El informe «AI in 2025: current initiatives and challenges in large enterprises», elaborado por Wavestone con French Tech Grand Paris, ofrece un panorama de la adopción de la inteligencia artificial en las grandes organizaciones en 2025. Estas son sus principales conclusiones y lo que implican para una empresa que quiere poner la IA a trabajar en sus procesos de compras y finanzas.
La gobernanza: entre cumplimiento y rendimiento
El auge de la IA generativa ha obligado a las empresas a replantear su gobernanza. Según un estudio de Gartner citado en el informe, más del 80 % de las organizaciones ha tenido que adaptar sus marcos de gobernanza a las particularidades de la IA generativa. El movimiento va de un enfoque puramente tecnológico hacia una visión alineada con los objetivos de negocio.
La integración de la IA con las prácticas existentes (gobernanza de datos, ciberseguridad, recursos humanos) se vuelve central. El reglamento europeo de IA actúa como motor en la definición de estándares, pese a las críticas sobre su complejidad. Para una dirección financiera, la cuestión de la gobernanza es concreta: ¿quién valida lo que propone la IA y dónde queda el rastro? Ese es el sentido del mandato que Zylio da a sus agentes: instruir, nunca decidir.
De la experimentación al despliegue
Las tecnologías de IA llamadas tradicionales, aprendizaje automático y visión por computador, están asentadas en las grandes empresas. Según un estudio de McKinsey recogido en el informe, más del 60 % de las organizaciones las utiliza con regularidad. La IA generativa abre una nueva fase, con promesas de productividad y personalización.
El paso de la prueba de concepto al despliegue a escala es el punto de inflexión. Tiene éxito cuando el caso de uso responde a una pregunta de negocio precisa y verificable (por ejemplo, ¿cada línea facturada respeta el precio negociado?) y no a las ganas de probar la tecnología.
IA tradicional e IA generativa: encontrar el equilibrio
Las empresas deben combinar ambos enfoques. Según un análisis de Deloitte, su combinación suele dar los mejores resultados. Las plataformas centralizadas conectan los datos de la empresa, mientras que cadenas de tratamiento dedicadas responden a necesidades específicas. MLOps y LLMOps se imponen como métodos para industrializar estos sistemas.
Es también lo que observamos: un modelo de lenguaje lee y normaliza un documento, pero la confrontación de una línea de factura con una cláusula contractual se hace mediante reglas deterministas, para que el mismo caso produzca siempre la misma conclusión.
Seguridad y confianza
La IA intensifica los riesgos existentes y crea otros nuevos. Según un informe de IBM citado en el estudio, los incidentes relacionados con la IA aumentaron un 40 % en 2024. Los marcos emergentes, como la EU AI Act y el NIST AI RMF, orientan a las organizaciones en ciberseguridad y confidencialidad. La gestión de incidentes que implican modelos se vuelve tan compleja que muchas organizaciones la externalizan.
Para datos de compras (contratos, precios, proveedores) las exigencias son claras: alojamiento controlado, certificaciones y el compromiso de que los datos de un cliente nunca sirven para entrenar un modelo. Así lo detalla nuestra página de seguridad y cumplimiento.
Responsabilidad ética y medioambiental
La democratización de la IA plantea cuestiones éticas, en particular con la IA generativa. Según la MIT Technology Review, el impacto medioambiental de la IA generativa es significativo, en consumo de energía y de agua. Las empresas buscan prácticas frugales y una ingeniería sobria, en especial el uso de modelos de lenguaje pequeños (SLM) dimensionados a la tarea. La falta de transparencia de los proveedores y la ausencia de métricas estandarizadas siguen siendo un problema.
Transformación de la plantilla y carrera por el talento
La IA tradicional ya ha transformado los procesos de negocio en la última década. Según el Future of Jobs Report del World Economic Forum, la IA generativa tendrá un impacto más amplio sobre la plantilla. Las empresas despliegan entornos «Secure GPT» y soluciones de IA a escala de toda la organización; los recursos humanos deben anticiparse, redefinir objetivos y acompañar a los equipos.
Esta transformación alimenta una competición mundial por el talento, con grandes diferencias de salarios y disponibilidad según las regiones. Según LinkedIn, la demanda de profesionales de IA aumentó un 74 % en 2024. El ritmo de la innovación supera al de los programas de formación: la mejora de competencias y la reconversión se convierten en estrategias de pleno derecho.
Autonomía estratégica
La competición mundial en IA está dominada por Estados Unidos y China. Según el AI Index de Stanford, Europa acumula un retraso significativo y corre el riesgo de una dependencia tecnológica. El informe aboga por una autonomía estratégica que alinee intereses públicos y privados, y por una política industrial clara que favorezca los ecosistemas locales en los sectores clave.
Perspectivas y recomendaciones
El informe identifica varias tendencias: la emergencia de la IA multimodal y de los sistemas multiagente, modelos más frugales, el refuerzo de la gobernanza mundial de la IA y el peso creciente de la ética y la responsabilidad. Sobre esa base, recomienda a las organizaciones:
- definir una estrategia de IA clara, alineada con sus objetivos;
- invertir en formación y desarrollo del talento;
- reforzar la gobernanza y la seguridad;
- privilegiar un enfoque ético y responsable;
- preservar su autonomía tecnológica.
Lo que retenemos
2025 marca un punto de inflexión en la adopción de la IA por las grandes empresas. Los retos (gobernanza, seguridad, ética, talento) son reales, pero tienen algo en común: se resuelven caso de uso a caso de uso, con una pregunta precisa, datos reales y una decisión que sigue siendo humana. Es la transición que describimos en nuestro artículo sobre el paso de la IA generativa a la IA agéntica.
Las perspectivas de la OCDE sobre la IA aportan una visión complementaria de los efectos macroeconómicos de esta transformación. Para ver qué da un caso de uso de IA sobre sus datos de compras, reserve una demo.
