Resumen:
A quién va dirigido este artículo:
Líderes empresariales, profesionales del marketing, desarrolladores y otros profesionales que desean comprender, basándose en datos, la rapidez con la que crece la inteligencia artificial, dónde ya está transformando los sectores y qué implica esto para la estrategia y la ejecución.
Puntos clave:
- La inteligencia artificial se está adoptando mucho más rápido que internet en sus inicios.
- El uso por parte de los consumidores, la adopción por parte de las empresas, la inversión y el gasto en infraestructura ya han alcanzado niveles históricos.
- La IA está produciendo cambios cuantificables en marketing, desarrollo de software, atención médica, educación, ciencia y transporte.
- El impacto a largo plazo de la IA aún está en desarrollo, pero las cifras actuales sugieren que podría convertirse en una transformación incluso mayor que la de internet.
Qué hay adentro:
- Una comparación de las tasas de adopción de la IA con el crecimiento inicial de Internet.
- Estadísticas actuales sobre usuarios de IA, adopción en el lugar de trabajo, inversión y gasto global.
- Ejemplos específicos por sector del impacto de la IA y las mejoras en la productividad.
- Un análisis equilibrado de las limitaciones, los riesgos, las demandas energéticas y los desafíos de la implementación de la IA.
Nota sobre los datos:
Este artículo refleja la información pública más reciente disponible hasta agosto de 2026. Dado que la investigación y los informes financieros suelen ir a la zaga de la actividad del mundo real, algunos conjuntos de datos subyacentes abarcan el año 2025 o principios de 2026. Esta distinción es importante y hace que la magnitud actual de la inteligencia artificial sea aún más notable.
La revolución tecnológica que ahora se está acelerando con mayor rapidez es la inteligencia artificial.
Internet transformó prácticamente todos los aspectos de la vida moderna. Cambió la forma en que nos comunicamos, compramos, aprendemos, trabajamos, hacemos publicidad, creamos negocios y accedemos a la información.
Pero su puesta en marcha requirió que el mundo construyera una base digital completamente nueva.
En 1995, solo el 14% de los adultos estadounidenses tenía acceso a internet. En aquel entonces, el 42% nunca había oído hablar de internet, mientras que otro 21% tenía solo una vaga idea de lo que era. La magnitud de este desarrollo se aprecia mejor en la historia: los centros de alojamiento de internet pasaron de cuatro en la década de 1960 a aproximadamente 300 000 en el año 2000. Para 2025, aproximadamente 6 000 millones de personas, o el 74% de la población mundial, estaban conectadas a internet. Sin embargo, este crecimiento aún dejaba una brecha digital entre las comunidades conectadas y las que no lo estaban.
La inteligencia artificial no tuvo que partir de cero.
La IA surgió sobre la red global ya existente de internet, compuesta por teléfonos inteligentes, ordenadores, plataformas en la nube, centros de datos, productos de software y miles de millones de usuarios conectados. Esta base ha permitido que la IA se propague a una velocidad que ninguna innovación tecnológica anterior en la historia pudo igualar.
Para líderes, profesionales del marketing, desarrolladores y otros expertos que buscan tomar decisiones prácticas, la velocidad es crucial, ya que la IA está transformando la forma en que se procesa la información, se toman decisiones y se realiza el trabajo, tanto en la vida cotidiana como en el ámbito empresarial. El análisis que sigue examina las tasas de adopción, la inversión y el gasto en infraestructura, el impacto en sectores como el marketing, el desarrollo de software, la sanidad, la educación, la ciencia y el transporte, así como las limitaciones que aún condicionan la fiabilidad, la implementación y la demanda energética.
La IA se está adoptando más rápido que Internet: una revolución tecnológica.
El Índice de IA de 2026 de la Universidad de Stanford comparó la adopción de la IA generativa con las curvas de adopción temprana de las computadoras personales e Internet.
