Si tuviéramos que resumir las seis predicciones para 2025 en una, lo haríamos así: el éxito de una empresa con la IA dependerá tanto de la visión como de la adopción. Esto implica que la decisiones que se tomen en relación a la IA serán decisivas no solo el año que viene sino en los sucesivos.
Nadie duda de que la IA puede generar valor a gran escala, y que solo conocemos una pequeña parte de lo que está por venir. El 49% de los directivos responsables de tecnología, entrevistados por PwC en su encuesta Pulse Survey 2024, aseguran que la IA está “totalmente integrada” en la estrategia de sus empresas, y un tercio también se encuentra plenamente incorporada en sus productos y servicios.
Integrar la inteligencia artificial en la empresa es esencial, ya que el verdadero valor transformador no proviene solo de grandes avances, como los nuevos modelos de negocio, sino también de mejoras incrementales a gran escala. Estas mejoras, como aumentos del 20% al 30% en la productividad, en la rapidez para poner un producto en el mercado y en aumentar los ingresos pueden acabar transformando a una empresa de manera gradual.
Para facilitar esta transformación, exponemos a continuación seis predicciones sobre las áreas clave que van a requerir más atención dentro de las compañías. Estas se basan en nuestra experiencia práctica ayudando a las empresas a reinventar sus negocios con IA, en la propia transformación interna de PwC y en las alianzas estratégicas que mantenemos con los líderes tecnológicos en el ecosistema de IA.
Se ha creado mucho entusiasmo en torno a la IA y no todas las promesas se cumplirán. Pero el ritmo al que se está innovando, invirtiendo y aplicando en el entorno empresarial es inigualable. Nuestras predicciones intentan arrojar luz sobre qué esperar en los próximos meses y cómo actuar ahora.
1. La estrategia de IA pondrá a las compañías a la cabeza o a la cola
La estrategia de IA habla de creación de valor ya, y no solo de mejoras de la productividad o de eficiencia. Los actuales sistemas basados en IA son capaces de razonar de forma autónoma, “comprender” el impacto de sus decisiones y corregir sus propios errores. Estas capacidades permiten diseñar servicios y estrategias comerciales complejas. A medida que la IA se hace más potente y fiable, hay que integrarla en la operativa diaria de las compañías. No hacer nada puede suponer perder una ventaja competitiva durante un largo periodo de tiempo.
Una estrategia efectiva de IA, diseñada para generar valor a gran escala este año, debe tener una aplicación de producto. Una parte estará centrada en un ground game o conseguir pequeñas victorias que generan valor incremental. Esta aproximación consigue extraer un valor adicional de las experiencias, productos o servicios que generan los mayores ingresos y los flujos de trabajo más productivos. La clave está en escalar estas iniciativas y priorizar cuidadosamente las fases, asegurando que cada etapa genere valor suficiente para financiar la siguiente.
La segunda parte de la estrategia de producto incluye los llamados proyectos roofshots -aquellos con objetivos ambiciosos-, que son alcanzables pero que requieren atención y recursos específicos, como formas totalmente nuevas de trabajar, de interactuar con los clientes o diseñar productos. La tercera se centra en moonshots, iniciativas de muy alto impacto y desafío como nuevos modelos de negocio impulsados por la IA. Estos requieren recursos importantes, y han de estar esponsorizados por la alta dirección o por los CEO de las empresas.
Por el contrario, lo que no tendrá tanta relevancia para la estrategia de IA de las compañías será la elección del modelo de lenguaje (LLM por sus siglas en inglés), ya que habrá muchas opciones de calidad y cualquiera se podría emplear. Una estrategia efectiva debe centrarse en lo que puede generar diferenciación: cómo se utiliza la IA combinando el conocimiento de la empresa y con los datos propios.
2. La plantilla se puede duplicar (gracias a los agentes de IA)
Si crees que la IA reducirá el número de empleados de las empresas, conviene reflexionarlo. Este año se prevé la incorporación de nuevos integrantes en los equipos, los agentes de la IA. Estos profesionales digitales podrían duplicar el conocimiento de tus equipos, especialmente en aquellos en roles como ventas y soporte, transformando la velocidad de llegada al mercado, las interacciones con los clientes y el diseño de productos, entre otros aspectos. Un agente de IA puede realizar de manera autónoma muchas tareas, como gestionar consultas rutinarias de clientes, generar borradores de código, o convertir ideas de diseño proporcionadas por humanos en prototipos. Los flujos de trabajo cambiarán radicalmente, pero los humanos seguirán siendo esenciales, ya que el valor disruptivo proviene de un enfoque liderado por personas y potenciado por tecnología. Las personas enseñan y supervisan a los agentes de IA mientras estos automatizan las tareas más simples. Además, colaboran con estos agentes en desafíos más complejos, como la innovación y el diseño. También orquestan equipos de agentes, asignando tareas, mejorando los resultados y relacionándolos unos con otros.
