La siguiente etapa de la IA empresarial no son más flujos de trabajo, sino capacidad de ejecución

Contexto de la industria

En los últimos dos años, la pregunta más común cuando las empresas hablaban de IA era: “¿cuál es nuestra estrategia de IA?”. No está mal, pero a menudo se quedaba solo en la capa de adopción tecnológica. El artículo de referencia señala que el problema central de la IA empresarial ya ha pasado de “qué puede hacer” a “dónde puede mejorar de forma sustancial el crecimiento, la transformación, la toma de decisiones, el desarrollo del talento y la capacidad de ejecución de la organización”.

Detrás de este cambio hay dos razones. La primera es que la IA generativa a nivel empresarial ya ha pasado de la fase de prueba a la fase de uso. Según el artículo de referencia, el informe 2025 sobre IA empresarial de Wharton Human-AI Research y GBK Collective muestra que el 82% de los responsables de decisión en las empresas usa IA generativa al menos una vez por semana, y el 46% la usa a diario; al mismo tiempo, el 72% de los líderes de negocio está haciendo seguimiento de métricas estructuradas de ROI de IA relacionadas con el margen de beneficio, el rendimiento y la productividad de los empleados. La segunda es que las empresas han empezado a darse cuenta de que el valor de la IA no solo está en generar resúmenes, redactar contenido o automatizar tareas repetitivas, sino en si puede cambiar directamente la forma en que la organización toma decisiones, coordina, ejecuta.

Esto significa que el foco de la IA empresarial se está desplazando: de la “capa inteligente” a la “capa de ejecución”. En el pasado, el valor del software empresarial residía en almacenar y visualizar información, por ejemplo en los sistemas CRM, HR, ERP y las plataformas BI; en la siguiente etapa, el valor de la IA estará en comprender el contexto, recomendar acciones, coordinar procesos, activar a las personas y aprender de los resultados.

Impacto en el mercado

Esta tendencia tiene un impacto directo en los clientes empresariales, los proveedores de software y los inversores.

Para los clientes empresariales, los criterios de evaluación de los proyectos de IA se están volviendo más estrictos. El artículo de referencia menciona que una investigación de Salesforce muestra que el 84% de los CIO cree que la importancia de la IA para el negocio será comparable a la de Internet, pero 9 de cada 10 empresas aún no han completado su despliegue a escala. Esto indica que el problema no es si las empresas están dispuestas a probar la IA, sino si los pilotos pueden integrarse realmente en los procesos de negocio. Muchos proyectos de IA funcionan bien en las demostraciones, pero una vez que entran en entornos reales, se enfrentan a problemas como permisos, contexto, integración de sistemas, adaptación del flujo de trabajo y costos operativos.

Para los proveedores de software, esto significa que la ventaja defensiva de “solo ofrecer una interfaz de IA” o de “superponer una capa de chat sobre el producto existente” está disminuyendo. Los modelos generales serán cada vez más potentes, más baratos y más extendidos; lo verdaderamente difícil de replicar será el contexto organizacional, la integración en los procesos, los datos de resultados y el circuito continuo de retroalimentación. El objeto por el que las empresas pagarán pasará de “un modelo que puede responder preguntas” a “un sistema de ejecución que impulsa resultados de negocio”.

Para los inversores, la lógica de valoración también cambiará en consecuencia. Las empresas de IA empresarial más competitivas en el futuro no necesariamente serán las primeras en conectarse a la API de un modelo, sino las que mejor acumulen datos de ejecución empresarial, las que se integren más profundamente en los procesos de negocio y las que puedan demostrar ROI con mayor facilidad. En otras palabras, la barrera para comercializar la IA está pasando de “tener capacidad de modelo” a “poder entrar en el núcleo operativo de la organización”.

Panorama competitivo

Desde el punto de vista del panorama competitivo, la IA empresarial está mostrando una diferenciación en dos niveles.

El primer nivel es la capa de modelos base y plataformas; empresas como OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta AI, Microsoft AI y Amazon AI siguen compitiendo por la capacidad del modelo, el canal de distribución y el control del ecosistema. El segundo nivel es la capa de aplicaciones y ejecución; el foco de la competencia ya no es solo generar contenido, sino quién puede insertar la IA en la gestión de prioridades de la empresa, la gestión del rendimiento, la gobernanza de reuniones, el seguimiento comercial, la operación de clientes y la colaboración entre departamentos.