Utilizando datos de encuestas realizadas a adultos de entre 18 y 64 años, los investigadores estimaron que la IA generativa alcanzó aproximadamente un 53 % de adopción a los tres años de su introducción en el mercado masivo, muy por delante de internet y los ordenadores personales en etapas comparables de su implementación.
Esto no prueba automáticamente que el impacto a largo plazo de la IA vaya a ser mayor que el de internet. Eso tardará décadas en medirse.
Esto demuestra algo más inmediato: la IA se está incorporando a la vida cotidiana mucho más rápido que las anteriores oleadas de tecnología moderna.
Internet necesitó tiempo para consolidar su audiencia. La IA heredó una, y la IA generativa ya se está integrando en asistentes personales y otras tareas en tiempo real.
La IA para el consumidor ya opera a escala de plataforma global.
OpenAI informó en 2026 que ChatGPT había superado los 900 millones de usuarios activos semanales, además de contar con más de 50 millones de suscriptores particulares de pago y más de 9 millones de usuarios empresariales de pago. Su producto de desarrollo de software Codex alcanzó los 1.6 millones de usuarios semanales, más del triple que a principios de año.
Esas cifras representan únicamente a una empresa de inteligencia artificial.
Los consumidores también interactúan con la IA a través de motores de búsqueda, redes sociales, teléfonos inteligentes, plataformas de productividad, herramientas creativas, sistemas de atención al cliente, productos educativos, servicios de salud y software que puede no identificarse explícitamente como inteligencia artificial.
Investigadores de Stanford estimaron que el valor que los consumidores estadounidenses obtienen de la IA generativa alcanzó los 172 mil millones de dólares anuales a principios de 2026, frente a los 112 mil millones del año anterior. Esto representa un aumento del 54%, mientras que el valor medio estimado recibido por usuario se triplicó durante el mismo período.
Gran parte de ese valor se ofrece a través de productos que siguen siendo gratuitos o relativamente económicos para los consumidores. Esta es otra diferencia importante con respecto a las transiciones tecnológicas anteriores: las personas pueden comenzar a usar IA avanzada sin comprar una máquina especializada, instalar nueva infraestructura física ni obtener un título técnico.
Es difícil exagerar la cantidad de dinero que se está invirtiendo en IA.
Existen diversas maneras de medir el flujo de dinero a través de la inteligencia artificial. El gasto, la inversión privada, las adquisiciones corporativas y los gastos de capital en infraestructura son categorías distintas y no deben simplemente sumarse.
Sin embargo, cada categoría muestra la misma dirección.
Gartner pronostica que el gasto mundial en IA alcanzará los 2.59 billones de dólares en 2026, lo que representa un aumento interanual del 47 %.
El Índice de IA de Stanford informó que la inversión global de las empresas en inteligencia artificial, incluidas las inversiones privadas, las adquisiciones, las participaciones minoritarias y las ofertas públicas, alcanzó los 581.69 millones de dólares en 2025. Esto representa un aumento del 129.9 % con respecto al año anterior y aproximadamente 40 veces la cantidad registrada en 2013.
Dentro de ese total:
- La inversión privada global en IA alcanzó aproximadamente los 344.7 millones de dólares, lo que supone un aumento del 127.5% en un año.
- Las empresas de IA generativa recibieron aproximadamente 170.9 millones de dólares, lo que representa casi la mitad de la inversión privada en IA.
- La inversión privada en IA generativa creció en más del 200 % en 2024.
El gasto en infraestructura es igualmente significativo. La Agencia Internacional de Energía informó que la inversión de capital combinada de cinco importantes empresas tecnológicas superó los 400 mil millones de dólares en 2025 y se esperaba que aumentara otro 75 % en 2026, impulsada en gran medida por la expansión de la infraestructura de centros de datos e inteligencia artificial. La computación en la nube ha reemplazado muchas configuraciones de servidores físicos para el almacenamiento de datos. Además, permite a las organizaciones gestionar conjuntos de datos masivos al instante, lo que ayuda a explicar la magnitud de dicho gasto.