Pensar en el flujo de trabajo de los agentes debe ser una parte fundamental de la estrategia laboral y puede suponer un gran salto para muchas empresas. Esto requerirá la creación de nuevos roles de gestión responsables de integrar a los trabajadores digitales en las estrategias laborales, monitorizarlos y supervisarlos.
Cuanto antes se empiece a pensar de esta manera y a transformar el modelo operativo para planificar, formar y gestionar una plantilla mixta -digital y humana-, mejor posicionada estará la compañía para capitalizar la IA. Con ambos tipos de trabajadores, se podrá planificar con mayor agilidad y reasignar los recursos rápidamente para satisfacer las demandas cambiantes.
A medida que aumente la presencia de agentes de IA, algunas de las tareas que actualmente se externalizan, podrán ser gestionadas internamente. Sus ventajas van más allá del ahorro de costes: ofrecen mayor control, personalización y capacidad para satisfacer a los usuarios. En el ámbito del servicio de atención al cliente, los agentes de IA permitirán ofrecer un autoservicio más rápido y eficiente, mientras que los especialistas humanos podrán centrarse en interacciones de mayor complejidad y valor. Estos agentes podrán proporcionar la información relevante a los equipos en el momento adecuado, facilitando que aborden de manera rápida y efectiva incluso las necesidades más complejas de los clientes. Con la integración de agentes de IA, es posible que sea necesario reconsiderar los planes a largo plazo, especialmente respecto a la externalización de servicios y cómo afectará al crecimiento geográfico.
3. El ROI dependra de una IA responsable
La gestión de riesgos y las prácticas de IA responsable son una prioridad para los directivos, como ya adelantamos el año pasado. Sin embargo, las iniciativas concretas han sido limitadas. Esto cambiará en 2025, ya que los directivos no podrán abordar la gobernanza de la IA de manera inconsistente o aislada. A medida que la IA forme parte intrínseca de las operaciones y ofertas del mercado, las empresas necesitarán enfoques sistemáticos y transparentes para garantizar su valor en el tiempo. También tendrán que gestionar los riesgos de su implantación a gran escala. La evaluación rigurosa y la validación de las prácticas y controles de gestión de riesgos en IA serán innegociables. Incluso si no se exigen detalles específicos, los interesados los demandarán, al igual que exigen fiabilidad en la gestión de otros datos críticos, como los resultados financieros o las prácticas de ciberseguridad y privacidad.
Los directivos, especialmente aquellos que impulsan las transformaciones a partir de la IA, comenzarán a promover activamente la supervisión necesaria, sin esperar las exigencias de la regulación. Cuando la IA se utilizaba en casos aislados, el daño era limitado, y podía traducirse en un retorno de la inversión decepcionante, unos resultados imprecisos o el incumplimiento de una normativa. Sin embargo, hoy en día, los empleados dependen de ella a diario y los clientes interactúan con experiencias y servicios impulsados por IA de forma constante. La IA será esencial para el crecimiento de los ingresos de la empresa. Si la IA no es fiable para los grupos de interés, si es objeto de un ciberataque o enfrenta otros problemas de riesgo, o si las iniciativas se retrasan o superan el presupuesto, el impacto en la compañía será considerable. La confianza en la IA es esencial, ya que su integración en la operativa diaria y en la interacción con los clientes amplifica los posibles daños, impacta en el crecimiento de los ingresos y en la reputación de la empresa.
Para implantar una supervisión de la IA de valor es necesario contar con una segunda opinión. Esto puede provenir de equipos internos de auditoría debidamente cualificados o de un especialista externo que realice una evaluación basada en las principales prácticas y normas del sector. Independientemente de cómo se logre, una perspectiva independiente sobre la gobernanza y los controles de la IA será fundamental de 2025 en adelante.
