La GenAI o inteligencia artificial generativa revoluciona la forma en la que operan las empresas a una velocidad vertiginosa. De acuerdo a la empresa lider en investigación tecnológica Gartner, la proyección del gasto global de esta tecnología va a alcanzar los 644 millones de dólares en 2025 y se consolidará como uno de los pilares de la transformación digital.
A pesar de los desafíos a los que se enfrentan muchas de las compañías que adoptan GenAI en sus primeros proyectos, las inversiones no se detienen. Los grandes desarrolladores de modelos siguen apostando fuerte para perfeccionar el rendimiento y la escalabilidad de sus soluciones.
John-David Lovelock, analista VP en Gartner, analiza que, a pesar de que disminuyen las expectativas para las capacidades de GenAI debido a los altos índices de fracaso en el trabajo inicial de prueba de concepto (POC), “los proveedores de modelos básicos están invirtiendo miles de millones anualmente para mejorar el tamaño, rendimiento y fiabilidad de los modelos GenAI. Esta paradoja persistirá hasta 2025 y 2026”.
Uno de los principales cambios que se prevé en el uso corporativo de inteligencia artificial generativa es el enfoque hacia herramientas “listas para usar”. Estas van a permitirle a las empresas llevar a cabo una implementación más rápida y controlada.
Los CIO están dejando de lado los desarrollos internos y las pruebas de concepto que tantas veces resultaron fallidas para centrarse en las soluciones comerciales que ya se encuentran disponibles en el mercado.
El desafío para las empresas en adelante será aplicar GenAI de manera responsable con mejores datos. Gobernanza, seguridad, ética y capacitación en torno a nuevas aplicaciones y casos de uso de LLM son fundamentales.”
— Jeremy Korst, socio de GBK Collective. Business Wire, octubre de 2024
Esto agiliza la adopción de la IA, maximiza el retorno sobre la inversión y reduce considerablemente los riesgos. Se espera que el 80% de las inversiones de 2025 esté orientado a hardware impulsado por la integración de la IA en servidores, smartphones y PCs.
Índice de temas
¿Qué es GenAI?
GenAI es una subdisciplina de la inteligencia artificial que está centrada en la creación de contenido nuevo y realista a partir de patrones que fueron aprendidos mediante el análisis de grandes volúmenes de datos.
A diferencia de los sistemas de IA convencionales (que están diseñados para clasificar, predecir o identificar patrones), la inteligencia artificial generativa usa modelos que aprenden la distribución estadística de los datos de entrenamiento y la emplean para producir un nuevo contenido sintético.
De su aplicación se pueden obtener textos, imágenes, audios, códigos, videos o incluso estructuras tridimensionales.
¿Cómo funciona?
Esta tecnología se basa principalmente en estructuras de redes generativas adversariales (GANs), modelos autorregresivos y los modelos de difusión. Todos ellos entrenados a través de técnicas de aprendizaje no supervisado o autosupervisado.
Los modelos de LLMs como GPT, Claude o PaLM son algunos de los ejemplos más conocidos que tienen su enfoque ajustado en la información multilingüe, multimodal o especializada.
GenAI no solo tiene la capacidad de generar contenido, sino que también lo puede hacer en función del contexto que le proporciona un usuario determinado. Esto significa que puede adaptar el tono, el estilo, el formato y la intención para ajustarse a instrucciones específicas.
Se puede utilizar, además, en tareas complejas como la escritura creativa, la redacción de un código funcional, la generación de informes técnicos, entre otras cosas. Esta capacidad es conocida como in-context learning
Además, GenAI permite realizar zero-shot o few-shot learning. Es decir, que puede ejecutar tareas para las que no fue explícitamente entrenado y que cuenten con poca o ninguna instrucción previa. Esta es una de las grandes diferencias con los otros modelos.
En la actualidad, la investigación de la inteligencia artificial generativa se enfoca principalmente en su eficiencia, reducción de sesgos, interpretabilidad y la robustez ante las alucinaciones (respuestas falsas o incoherentes). Esto es fundamental para su adopción segura y ética en el ámbito corporativo.
