Las organizaciones están comenzando a hacer cambios para generar valor futuro a partir de la IA generativa – y las más grandes lideran el camino. La última Encuesta Global de McKinsey sobre la IA revela que las compañías están tomando medidas para generar impacto en los resultados – por ejemplo, rediseñar flujos de trabajo implementando IA generativa y designar a los líderes más experimentados en roles críticos, como supervisión y gestión de datos e IA. Las conclusiones también muestran que las organizaciones buscan mitigar un nuevo conjunto de riesgos y contratan personal para roles relacionados con la IA, además de capacitar a sus empleados para ser parte del despliegue. Las compañías con facturación anual superior a USD 500 millones están cambiando más rápidamente que las más pequeñas. El uso de inteligencia artificial (generativa o “gen AI” y analítica) continúa cobrando impulso: más de tres cuartas partes de los encuestados afirman que sus organizaciones utilizan IA en al menos una función de negocios. El uso de IA generativa en particular está creciendo a gran velocidad.
El análisis de nuestra encuesta muestra que la supervisión por el CEO de la gestión (o “gobernanza” de IA – las políticas, procesos y tecnología necesarios para desarrollar e implementar sistemas de IA de manera responsable – se correlaciona con un mayor impacto en los resultados a partir del uso de IA generativa 1. Esto se verifica especialmente en las empresas más grandes, donde la supervisión de los CEOs es el elemento con mayor impacto en EBIT (ganancias antes de intereses e impuestos) atribuible a la IA generativa. El 28 por ciento de los encuestados cuyas organizaciones usan IA manifiestan que su CEO es responsable por supervisar el uso de IA, con una menor proporción en las compañías con ingresos superiores a USD 500 millones al año; otro 17 por ciento informa que la utilización de IA es supervisada por la junta directiva. En muchos casos, el control de la IA es una responsabilidad común: los participantes mencionan que, en promedio, hay dos líderes a cargo.
El valor de la IA proviene de reconfigurar la forma de operar de las compañías, y nuestra última encuesta muestra que, de un total de 25 atributos evaluados para organizaciones de todos los tamaños, el rediseño de flujos de trabajo es la acción más efectiva para visualizar el impacto económico del uso de IA generativa. Las organizaciones están reconfigurando sus flujos de trabajo mediante el despliegue de IA generativa. El 21 por ciento de los participantes cuyas compañías usan IA generativa afirman que sus organizaciones han rediseñado sustancialmente ciertos flujos de trabajo.
Las conclusiones de la encuesta también arrojan luz sobre la forma en que las compañías estructuran el despliegue de IA. Algunos elementos esenciales para implementar IA suelen estar total o parcialmente centralizados (Gráfico 1). Para riesgo y cumplimiento regulatorio, y para gestión de datos, las compañías generalmente utilizan un modelo totalmente centralizado, como un centro de excelencia. Por otra parte, para el talento tecnológico y la adopción de soluciones de IA, la mayoría de las empresas emplean un modelo híbrido o parcialmente centralizado, con algunos recursos gestionados centralmente y otros distribuidos entre funciones o unidades; las organizaciones con facturación anual inferior a USD 500 millones son más proclives a centralizar por completo estos elementos.
Amid the AI boom, compute power is emerging as one of this decade’s most critical resources, influencing the pace at which AI is deployed. Data centers train the foundation models and machine learning applications that underpin all AI technology —and there is a seemingly unquenchable need for more.
Meeting this demand is not simply a race to invest trillions of dollars. Companies across the data center value chain must strike a balance between deploying capital quickly but prudently. Join McKinsey senior partners Humayun Tai and Pankaj Sachdeva on April 8 at 11:30 am EDT / 5:30 pm CEST as they share how business leaders can navigate this environment, including technological disruptions such as DeepSeek, and respond to potential headwinds from the energy sector.
Todas las compañías tienen empleados que supervisan la calidad de los resultados de la IA generativa, aunque el alcance de ese control varía ampliamente. El 27 por ciento de los encuestados que usan IA generativa afirman que los empleados revisan todo el contenido creado con IA generativa antes de utilizarlo – por ejemplo, antes de que un cliente vea la respuesta de un chatbot o de usar una imagen generada por IA en materiales de marketing (Gráfico 2). Una proporción similar afirma que el 20 por ciento o menos del contenido producido con IA generativa se revisa antes de su uso. En las firmas de servicios empresariales, legales y profesionales, la proporción de productos revisados es notoriamente más alta.
Muchas organizaciones están intensificando sus esfuerzos para mitigar los riesgos relacionados con la IA generativa. Los participantes tienen una mayor propensión ahora (que a principios de 2024) a afirmar que sus organizaciones gestionan activamente los riesgos relacionados con inexactitudes, ciberseguridad y violación de propiedad intelectual (Gráfico 3), tres de los riesgos asociados a la gen AI que han tenido más consecuencias negativas para sus organizaciones.2
Según las respuestas, las compañías más grandes mitigan más riesgos que el resto, por ejemplo, potenciales riesgos de ciberseguridad y privacidad, pero no otros relacionados con la exactitud o justificación (la “explicabilidad”) de los resultados.
