelador sobre la adopción de inteligencia artificial (IA) en el ámbito empresarial. El 70% de las compañías obtiene un retorno superior al previsto tras invertir en esta tecnología, aunque paradójicamente solo el 47% ha articulado una estrategia clara, según datos publicados el 15 de octubre de 2025 Infonegocios Madrid y corroborados por el portal Murcia.com 88% de los encuestados.
El hallazgo emerge en un contexto de adopción acelerada de la IA en casi todos los sectores. Las cifras ilustran quiénes son los responsables —ejecutivos de primera línea—, qué está ocurriendo —rentabilidad superior a la prevista y falta de estrategia—, dónde —empresas de todo el mundo, con especial protagonismo de Estados Unidos y Alemania—, cuándo —en el último año y con la mirada puesta en los próximos doce meses— y cómo —mediante inversiones que ya se transforman en procesos de automatización, analítica predictiva y modelos de negocio basados en «servitización». El porqué radica en la búsqueda de eficiencia operativa y de nuevas fuentes de valor.
A grandes rasgos, el informe dibuja un ecosistema empresarial en el que la IA se ha convertido en vector de competitividad. Mientras los retornos se materializan con rapidez, las organizaciones reconocen un «gap» de ejecución que podría determinar quién lidere la próxima etapa industrial. Así, se cruzan dos curvas: la de la rentabilidad, que crece al compás de la adopción, y la de la preparación interna, que avanza más despacio.
La oportunidad y la brecha
Además del 70% de compañías que superan sus expectativas de retorno, el 88% confirma una mejora directa de la rentabilidad, de acuerdo con los mismos registros Infonegocios Madrid. El fenómeno es particularmente notable en Estados Unidos (92%) y Alemania (94%), mercados donde la IA ya se integra en el núcleo operativo. Sin embargo, el contraste con el 47% que dispone de una estrategia formal refleja una paradoja: los proyectos avanzan más rápido que la planificación.
El estudio observa que el grado de madurez está evolucionando deprisa. Hoy, el 24% de las empresas se encuentra en fase experimental, pero la estimación es que ese porcentaje caiga al 7% en los próximos doce meses. La tendencia apunta hacia una implementación más estratégica, caracterizada por la integración en los flujos de trabajo y en la oferta de servicios.
Transformación del talento
La dimensión humana aparece como la principal barrera. El 52% de los equipos directivos reconoce no comprender del todo las capacidades de la IA, lo que limita la toma de decisiones. A ello se suma que el 99% de la fuerza laboral necesitará una actualización sustancial de habilidades: más de la mitad de los ejecutivos calcula que hasta el 60% de su plantilla tendrá que adquirir nuevas competencias, y un tercio considera que el 100% requerirá formación intensiva.
Kriti Sharma, directora ejecutiva de IFS Nexus Black, resume esta tensión: «La IA es un motor fundamental del rendimiento empresarial. Es hora de cerrar la brecha de ejecución uniendo personas, procesos y productos para lograr resultados tangibles». Su declaración subraya la urgencia de alinear los programas de reskilling con los objetivos tecnológicos.
Confianza y gobernanza
Otro eje crítico es la confianza. Solo el 29% de los líderes globales se siente cómodo delegando decisiones estratégicas por completo en algoritmos, mientras el 68% mantiene que la supervisión humana sigue siendo necesaria. Las preocupaciones sobre sesgos varían significativamente por región: en Estados Unidos alcanzan al 63% de los encuestados, frente al 40% en los países nórdicos. De forma proactiva, el 65% respalda la creación de un organismo regulador internacional independiente que supervise la ética y la transparencia de la IA.
Aplicaciones industriales y servitización
Más allá de los usos creativos y de productividad típicos, la IA industrial está rediseñando modelos de negocio. Actualmente, el 54% de las organizaciones emplea la tecnología para automatizar procesos, el 45% para realizar predicciones y el 35% ya prueba la toma de decisiones autónomas. Entre los casos más extendidos destacan el mantenimiento automatizado, la gestión predictiva de interrupciones, la optimización de cadenas de suministro, la coordinación de servicios de campo y la mejora de procesos de fabricación.
El 77% de los ejecutivos sostiene que la IA acelera la «servitización»: pasar de vender productos a ofrecer servicios basados en resultados, centrados en el tiempo de actividad, el rendimiento y el valor constante. Este viraje implica contratos que garantizan disponibilidad y rendimiento de los activos, con la IA como pilar para monitorizar y corregir en tiempo real.
Horizonte a doce meses
Tanto las cifras de adopción como las de rentabilidad apuntan a que el próximo año será decisivo. Si el porcentaje de empresas en fase experimental se reduce a un solo dígito, la competencia dejará de girar en torno al «probar» y pasará al «escalar». Aquellas que consoliden una estrategia integral —desde gobierno de datos hasta gestión de talento— obtendrán ventaja.
Sharma lo formula así: «Estamos viviendo una transformación profunda en la que la IA redefine la creación y entrega de valor. Pasamos de ejecutar tareas a transformar la organización». La afirmación resume la convergencia de factores técnicos y culturales que determinarán la posición competitiva.
Implicaciones para los directivos
Las cifras invitan a dos reflexiones clave. Primero, el rendimiento superior al esperado indica que la IA ya no es una apuesta de riesgo, sino una palanca demostrada. Segundo, la ausencia de estrategia revela vulnerabilidades: sin un marco que gobierne la tecnología, el éxito puede ser efímero o inestable.
Análisis y perspectivas
Mirado en perspectiva, el patrón guarda similitudes con anteriores olas tecnológicas, como la computación en la nube. En aquel momento, muchas organizaciones desplegaron cargas de trabajo sin una política integral de gobierno, lo que derivó en costes ocultos y riesgos de seguridad. Con la IA, la ventana de margen de error es menor: los algoritmos que aprenden de datos pueden generar sesgos o decisiones opacas si no se gobiernan desde el inicio. Por ello, la demanda de un regulador internacional refleja una madurez creciente: las empresas no solo compiten; también piden reglas que garanticen credibilidad colectiva.
Frente a los desafíos de talento, la recualificación masiva se perfila como catalizadora de innovación. Las compañías que adopten programas estructurados —desde academias internas hasta alianzas con universidades— podrán traducir la IA en ventajas sostenibles. Además, la transparencia algorítmica puede convertirse en elemento diferenciador, sobre todo en sectores sometidos a regulación estricta como finanzas, salud o energía.
En última instancia, el 70% de retorno superior y el 88% de mejora en rentabilidad envían al mercado una señal inequívoca: la hora de la IA ya ha llegado. La pregunta ya no es si conviene invertir, sino cómo articular una hoja de ruta que alinee tecnología, personas y propósito. Quienes cierren esa brecha consolidarán su liderazgo; quienes la ignoren podrían quedar rezagados en la próxima revolución industrial.