No se trata de una tendencia de software minoritaria ni de un desarrollo tecnológico limitado. Es un despliegue de infraestructura global que abarca chips, servidores, centros de datos, generación de electricidad, plataformas en la nube, equipos de red, desarrollo de software y transformación de la fuerza laboral.
Adopción de la inteligencia artificial en el ámbito empresarial
La IA ha pasado rápidamente de la fase experimental a la operativa empresarial habitual.
Según la encuesta global de McKinsey de 2025, el 88 % de los encuestados afirmó que sus organizaciones utilizaban IA de forma habitual en al menos una función empresarial, frente al 78 % del año anterior. Aproximadamente un tercio indicó que sus empresas habían comenzado a ampliar sus programas de IA más allá de experimentos y proyectos piloto aislados.
El 70% de las organizaciones encuestadas utilizaba exclusivamente inteligencia artificial generativa en al menos una función empresarial.
Su uso se está extendiendo a áreas como marketing, ventas, ingeniería de software, atención al cliente, tecnología de la información, desarrollo de productos, finanzas, recursos humanos, operaciones, fabricación, cadenas de suministro y gestión del conocimiento. A medida que se expande su adopción, la automatización ya ha transformado las tareas de fabricación y logística.
La adopción de la IA no se limita a las empresas tecnológicas. En 2025, el 58 % de los empleados a nivel mundial declaró utilizarla en el trabajo de forma regular o semi-regular. En India, China, Nigeria, los Emiratos Árabes Unidos, Egipto y Arabia Saudita, su uso en el lugar de trabajo superó el 80 %. Las plataformas digitales ahora permiten la descentralización de la fuerza laboral y modalidades de empleo más flexibles, extendiendo el alcance de los avances tecnológicos más allá de las oficinas tradicionales.
El mercado laboral también está respondiendo, con efectos que se extienden por toda la sociedad. PwC descubrió que los trabajadores con habilidades relacionadas con la IA recibieron una prima salarial promedio del 56 % en 2024, mientras que las habilidades requeridas por los empleadores cambiaron un 66 % más rápido en los empleos más expuestos a la IA. La disponibilidad de empleos siguió creciendo un 38 % en ocupaciones con alta exposición a la IA, a pesar de la preocupación de que la automatización eliminara inmediatamente esos puestos. Los trabajadores necesitan cada vez más nuevas habilidades, y muchos utilizan plataformas de aprendizaje adaptativo para el desarrollo profesional continuo en línea, a medida que la innovación transforma las trayectorias profesionales.
Desarrollo y comercialización de software
Para los equipos que desarrollan sitios web, aplicaciones, campañas y experiencias digitales, el impacto de la IA ya es cuantificable.
Los estudios revisados en el Índice de IA de Stanford de 2026 informaron mejoras de productividad de aproximadamente un 26 % en el desarrollo de software y un 50 % en la producción de marketing para tareas estructuradas donde los resultados podían evaluarse claramente, un ejemplo de cómo se pueden medir las ganancias.
La IA ahora puede ayudar a los desarrolladores a generar código, solucionar errores, escribir documentación, revisar repositorios, probar interfaces, analizar requisitos y automatizar partes de los flujos de trabajo de producción.
Para los profesionales del marketing, puede acelerar la investigación, la generación de ideas de contenido, las variaciones de anuncios, la segmentación de clientes, el análisis de datos, la personalización, la producción creativa, la elaboración de informes y la experimentación de campañas.
Internet brindó a los equipos acceso a más información y a un público más amplio. A diferencia de la revolución digital anterior, que transformó el acceso y la distribución, la IA está empezando a cambiar la rapidez con la que esos equipos pueden convertir la información en trabajo terminado.
Sector Sanitario
En el sector sanitario, la implementación va más allá de los chatbots experimentales.
La Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) autorizó 258 dispositivos médicos con inteligencia artificial en 2025. Los hospitales también ampliaron el uso de sistemas que generan automáticamente notas clínicas a partir de las conversaciones con los pacientes. En varios sistemas de salud, los médicos informaron haber dedicado hasta un 83 % menos de tiempo a redactar notas, y un sistema hospitalario reportó un retorno de la inversión del 112 % gracias a esta tecnología.
Un sistema de diagnóstico multiagente, evaluado en estudios de casos médicos complejos, alcanzó una precisión del 85.5 %, frente al 20 % de los médicos que no contaron con asistencia en la misma evaluación. Esto demuestra cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden analizar datos y respaldar decisiones en contextos clínicos. Los médicos que participaron en el estudio no tuvieron acceso a sus herramientas habituales, por lo que la comparación no debe interpretarse como que la IA supera universalmente a los médicos. Sin embargo, sí demuestra la rapidez con la que avanzan los sistemas de diagnóstico asistidos por IA.
Los resúmenes generados por IA también aparecieron en aproximadamente entre el 84 % y el 92 % de las búsquedas de Google relacionadas con la salud, según el tipo de consulta médica. Al mismo tiempo, la recopilación generalizada de datos plantea interrogantes sobre la privacidad y preocupaciones éticas más amplias sobre los derechos individuales en la atención médica. Al igual que con otros sistemas digitales, las preocupaciones sobre la privacidad en torno al uso de datos se han vuelto más relevantes. Las redes sociales también han transformado la dinámica de la comunicación, al tiempo que han generado inquietudes sobre la privacidad.
Educación
La adopción de la inteligencia artificial entre los estudiantes ha superado las políticas diseñadas para regularla.
Aproximadamente cuatro de cada cinco estudiantes de secundaria y universitarios en Estados Unidos utilizan actualmente la IA para tareas académicas. La investigación, la lluvia de ideas y la edición de ensayos se encuentran entre las aplicaciones más comunes. Las plataformas de aprendizaje digital también democratizan el acceso al conocimiento más allá de las aulas tradicionales.
Mientras tanto, solo alrededor de la mitad de las escuelas secundarias y preparatorias han establecido políticas de IA, y apenas el 6% de los maestros afirma que las políticas de sus escuelas son claras, lo que subraya lo poco preparados que siguen estando muchos sistemas para el futuro del uso de la IA en la educación.
Actualmente, más del 90 % de los países ofrecen algún tipo de enseñanza de informática en la educación primaria o secundaria, pero la formación formal en inteligencia artificial sigue siendo menos común. China y los Emiratos Árabes Unidos introdujeron la enseñanza obligatoria de la IA a partir del curso escolar 2025-2026.
Los estudiantes no están esperando a que las instituciones terminen de desarrollar una estrategia de IA. Ya están utilizando la tecnología.
Investigación científica y avances tecnológicos
El impacto científico podría convertirse, con el tiempo, en una de las contribuciones más importantes de la IA, marcando otra etapa en la evolución tecnológica de la propia investigación.
Los investigadores publicaron aproximadamente 80,150 artículos relacionados con la IA en las ciencias naturales durante 2025, lo que supone un aumento del 26 % con respecto a 2024. Dependiendo de la disciplina científica, el trabajo relacionado con la IA representa ahora entre el 5.8 % y el 8.8 % de la investigación publicada, en comparación con menos del 1 % en 2010.
Los sistemas de IA se están aplicando a las estructuras de las proteínas, la genómica, la química, el descubrimiento de fármacos, la astronomía, la predicción meteorológica, la biología, la física, la observación de la Tierra y áreas emergentes como la computación cuántica, que pueden coincidir con esta ola más amplia de avances científicos.
Un sistema meteorológico basado en inteligencia artificial puede generar un pronóstico global de 60 días en menos de cuatro minutos, operando aproximadamente entre 8 y 60 veces más rápido que los métodos anteriores.