La mayoría de los participantes aún no han visto el impacto de la IA generativa en los resultados a nivel organizacional, y muy pocos han implementado las prácticas de adopción y escalamiento que, como lo confirman investigaciones previas, ayudan a crear valor al con las nuevas tecnologías. En una encuesta complementaria en un conjunto de mercados desarrollados, apenas el uno por ciento de los ejecutivos calificaron a sus implementaciones de IA generativa como "maduras". A pesar de que el despliegue de estas prácticas aún es incipiente, estamos empezando a ver impacto cuando se emplean para capturar valor.
Preguntamos a los encuestados acerca de 12 prácticas relacionadas con la adopción y el escalamiento de IA generativa, e identificamos correlaciones positivas con el impacto en EBIT. La práctica con mayor efecto en los resultados consiste en monitorear KPIs específicos para las soluciones de IA generativa, y específicamente en las compañías más grandes, definir una hoja de ruta clara para impulsar la adopción.
En términos generales, las compañías se encuentran en las primeras etapas de implementación de estas prácticas. Hasta ahora, menos de un tercio de los participantes afirman que están aplicando la mayoría de las 12 prácticas, y menos de uno de cada cinco sostiene que su organización monitorea KPIs de soluciones de IA generativa. En las organizaciones más grandes, es más común encontrar ejemplos de aplicación de al menos algunas de estas prácticas (Gráfico 4). Por ejemplo, las compañías de mayor tamaño han establecido planes de acción claros para impulsar la adopción de soluciones (como implementación en fases en equipos y unidades de negocios) en una proporción que duplica la de sus pares, así como un equipo dedicado (como una oficina de transformación o gestión de proyectos) para impulsar la adopción de IA generativa. Las respuestas muestran que las compañías más grandes también generan conciencia e impulso a través de comunicaciones internas sobre el valor de las soluciones de IA, diseñan cursos de capacitación por roles para enseñar a los empleados a utilizar las nuevas capacidades, e implementan enfoques integrales para promover la confianza entre los clientes en el uso de IA generativa..
Esta encuesta también analiza el estado del mercado laboral en lo relacionado con la IA, así como otras maneras en que la IA afecta el empleo. Las respuestas indican que las organizaciones que usan inteligencia artificial han contratado personal para roles relacionados con IA en los últimos 12 meses en la misma proporción que en la encuesta de principios de 2024. Los únicos roles que difieren en esta edición son especialistas en visualización de datos y en diseño, que disminuyeron sensiblemente. También es notorio el surgimiento de nuevas posiciones relacionadas con el riesgo que se incorporan a los procesos de despliegue de IA. El 13 por ciento de las organizaciones encuestadas contrataron especialistas en cumplimiento regulatorio, y el seis por ciento expertos en ética. Las compañías más grandes tienden a incorporar una amplia gama de talentos relacionados con la IA, con las mayores diferencias en científicos de datos, ingenieros de ML e ingenieros de datos.
Los encuestados continúan considerando que estas vacantes son difíciles de llenar, aunque la proporción de respuestas que califican a la contratación como "difícil" o "muy difícil" bajó en comparación a los dos años anteriores (Gráfico 5). Una excepción son los científicos de datos de IA, que continuarán teniendo una alta demanda el próximo año: la mitad de los encuestados afirman que necesitarán más científicos de datos de los que ya tienen.
Muchos de los participantes también sostienen que sus organizaciones han recalificado parte de su personal en el marco del despliegue de IA durante el último año, y esperan llevar a cabo más capacitaciones en el futuro (Gráfico 6).
Nuestra última encuesta también muestra cómo las organizaciones están utilizando el tiempo ahorrado con el despliegue de IA generativa. La mayoría de los encuestados afirman que los empleados dedican el tiempo ahorrado gracias a la automatización a actividades completamente nuevas. También dicen que los empleados dedican más tiempo a tareas pre-existentes que aún no fueron automatizadas. Las compañías más grandes muestran una mayor propensión a reducir el número de empleados como resultado del ahorro de tiempo. Nuestros análisis revelan que la reducción de personal es uno de los efectos de la implementación de IA generativa con mayor impacto en los resultados.
Sin embargo, una pluralidad de encuestados (38 por ciento) creen que el uso de IA generativa tendrá poco efecto en el tamaño de su fuerza laboral en los próximos tres años. Considerando las expectativas por industria, los trabajadores del sector de servicios financieros creen en mucho mayor medida que se producirá una reducción de la fuerza laboral. Las conclusiones indican que las expectativas de los ejecutivos de nivel C respecto del impacto de la IA generativa en la fuerza laboral no son muy diferentes de las de los gerentes senior y de nivel medio. Dicho esto, cuando se trata del impacto de la inteligencia artificial (generativa y analítica), los ejecutivos de nivel C son más proclives que los de nivel medio a pronosticar un aumento de la cantidad de empleados.
