adoptan IA sin escalarla
El 88% de las empresas usan IA, pero casi ninguna la escala
El informe de McKinsey 2025 revela que la adopción masiva no se traduce en resultados reales.
La adopción no es el problema
Según el informe The State of AI 2025 de McKinsey, el 88% de las empresas encuestadas ya usa inteligencia artificial en al menos una función de negocio. La cifra ha subido desde el 78% del año anterior. Parece una buena noticia. No lo es tanto cuando miras los números de impacto.
Dos tercios siguen en fase piloto
De todas las empresas que dicen usar IA, dos de cada tres siguen en fase de experimentación o piloto. No han conseguido pasar de la prueba de concepto a un cambio operativo real. Es decir: han comprado la herramienta, han hecho la demo, pero su forma de trabajar sigue siendo la misma.
Solo el 6% ve resultados reales
McKinsey define como "high performers" a las empresas que atribuyen al menos un 5% de su EBIT a la inteligencia artificial y que reportan haber visto valor significativo. Ese grupo representa solo el 6% de los encuestados. El 39% dice notar algún impacto en EBIT, pero en la mayoría de los casos es inferior al 5%. Dicho de otra forma: la inmensa mayoría invierte en IA sin ver retorno claro.
Qué hacen diferente los que sí funcionan
Los high performers no se diferencian por usar mejor tecnología. Se diferencian por haber rediseñado sus procesos de trabajo antes de integrar la IA. Más de la mitad de ellos planean usar la IA para transformar su negocio, no solo para automatizar tareas sueltas. Tienen directivos que se implican de verdad. Y establecen objetivos más amplios que "ahorrar costes".
El patrón que se repite
El error más común es añadir IA encima de procesos que ya no funcionan. Es como poner un motor más potente a un coche con las ruedas pinchadas. Primero hay que arreglar cómo trabaja el equipo, definir quién decide qué, eliminar tareas que se hacen dos veces, y después integrar tecnología donde realmente aporta.
Lo que hace Guidaris con esto
Por eso en Guidaris el método empieza por el diagnóstico y el rediseño operativo. La IA entra en Fase 3, cuando los procesos ya están claros. El resultado: la tecnología funciona porque tiene un sistema debajo que la sostiene, no al revés.
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