Aplicaciones de GenAI en la industria
La GenAI revolucionó una gran cantidad de sectores industriales luego de introducir esta tecnología en sus operaciones para automatizar, optimizar y escalar sus procesos.
La capacidad generativa tiene varios beneficios, entre los cuales se encuentran acelerar las tareas y la exploración de soluciones innovadoras que antes no eran viables desde el punto de vista técnico o económico.
Las aplicaciones de la inteligencia artificial generativa pueden variar entre los distintos sectores. Sin embargo, comparten un objetivo común, el de aumentar la productividad y ampliar las capacidades humanas.
Industria manufacturera
Se emplea para el diseño de productos. Es decir, para crear automáticamente una gran variedad piezas u objetos optimizados en distintos formatos (peso, durabilidad, material, entre otros). También se aplica en el mantenimiento predictivo mediante modelos que simulan el comportamiento de maquinaria para anticipar fallos.
De acuerdo a una encuesta de McKinsey de 2024, el 65% de las empresas entrevistadas utilizan regularmente GenAI en, por lo menos. una función dentro de sus operaciones. Esta implementación dio como resultado beneficios materiales como la reducción de los costos de producción y el aumento de ingresos.
Sector salud
GenAI puede crear estructuras moleculares que podrían servir como base para nuevos medicamentos y, como consecuencia, se podrá acelerar la fase de descubrimiento de los compuestos.
También se utiliza en la personalización de tratamientos médicos a través del análisis de datos clínicos para la generación de recomendaciones terapéuticas.
Un informe de BCG destacó que las empresas biofarmacéuticas redujeron los tiempos de descubrimiento de fármacos en un 25% gracias a la implementación de GenAI en sus procesos de I+D.
Finanzas y seguros
En finanzas, la inteligencia artificial generativa facilita la automatización de los reportes financieros, el análisis de riesgos y la generación de escenarios económicos personalizados.
Se están usando modelos para sintetizar datos complejos en lenguaje natural y así mejorar la comunicación con los clientes.
En seguros, esta tecnología puede generar documentación personalizada o hasta simular situaciones de siniestro para entrenar a los algoritmos en la evaluación de reclamos.
Medios y entretenimiento
Las industrias creativas son uno de los campos más disruptivos para la GenAI. Se está utilizando para escribir guiones, generar gráficos y efectos visuales, componer música original y hasta producir videojuegos completos.
La generación de contenido a demanda permite adaptar productos culturales a audiencias más específicas a una gran velocidad.
Según un estudio de Forrester realizado en conjunto con la American Association of Advertising Agencies (4A’s) y con apoyo de la Society of Digital Agencies (SoDA), el 74 % de los líderes de agencias estadounidenses ya utiliza IA generativa para idear conceptos creativos, mientras que el 59 % la emplea para resumir insights de audiencia y el 49 % para analizar el rendimiento del marketing.
Ingeniería y arquitectura
En estos sectores, la IA generativa apoya la creación de planos, renders y estructuras optimizadas según requerimientos específicos como lo pueden ser la eficiencia energética, sostenibilidad o hasta el aprovechamiento del espacio. También se usa para simular escenarios urbanos y probar modelos de diseño antes de su ejecución física.
Beneficios de implementar GenAI en las empresas
La implementación de GenAI en las empresas marcó un antes y un después en la productividad de las empresas. A diferencia de otras tecnologías, no se limita únicamente a ejecutar instrucciones predefinidas, sino que tiene la capacidad de crear contenido original, comprender lenguaje natural, interpretar datos complejos y adaptarse a diferentes ámbitos.