Estos sistemas aún no son científicos independientes y fiables. En tareas de investigación científica completas, los principales agentes de IA todavía rinden aproximadamente a la mitad del nivel de los expertos humanos con doctorado, y algunos tienen dificultades para reproducir los resultados publicados.
Pero incluso una automatización incompleta puede cambiar sustancialmente la investigación cuando comprime experimentos, simulaciones, revisiones bibliográficas y análisis de datos que antes requerían semanas o meses, especialmente en campos que buscan avances en nuevos materiales.
El transporte y el mundo físico
La inteligencia artificial también está pasando de las pantallas a los entornos físicos.
El transporte también está siendo moldeado por las nuevas tecnologías vinculadas a la globalización, aunque los sistemas físicos suelen cambiar más lentamente en largas distancias que los digitales.
Otras tecnologías de vanguardia muestran la misma convergencia de sistemas digitales y físicos, y los viajes espaciales se están volviendo más comerciales a medida que avanza el turismo espacial con empresas como SpaceX.
Waymo alcanzó aproximadamente 450 000 viajes autónomos semanales en cinco ciudades estadounidenses en 2025. En China, Apollo Go realizó 11 millones de viajes totalmente autónomos, lo que representa un aumento interanual del 175 %. Internet también tiene aplicaciones cruciales para el sector agrícola, lo que demuestra que los sistemas conectados afectan a mucho más que la movilidad urbana.
Los agentes de IA también están mejorando rápidamente en tareas informáticas. En OSWorld, una plataforma de evaluación comparativa que analiza la capacidad de un agente para operar software en diferentes sistemas informáticos, la precisión aumentó de aproximadamente un 12 % a un 66.3 %. Aun así, los agentes seguían fallando en aproximadamente uno de cada tres intentos.
Esa limitación es importante. La IA es cada vez más capaz de tomar acciones, no solo de producir respuestas, pero su funcionamiento autónomo y fiable aún está en desarrollo.
La energía necesaria para dar soporte a la IA se está convirtiendo en una industria en sí misma.
La magnitud de la IA también se puede medir a través de la electricidad.
La Agencia Internacional de Energía estimó que los centros de datos consumieron aproximadamente 485 teravatios-hora de electricidad en 2025. Se prevé que esta cifra alcance los 950 teravatios-hora en 2030, lo que representa alrededor del 3 % de la demanda mundial de electricidad. Se espera que el consumo eléctrico de los centros de datos centrados en IA se triplique durante ese período. El Internet de las Cosas también puede contribuir a optimizar el consumo energético en los sistemas conectados.
La demanda de electricidad de los centros de datos aumentó un 17 % en 2025, mientras que la demanda mundial total de electricidad creció aproximadamente un 3 %.
La demanda energética genera preocupaciones legítimas en cuanto a asequibilidad, consumo de agua, emisiones, fiabilidad de la red eléctrica e impacto en la comunidad. Los ecosistemas domésticos conectados también pueden optimizar el consumo de recursos del hogar, demostrando cómo una infraestructura más inteligente puede compensar parte de la demanda, algo esencial para equilibrar el crecimiento tecnológico con las limitaciones ambientales. Asimismo, ilustra que la IA ya no es simplemente una función que se añade al software.
Los países y las empresas están reestructurando su infraestructura física para adaptarla a una era de cambios sistémicos. La computación neuromórfica también se considera una vía para aumentar la capacidad de procesamiento y la eficiencia energética. La tecnología blockchain permite un registro descentralizado y seguro, y se prevé que, para 2025, mejore la seguridad y la transparencia en los sistemas digitales con alta infraestructura.
La adopción no equivale automáticamente a la transformación.
Las cifras son extraordinarias, pero en una época de rápidos avances tecnológicos, la implementación no está completa y no ha tenido éxito universal.