4. La IA será una herramienta de valor (y un boom para la sostenibilidad)
La IA acelerará la transición energética y ayudará a las empresas a cumplir con sus objetivos de sostenibilidad, especialmente en aquellos sectores con altas emisiones de carbono como la industria, la construcción y el transporte, siempre que se adopte el enfoque adecuado. Dado que la IA consume mucha energía, no hay suficiente electricidad ni poder computacional para que todas las empresas implementen IA a gran escala. Están llegando más chips, los modelos están avanzando y la oferta de energía está creciendo. Pero no alcanzaremos un equilibrio entre la oferta y la demanda de energía en 2025. Por eso, es importante tratar la IA como un juego de valor, no de volumen. Usarla en cada vez más áreas, sí, pero también ser estratégicos sobre cómo y dónde implementarla. Por ejemplo, se pueden diseñar interfaces de IA que fomenten que los usuarios no malgasten el tiempo ni los recursos de la IA.
Pero estos desafíos a corto plazo no deben eclipsar el panorama general, la IA será un motor clave para la sostenibilidad. A nivel global, probablemente acelerará la transición hacia las energías renovables. En EE.UU., la economía y la presión de los grupos de interés impedirán el despliegue masivo de nuevas plantas de combustibles fósiles. En su lugar, las empresas fomentarán un suministro más renovable (incluido el nuclear) y una red moderna que use energía de manera más eficiente. Además, la huella de carbono de los proveedores de IA deberá ser considerada en el balance de emisiones de carbono de la compañía.
Dentro de las empresas, la IA podría simplificar el cumplimiento con una nueva ola de regulaciones sobre el reporting en sostenibilidad en los Estados Unidos, en la Unión Europea y en otros países. Los resultados de las recientes elecciones en EEUU nos dicen que es probable que las reglas de información relacionadas con el clima de la SEC sigan en stand by.
La IA puede automatizar la recolección de datos internos y externos necesarios para cumplir con estas regulaciones, analizarlos y generar informes (que pueden ser perfeccionados por la función financiera). La capacidad de la IA para recopilar y analizar datos también ayudará a optimizar la sostenibilidad en toda la cadena de suministro. Gracias a la IA, incluso los proveedores pequeños podrán proporcionar datos detallados sobre sus prácticas de sostenibilidad, como su consumo mensual o anual de energía. Esta tecnología puede medir nuevos tipos de creación de valor, como los beneficios de comercializar productos bajos en carbono. A medida que estas capacidades de la IA se integren en la estrategia corporativa y en las aplicaciones empresariales cotidianas, todos, no solo los especialistas en sostenibilidad, podrán acceder y utilizar los datos para ayudar en la toma de decisiones.
5. La IA reducirá a la mitad el tiempo de desarrollo de los productos
Si tu empresa fabrica productos tangibles y los equipos de desarrollo no están utilizando la IA para diseñar, prototipar y hacer pruebas, es el momento de comenzar. La IA multimodal, -capaz de procesar y generar diversos tipos de datos, desde archivos CAD hasta simulaciones-, está revolucionando el diseño de productos y los procesos de I+D. Por ejemplo, las herramientas de IA generativa pueden proponer configuraciones mejoradas para un chasis de automóvil, simular el rendimiento bajo diferentes condiciones e incluso sugerir diseños que los ingenieros podrían haber pasado por alto.
La IA puede ayudar a crear diseños en horas en lugar de semanas, probar soluciones virtualmente y resolver más problemas antes de pasar a la producción. Según el análisis de PwC y las tendencias del sector, adoptar la IA en I+D puede reducir el tiempo de lanzamiento al mercado de un producto un 50% y bajar los costes un 30% en sectores como los de automoción y el aeroespacial. En muchas farmacéuticas, la IA ya ha ayudado a reducir los plazos para el desarrollo de nuevos medicamentos en más de un 50%.
La mayoría de las empresas no están preparadas para la revolución en el diseño de productos. La IA está lista para entregar resultados, pero la falta de capacidades es un obstáculo. Muchos ingenieros con amplia experiencia en diseño y fabricación carecen de las capacidades básica en ciencia de datos. Habilitar a estos equipos y atraer talento con conocimientos en IA debe comenzar ya. Aquellos que aprovechen el potencial de la IA en el desarrollo de productos serán más rápidos al lanzarlos al mercado, tendrán unos costes más bajos y unos productos más personalizados, lo que se traducirá en unos usuarios finales más satisfechos.