El artículo de referencia propone tres escenarios de ejecución con mayor valor:

1. Alignment and prioritization（alineación y gestión de prioridades）: el problema habitual en las empresas no es la falta de objetivos, sino el exceso de objetivos, la deriva de prioridades y equipos trabajando cada uno por su lado. Si la IA puede traducir los objetivos de la empresa en acciones a nivel de equipo e identificar conflictos y desviaciones, pasará de ser una “herramienta de información” a una “inteligencia de prioridades”.

2. People performance and culture（rendimiento y cultura）: las empresas disponen de cada vez más datos sobre talento —encuestas de compromiso, feedback 360, sondeos de pulso, feedback de los directivos, dinámicas de equipo y señales de rendimiento—, pero los datos no cambian automáticamente el comportamiento. Lo verdaderamente valioso es conectar estas señales con los objetivos de negocio para ayudar a los directivos a identificar brechas de capacidad, fricciones organizativas y riesgos culturales que frenan el crecimiento.

3. Growth activation and execution（activación del crecimiento y ejecución）: muchos proyectos de transformación fracasan no porque la dirección sea incorrecta, sino porque las discusiones en reuniones no se convierten en decisiones, las decisiones no se transforman en acciones con responsables claros y las acciones no se siguen de forma continua. Si la IA puede convertir reuniones, colaboración y trabajo interfuncional en registros de ejecución y mecanismos de seguimiento, afectará directamente a la capacidad de la organización para materializar la estrategia.

En esta competencia, las empresas que más se beneficiarán serán aquellas con contexto real de negocio, capaces de integrarse profundamente en los flujos de trabajo y de demostrar mejoras en los resultados; las que más presión sufrirán serán las compañías de software de aplicación que solo mantienen su diferenciación mediante la “superposición de funciones de IA”.

Implicaciones para la empresa

Para los responsables de la toma de decisiones empresariales, la señal que transmite este artículo es muy clara: no pregunten solo si la IA puede automatizar tareas, sino si puede mejorar la capacidad de ejecución de la organización.

Las empresas deberían centrarse en cuatro հարց questions:

• ¿Puede la IA reducir los conflictos de prioridades y ayudar a la organización a centrarse más rápido en los asuntos clave?
• ¿Puede la IA convertir reuniones, proyectos y acciones en un circuito de responsabilidad trazable?
• ¿Puede la IA transformar los datos de rendimiento, compromiso y cultura en acciones de gestión, en lugar de quedarse en el nivel de informe?
• ¿Puede la IA trabajar entre sistemas, entre departamentos y entre procesos, en lugar de operar solo en un escenario aislado?Si la respuesta es negativa, este tipo de proyectos probablemente seguirá en la fase piloto y le resultará difícil generar verdadero valor comercial.

Para los CIO, COO, CHRO y responsables de transformación, la prioridad de la siguiente etapa no es añadir más “flujos de trabajo de IA”, sino construir una capa de ejecución a nivel empresarial que pueda registrar el contexto, ejecutar decisiones, rastrear responsabilidades y retroalimentar resultados.

Outlook

En los próximos 12 meses, la evaluación de la IA empresarial seguirá endureciéndose. Las empresas exigirán con más frecuencia pruebas de ROI, prestando especial atención a métricas como productividad, margen de beneficio, rendimiento de los procesos y velocidad de decisión. Los proyectos de IA que solo ofrecen capacidad de demostración tendrán más dificultades para obtener presupuesto continuo.

En los próximos 24 meses, es probable que el mercado de software empresarial muestre una segmentación más clara. Las capacidades generales de IA se adoptarán rápidamente, pero los productos con verdadera barrera competitiva surgirán de plataformas de ejecución que integren en profundidad datos empresariales, procesos de negocio y ritmo de gestión. Los productos centrados en actas de reuniones, distribución de tareas, apoyo al desempeño, ejecución comercial y operaciones colaborativas afrontarán una presión mucho mayor de integración y competencia.

En los próximos 3 años, el núcleo de la competencia en IA empresarial podría pasar de “quién tiene el modelo más potente” a “quién tiene el mapa de ejecución más completo”. Es decir: quién puede entender mejor cómo funciona la organización, dónde se atasca, cómo impulsar la acción y cómo aprender de los resultados. En ese momento, el valor de la IA empresarial no será solo reducir costes o mejorar la eficiencia, sino redefinir cómo una organización convierte la estrategia en resultados.

Fuente

Este artículo se basa en el artículo de Forbes “Enterprise AI’s Next Frontier Is Not More Workflows. It’s Execution.” y en el análisis de Wharton Human-AI Research, el informe GBK Collective 2025 sobre IA empresarial, y estudios relacionados de Salesforce citados en el texto. La conclusión central destacada por el original es: la siguiente etapa de la IA empresarial no consiste en ավելar más procesos, sino en mejorar la capacidad de ejecución.