McKinsey informó en 2026 que, si bien el 88% de las organizaciones estaban experimentando con la IA, el 81% aún no había logrado mejoras significativas en sus resultados financieros.
Otro análisis de McKinsey reveló que solo el 7% de las organizaciones encuestadas habían implementado la IA a gran escala en todos sus negocios.
La fiabilidad de la IA sigue siendo inconsistente. Stanford informó que las tasas de alucinaciones en 26 modelos líderes oscilaron entre el 22 % y el 94 % en una prueba de referencia. Los incidentes documentados relacionados con la IA aumentaron de 233 en 2024 a 362 en 2025.
Estas limitaciones no invalidan las cifras de adopción, inversión o productividad. Simplemente demuestran que el acceso a la IA y su implementación efectiva son dos etapas distintas.
Las empresas que más se beneficien no serán necesariamente las que adquieran la mayor cantidad de herramientas. Serán aquellas que rediseñen sus flujos de trabajo, mejoren sus datos, establezcan medidas de seguridad, capaciten a su personal y decidan dónde debe seguir siendo fundamental el criterio humano, adaptándose a otros aspectos de la implementación más allá del acceso a las herramientas.
Entonces, ¿es la IA la Cuarta Revolución Industrial: más importante que Internet?
La revolución industrial comenzó alrededor de 1780, con la máquina de vapor como un avance decisivo, e Internet transformó la forma en que se distribuye la información.
La inteligencia artificial está empezando a transformar la forma en que se interpreta, crea, combina y utiliza la información.
Internet ha conectado a las personas con el conocimiento. La IA puede ayudar a las personas a procesar ese conocimiento.
Internet proporcionó a las empresas herramientas digitales. La IA puede ayudar a operar esas herramientas.
El primer ordenador personal se presentó en 1974, e internet hizo que la comunicación global fuera prácticamente instantánea. La IA está haciendo que ciertas partes del análisis, la creación, la codificación, la investigación y el apoyo a la toma de decisiones sean prácticamente instantáneas.
Lo más importante es que la IA no está reemplazando a internet. La actual revolución digital es la fase más reciente de la larga trayectoria de cambios tecnológicos a lo largo de la historia de la humanidad, y la IA forma parte de ella. La Tercera Revolución Industrial se centró en las tecnologías digitales y de la comunicación antes de la Cuarta Revolución Industrial. El término Cuarta Revolución Industrial se popularizó en 2015 para describir esta convergencia más amplia, que está intensificando.
La IA puede llegar a miles de millones de personas porque internet ya las conecta. Puede escalar porque la computación en la nube ya existe. Puede aprender de enormes conjuntos de datos porque décadas de actividad digital los han creado. Puede integrarse en el trabajo diario porque las empresas ya operan mediante software conectado.
Por eso la frase encaja a la perfección: Internet allanó el camino para que la IA pudiera correr.
A fecha de 29 de julio de 2026, las pruebas son ya sustanciales: aproximadamente un 53 % de adopción en tres años, más de 900 millones de usuarios semanales de ChatGPT, uso de IA reportado por el 88 % de las organizaciones encuestadas y una previsión de gasto mundial en IA de 2.59 billones de dólares para 2026.
Este artículo es una marca de tiempo, no una conclusión.
Lo más interesante quizás sea volver a examinar estas cifras más adelante y medir lo pequeñas que se han vuelto.
Recursos de vídeo recomendados
Análisis del Informe del Índice de IA 2026 – Instituto Stanford para la Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano
Un análisis basado en datos sobre la adopción de la IA, el progreso técnico, la economía, la educación, las políticas y la opinión pública.
Cómo la IA está desvelando los secretos de la naturaleza y el universo – Demis Hassabis en TED
Una perspectiva útil sobre el papel de la IA en el descubrimiento científico, incluido el uso de la IA para predecir las estructuras de aproximadamente 200 millones de proteínas conocidas.