6. La IA transformará sectores enteros
La IA transformará todos los sectores, pero algunos más rápido que otros, y es posible que no sean los sospechosos habituales quienes lleven la delantera. Así es como pensamos que avanzarán algunos de ellos:
Consumo
Las empresas orientadas al consumidor implementarán la IA en toda su operativas y en todos sus negocios. La IA mejorará el marketing, la gestión de la cadena de suministro, las operaciones financieras y el servicio al cliente. Muchas rediseñarán sus servicios de atención al cliente con una combinación de chatbots más interactivos y agentes de IA que proporcionen a los empleados (personas) la información exacta que necesitan para asistir a los clientes. Otros agentes de IA (bajo supervisión humana) ayudarán a automatizar las interacciones con los clientes, utilizando múltiples puntos de contacto para impresionarles y cautivarles.
La generación de ingresos adicionales vendrán de un sistema de fijación de precios dinámico impulsado por la IA más sofisticada, y diseñado para ajustarse instantáneamente a los cambios del mercado y de la competencia. Más empresas de gran consumo utilizarán las capacidades de análisis de datos y de automatización de la IA para acelerar los procesos de due diligence en su operaciones de M&A y para navegar por el panorama regulatorio. Algunas empresas líderes también probarán el diseño de productos mejorado por IA, pero la mayoría de las compañías del sector aún carecen de las capacidades y de la infraestructura tecnológica necesaria para aprovechar completamente esta oportunidad de I+D a corto plazo. Estos rezagados tendrán que recuperar el tiempo.
Sector Financiero
El impacto de la IA es amplio, pero solo hemos visto efectos medibles concentrados en start-ups nativas de IA y en grandes instituciones financieras. Se ha producido un resurgir del espacio fintech, con empresas nativas de IA enfocadas en resolver problemas antiguos con nuevas plataformas y modelos de negocio. De manera similar, hemos visto a muchas de las instituciones financieras más grandes experimentar con varios casos de uso común. Estos experimentos no solo les ha ayudado a ganar confianza con las nuevas tecnologías, sino también a perfeccionar sus modelos de riesgo y control de manera que puedan beneficiarse de la tecnología a un ritmo acelerado. Mientras las startups nativas de IA y las grandes instituciones financieras avanzan en sus estrategias, existe el riesgo de que las empresas que pensando su estrategia de entrada en la IA comiencen a quedarse atrás de manera notable a partir de 2025.
Salud y sanidad
El uso de la IA en 2025 se verá acelerado por un entorno regulatorio más flexible en Estados Unidos, con la nueva administración impulsando la autorregulación en el sector. Las empresas farmacéuticas y de tecnología médica liderarán la revolución de sus cadenas de valor, enfocándose en el desarrollo de fármacos y productos. Los proveedores de salud aplicarán más IA para optimizar ingresos, llenar vacíos laborales y ayudar a los médicos en los diagnósticos, lo que contribuirá a mejores resultados clínicos.
Las principales prioridades de la IA en el sector sanitario para 2025 incluirán la transformación de la fuerza laboral, la personalización, la actualización tecnológica, la eliminación de la “deuda de procesos” (de procesos previos a la IA) y, por encima de todo, el uso responsable de la IA. A pesar de un marco regulatorio más favorable, las organizaciones del sector sanitario seguirán siendo responsables de la gestión de datos sensibles y de los resultados que pueden afectar la vida o la muerte.
Productos industriales
En 2025, un grupo reducido de compañías industriales líderes comenzará a adelantarse a sus competidores. Las empresas de productos industriales que cuenten con datos de mayor calidad y procesos más estandarizados utilizarán la IA para mejorar la eficiencia y los conocimientos, acelerar la I+D y reducir el tiempo de llegada al mercado. Muchas otras empresas seguirán centradas en actualizar las infraestructuras tecnológicas, la gobernanza de datos y las habilidades en IA, pero el ritmo de experimentación se acelerará y generará preguntas adicionales sobre los modelos operativos, las estructuras organizativas y los requisitos de talento.
Tecnología, medios y telecomunicaciones
En 2025, los agentes de IA comenzarán a rediseñar la demanda de las plataformas de software, ya que las empresas las utilizarán para llenar los vacíos de los sistemas existentes, como los ERPs. Con los agentes de IA personalizando y extendiendo la vida útil de las plataformas de software, algunas empresas podrían optar por invertir menos en actualizaciones premium. Este cambio podría impulsar una transformación en los modelos de negocio de la industria del software, pasando de buscar grandes inversiones en infraestructura a ofrecer soluciones de IA personalizadas. Las empresas de telecomunicaciones probablemente avanzarán con soluciones híbridas de IA que combinan la GenAI con otras tecnologías, como el aprendizaje automático y los gemelos digitales, mejorando sus propias capacidades de IA y reduciendo su dependencia de los socios tradicionales.
