La planificación estratégica en la adopción de la IA garantiza el éxito de cualquier proyecto de implementación y un retorno de la inversión (ROI) positivo.

La irrupción de la inteligencia artificial ha motivado que instituciones y empresas de todos los tamaños y sectores se suban al carro de esta tendencia tecnológica y aceleren las iniciativas orientadas a su adopción. Sin embargo, los resultados alcanzados son heterogéneos si atendemos a factores como región geográfica, rentabilidad y productividad.

En el caso de España, el II Barómetro europeo de IA de EY la sitúa como líder indiscutible en la adopción de inteligencia artificial en Europa, con un 70 % de las organizaciones que ya reportan beneficios económicos o ahorro de costes, y un 77 % que afirma haber mejorado los niveles de productividad tras la implementación. Estas cifras superan de manera notable la media europea, 56 % y 43 % respectivamente, y posicionan al mercado español en un lugar destacado frente al resto de sus homólogos europeos.

En cuanto a la penetración de la inteligencia artificial en las empresas españolas atendiendo a su tamaño, el informe Indicadores de uso de inteligencia artificial en España 2024 del Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad (ONTSI) recoge que el 11,4 % de las empresas de 10 o más empleados ya utiliza IA, lo que representa un incremento de 1,8 puntos porcentuales respecto a 2023. Los casos de uso o de aplicación de esta tecnología más frecuentes están relacionados con análisis de lenguaje escrito (44,7 %), automatización de flujos de trabajo y apoyo en la toma de decisiones (39 %). Además, el documento destaca el crecimiento de las tecnologías de generación de lenguaje escrito o hablado (+11,9 puntos porcentuales), así como de las herramientas de análisis de lenguaje escrito (+11,7 puntos porcentuales).

Si bien España y el resto de los países europeos muestran una tendencia favorable tanto en términos de adopción de la inteligencia artificial como de resultados obtenidos tras la implementación, el informe The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 elaborado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) presenta un escenario diferente en EE. UU. Allí, el retorno de la inversión de la IA generativa —una rama de la inteligencia artificial vinculada al ámbito del aprendizaje automático y aprendizaje profundo—, presenta márgenes de mejora. Según el MIT, el principal obstáculo para obtener un ROI positivo no se encuentra en la tecnología, sino en lo que ellos denominan “brecha de aprendizaje”. Esto significa que las empresas todavía no han adaptado sus procesos, la gestión de datos ni los sistemas internos para aprovechar al máximo las capacidades de la inteligencia artificial.
Como resultado, surgen desafíos a nivel de integración entre la tecnología y el negocio, lo que limita la generación de valor económico tangible. En otras palabras, el reto no reside en la IA, sino en que las organizaciones deben ajustar sus procesos para maximizar los beneficios.

Por otra parte, el informe del MIT indica que más del 50 % del presupuesto destinado a IA generativa se concentra en áreas como Ventas y Marketing, mientras que los beneficios más significativos provienen de la automatización de procesos internos, la reducción de la dependencia de servicios externalizados y la mejora de la eficiencia operativa. Esta situación refleja un problema de enfoque más que una limitación técnica, dado que muchas empresas destinan recursos a áreas con menor retorno, en lugar de priorizar aquellas donde la inteligencia artificial puede generar valor económico y operativo tangible.

Para revertir esta práctica, resulta indispensable disponer de un plan estratégico que determine la herramienta de IA más adecuada en cada caso, así como las áreas y procesos empresariales donde su aplicación sea prioritaria. En concreto, este plan debe estructurarse en fases interrelacionadas y ejecutarse bajo la supervisión de una empresa proveedora de soluciones de IA que, además, proporcione servicios de consultoría tecnológica.

La primera fase consiste en adaptar los procesos, los datos disponibles y los sistemas de gestión existentes, garantizando que la infraestructura y la información estén preparadas para la implementación de la solución. Después, se debe seleccionar aquella que mejor se alinee con los requerimientos específicos de la organización, evaluando criterios como escalabilidad, facilidad de implementación y capacidad de integración con otros sistemas.

Una vez elegida la herramienta, se debe definir el ámbito de aplicación y los objetivos a conseguir en base a las necesidades estratégicas y operativas. La implementación debe realizarse forma gradual, comenzado por la automatización de tareas manuales y la aplicación de IA en procesos de análisis avanzando, para luego avanzar hacia procesos más complejos.

Paralelamente, se debe capacitar a los equipos humanos internos, garantizando un uso adecuado de la solución de IA, de manera que comprendan su funcionamiento, aplicaciones prácticas y limitaciones. Asimismo, deben establecerse políticas y principios éticos junto con protocolos de gobernanza, que regulen la aplicación responsable de la IA dentro de la organización.

Finalmente, el plan estratégico debe incluir indicadores y métricas de desempeño para cuantificar el impacto de la IA en la organización y ajustar la estrategia cuando sea necesario. Con todo ello, se busca maximizar el valor generado en la organización.

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