La inteligencia artificial es la nueva electricidad – Andrew Ng en Stanford
Una valiosa perspectiva histórica de 2017 sobre la idea de que la IA se convertiría en una tecnología de uso general que afectaría a casi todos los sectores.
Jensen Huang habla sobre IA, empleo y la oportunidad a largo plazo – NVIDIA en Stanford
Un debate celebrado en 2026 se centró en la adopción de la IA, el aumento de la fuerza laboral, las nuevas industrias y la infraestructura física necesaria para respaldar la economía de la IA.
Preguntas frecuentes sobre el crecimiento y la adopción de la IA
¿Con qué rapidez se está adoptando la IA en comparación con internet?
Según el Índice de IA 2026 de la Universidad de Stanford, la IA generativa alcanzó una tasa de adopción de aproximadamente el 53 % a los tres años de su lanzamiento al mercado masivo. Este ritmo es significativamente más rápido que el de internet y las computadoras personales en etapas comparables de su desarrollo. La razón principal es que la IA surgió sobre la infraestructura que internet ya había construido: miles de millones de dispositivos conectados, plataformas en la nube y una base global de usuarios con conocimientos digitales que no necesitaron aprender un comportamiento completamente nuevo para empezar a usarla.
¿Cuántas personas utilizan actualmente la IA?
ChatGPT, por sí solo, superó los 900 millones de usuarios activos semanales en 2026, junto con más de 50 millones de suscriptores particulares de pago y más de 9 millones de usuarios empresariales de pago. Estas cifras corresponden a una sola empresa. Cientos de millones más interactúan diariamente con la IA a través de motores de búsqueda, teléfonos inteligentes, software de productividad, sistemas de atención al cliente y herramientas creativas, a menudo sin que el producto se identifique explícitamente como inteligencia artificial. Para 2012, los teléfonos móviles ya habían superado los seis mil millones a nivel mundial, lo que ayuda a explicar cómo la IA pudo propagarse tan rápidamente a través de los dispositivos existentes. Nigeria es un ejemplo: los usuarios de teléfonos móviles aumentaron de 370,000 en 2001 a 16.8 millones en 2005.
¿Cuánto dinero se está invirtiendo en inteligencia artificial a nivel mundial?
Según Gartner, se prevé que el gasto mundial en IA alcance los 2.59 billones de dólares en 2026, lo que supone un aumento interanual del 47 %. La inversión global de las empresas en IA alcanzó los 581.69 millones de dólares en 2025, un incremento del 129.9 % respecto al año anterior y aproximadamente 40 veces la cantidad registrada en 2013. La inversión privada en IA, por sí sola, alcanzó aproximadamente los 344.7 millones de dólares, de los cuales casi la mitad correspondió a empresas de IA generativa.
¿Hasta qué punto las empresas utilizan realmente la IA?
Según la encuesta global de McKinsey de 2025, el 88 % de las organizaciones informaron utilizar IA de forma regular en al menos una función empresarial, frente al 78 % del año anterior. La IA generativa, en concreto, se utilizaba en el 70 % de las organizaciones encuestadas. Su adopción abarca marketing, ventas, desarrollo de software, atención al cliente, finanzas, recursos humanos, operaciones y gestión de la cadena de suministro, y no se limita a las empresas tecnológicas.
¿Qué sectores están experimentando el mayor impacto de la IA en la actualidad?
Las mejoras cuantificables se extienden a varios sectores. Los equipos de desarrollo de software están experimentando mejoras de productividad de aproximadamente un 26 % en tareas estructuradas. La producción de marketing para tareas similares ha mejorado en aproximadamente un 50 %. En el sector sanitario, la FDA autorizó 258 dispositivos médicos con IA en 2025, y los médicos que utilizan notas clínicas generadas por IA informaron haber dedicado hasta un 83 % menos de tiempo a la documentación. En el transporte, Waymo alcanzó los 450 000 viajes autónomos semanales en cinco ciudades de Estados Unidos. En la investigación científica, las publicaciones relacionadas con la IA en ciencias naturales crecieron un 26 % solo en 2025.