Al analizar los efectos esperados del despliegue de IA generativa por función del negocio, los encuestados predicen una disminución del número de empleados en las operaciones de servicio, como atención al cliente y servicios de campo, así como en cadena de suministro y gestión de inventarios (Gráfico 7). En TI y desarrollo de productos, a la inversa, los participantes tienden a esperar un aumento de sus planteles.
El uso de la IA aumentó en 2024 . Según nuestra última encuesta, el 78 por ciento de las organizaciones usan IA en al menos una función de negocios, en comparación con el 72 por ciento a principios de 2024 y el 55 por ciento un año antes (Gráfico 8). La mayoría de los encuestados afirman utilizar la tecnología en las funciones de TI y marketing y ventas, seguidas de operaciones de servicio. La función que experimentó el mayor crecimiento en los últimos seis meses es TI, donde la proporción de usuarios de IA pasó del 27 al 36 por ciento.
Las organizaciones también están usando IA en más funciones que en la encuesta anterior. Por primera vez, la mayoría de los participantes de la encuesta reportan el uso de IA en más de una función de negocios (Gráfico 9). Las respuestas muestran que las organizaciones usan IA en un promedio de tres funciones de negocios – un aumento con respecto a principios de 2024, pero aún una minoría de funciones con relación al total.
El uso de IA generativa ha experimentado un salto similar desde principios de 2024: el 71 por ciento de las organizaciones usan regularmente IA generativa en al menos una función de negocios, en comparación con el 65 por ciento a principios de 2024 . (El uso de IA generativa por parte de las personas también creció. Ver recuadro, "Los ejecutivos de nivel C están usando IA generativa más que el resto".) Las respuestas muestran que las organizaciones utilizan con mayor frecuencia IA generativa en marketing y ventas, desarrollo de productos y servicios, operaciones de servicio e ingeniería de software – funciones donde el despliegue de IA generativa probablemente genere mayor valor, según investigaciones previas de McKinsey –, así como en TI.
Si bien las probabilidades de usar IA generativa en marketing y ventas son altas en todos los sectores, el despliegue en otras funciones varía en gran medida según la industria (Gráfico 10). Las compañías están apalancando la tecnología donde pueden generar más valor – por ejemplo, operaciones de servicio para empresas de medios y telecomunicaciones, ingeniería de software para compañías tecnológicas y gestión de conocimientos en organizaciones de servicios profesionales5 . La implementación de IA generativa también varía según el tamaño de la empresa. Las respuestas muestran que las compañías con ingresos anuales superiores a USD 500 millones utilizan IA generativa en una mayor proporción que las compañías más pequeñas.
La mayoría de los encuestados que utilizan IA generativa (63 por ciento) afirman que sus organizaciones la emplean para crear contenidos de texto, pero también están experimentando con otras modalidades. Más de un tercio de las compañías generan imágenes con IA, y más de una cuarta parte la utilizan para crear código (Gráfico 11). Las empresas del sector tecnológico reportan la mayor variedad de productos de IA generativa, en tanto que las industrias avanzadas (aeroespacial, automóviles, semiconductores) tienden a producir imágenes y sonido.
Una proporción cada vez mayor de participantes opinan que el uso de IA generativa en sus unidades de negocios ha creado valor. En comparación con las respuestas de principios de 2024, una mayor proporción de encuestados afirman que los casos de uso de IA generativa han elevado los ingresos de las unidades donde se implementan (Gráfico 12). Los participantes reportaron aumentos de ingresos similares a los de las actividades analíticas en la encuesta anterior. Esto pone énfasis en la necesidad de contar con un abordaje integral de IA e IA generativa para capturar todo el valor disponible.
Los participantes también manifestaron que están experimentando reducciones de costos significativas en sus unidades de negocios (Gráfico 13).
A principios de 2024, entre quienes reportaron el uso de IA generativa en funciones específicas, una minoría experimentó menores costos por su uso6 .
En la última encuesta, la mayoría de los encuestados observaron reducciones de costos en casi todas las funciones.
Las organizaciones han estado experimentando con herramientas de IA generativa. El uso continúa creciendo, pero en términos de captura de valor, recién está dando los primeros pasos: pocas organizaciones han experimentado un impacto significativo en sus resultados. Las compañías más grandes están implementando acciones para apropiarse de ese valor. Invierten más en talentos de IA. Mitigan más riesgos relacionados con la IA generativa. Hemos visto cómo las organizaciones han evolucionado desde principios del año pasado a la par de la tecnología, posicionando a la IA agéntica como la próxima frontera de innovación en inteligencia artificial. Será interesante ver qué sucede cuando más compañías comiencen a seguir con éxito la ruta de implementación de IA generativa en 2025 y más allá.
La encuesta online estuvo abierta entre el 16 de julio y el 31 de julio de 2024, y recogió respuestas de 1.491 participantes de 101 naciones, con representantes de todas las regiones, industrias, tamaños de compañías, funciones y posiciones. El 42 por ciento de los encuestados indicaron que trabajan para organizaciones con facturación anual superior a USD 500 millones. Para ajustar las diferencias en las tasas de respuesta, los datos fueron ponderados según la contribución de cada país al PIB global.