¿Es la IA lo suficientemente fiable como para que las empresas puedan confiar en ella?
No de forma uniforme. El Índice de IA de Stanford de 2026 informó que las tasas de alucinaciones en 26 modelos de IA líderes oscilaron entre el 22 % y el 94 % en un punto de referencia, lo que significa que los resultados generados por la IA pueden ser incorrectos con frecuencia, dependiendo del modelo y la tarea. Los incidentes documentados relacionados con la IA también aumentaron de 233 en 2024 a 362 en 2025. A pesar de las cifras de adopción significativas, McKinsey descubrió que el 81 % de las organizaciones que experimentaban con IA aún no habían logrado ganancias significativas en sus resultados, y solo el 7 % había escalado completamente la IA en sus negocios. El acceso a la IA y la implementación efectiva de la IA son dos etapas distintas.
¿La IA reemplaza a internet o trabaja junto a ella?
La IA funciona junto con internet y a través de él, en lugar de reemplazarlo. Su rápida expansión se debe a que internet ya conectaba a miles de millones de personas, la computación en la nube ya existía y décadas de actividad digital habían creado los conjuntos de datos de los que aprenden los sistemas de IA. La relación es aditiva: internet cambió la forma en que se distribuye la información, mientras que la IA está empezando a cambiar la forma en que se interpreta, se crea y se utiliza dicha información.
¿Cómo está afectando la IA al empleo y a los salarios?
La situación es más compleja de lo que sugieren la mayoría de los titulares. PwC descubrió que los trabajadores con habilidades relacionadas con la IA recibieron una prima salarial promedio del 56 % en 2024, mientras que las habilidades que demandaban los empleadores cambiaban un 66 % más rápido en los empleos más expuestos a la IA. La disponibilidad de empleos en ocupaciones con alta exposición a la IA creció un 38 %, a pesar de la preocupación generalizada por la automatización y la posible eliminación de esos puestos. Hasta el momento, la tendencia indica que la IA está cambiando las habilidades que se valoran en los empleos, en lugar de simplemente eliminar categorías laborales, aunque esta dinámica continúa evolucionando.
¿Cómo es el consumo energético de la IA y por qué es importante?
La Agencia Internacional de Energía estimó que los centros de datos consumieron aproximadamente 485 teravatios-hora de electricidad en 2025, cifra que se prevé alcance los 950 teravatios-hora en 2030, lo que representa alrededor del 3 % de la demanda mundial de electricidad. Se espera que el consumo eléctrico de los centros de datos centrados en IA se triplique durante ese período. Esto es importante porque significa que la IA ya no es un fenómeno puramente de software. Requiere infraestructura física a una escala que afecta la planificación de la red eléctrica, los precios de la energía, el consumo de agua y el impacto en la comunidad, con consecuencias reales que van más allá del sector tecnológico.
¿En qué deberían centrarse las empresas para beneficiarse de la IA en lugar de simplemente adoptarla?
Las organizaciones que obtienen mejores resultados no son necesariamente las que adquieren más herramientas. Son aquellas que rediseñan sus flujos de trabajo en torno a la IA, en lugar de simplemente incorporarla a los existentes; mejoran la calidad y la organización de sus datos; establecen directrices claras sobre dónde debe seguir siendo fundamental el criterio humano; e invierten en formación para que sus equipos puedan utilizar la IA de forma eficaz, en lugar de con reticencia. La brecha entre las organizaciones que han adoptado la IA y las que la han implementado con la suficiente eficacia como para obtener un impacto medible en sus ingresos es significativa, y es precisamente en esa brecha donde reside la mayor parte de la oportunidad práctica en 2026, a medida que las empresas se preparan para las posibilidades que ofrece esta nueva revolución tecnológica, y no solo para las herramientas en sí.