| Beneficio | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
| Eficiencia operativa | Automatiza tareas, reduce errores y ahorra tiempo. | Marketing genera campañas en segundos. |
| Mejores decisiones | Analiza grandes datos y anticipa tendencias. | Sugiere enfoques efectivos para negociaciones. |
| Experiencia del cliente | Ofrece atención personalizada, rápida y 24/7. | Chatbots y recomendaciones tipo Netflix. |
| Creatividad e innovación | Propone ideas, nombres, diseños y contenidos con rapidez. | Crea nombres de marca o artículos base. |
| Escalabilidad | Permite crecer sin aumentar los costos operativos. | Expansión a nuevos mercados sin más recursos humanos. |
Incremento de la eficiencia en las operaciones
GenAI automatiza los procesos que antes necesitaban de la intervención humana. Su implementación reduce los tiempos de ejecución, minimiza los errores manuales y libera a los recursos humanos para realizar tareas de mayor valor.
- Ejemplo práctico: un equipo de marketing puede crear varias versiones de una campaña publicitaria en segundos adaptadas a distintos públicos.
Decisiones más informadas y rápidas
Gracias a su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos no estructurados como lo pueden ser correos, comentarios, reportes o transcripciones, GenAI puede identificar patrones y anticiparse a las tendencias que de otro modo podrían llegar a pasar desapercibidas. Esto puede beneficiar a los altos mandos de las empresas para tomar decisiones más informadas y rápidas.
- Aplicación directa: la IA generativa puede analizar interacciones pasadas con clientes y sugerir el enfoque más efectivo para cerrar una negociación.
Mejora de la experiencia del cliente
Las empresas pueden brindar experiencias altamente personalizadas gracias a sistemas conversacionales como los chatbots, que comprenden el contexto y responden con lenguaje natural, o los motores de recomendación que utilizan grandes compañías como Netflix para adaptarse al comportamiento y preferencias del usuario.
- Principales beneficios: Atención al cliente más rápida, precisa y disponible 24/7.
Impulso del desarrollo creativo
GenAI también propone nuevas ideas. Puede ser utilizada para el diseño de productos, la creación de nombres de marca, la escritura de borradores de artículos o incluso la programación de código base. Esto permite acelerar los ciclos de innovación.
- Ventaja: GenAI experimenta y válida ideas a bajo costo, y lo hace con rapidez. Fomenta una cultura empresarial más ágil.
Escalabilidad
GenAI facilita la expansión de las empresas sin que los costos operativos aumenten al mismo ritmo. Las tareas pueden escalarse a nuevos mercados o volúmenes de datos sin una inversión proporcional en recursos humanos.
Desafíos y consideraciones al adoptar GenAI
La incorporación de GenAI al ámbito empresarial también implica enfrentarse a retos que van más allá de su implementación. Estos desafíos pueden afectar a calidad del producto final, la ética del uso, la estructura organizacional y las normas.
Estos son algunos de los principales aspectos que deben ser considerados para asegurar una adopción responsable y eficaz de la IA generativa:
| Desafíos | Descripción |
|---|---|
| Técnicos | Requiere datos de calidad, potencia de cómputo y mantenimiento constante. |
| Éticos y legales | Riesgo de contenido falso, falta de transparencia y posibles conflictos por derechos. |
| Organizacionales | Cambios en roles laborales y necesidad de adaptar procesos internos. |
| Regulatorios | Cumplimiento de normativas sobre privacidad y uso de datos. |
Retos técnicos y de calidad
- Calidad y sesgo de los datos: los modelos de GenAI dependen en gran medida de los datos con los que son entrenados. Si los datos están incompletos, sesgados o son poco representativos, la respuesta generada también lo será.
- Capacidad computacional: el entrenamiento y la ejecución de modelos generativos requieren gran potencia de cómputo y recursos de almacenamiento. Por este motivo, se deben hacer inversiones en infraestructura tecnológica.
- Mantenimiento y actualización: los modelos necesitan ser verificados y actualizados de manera constante para mantener su precisión.
Consideraciones éticas y legales
- Transparencia y explicabilidad: los modelos generativos suelen ser “cajas negras”, lo que dificulta entender cómo toman decisiones o generan resultados. Esto puede generar desconfianza en los usuarios.
- Riesgo de generación de contenido falso o dañino: la capacidad para crear textos, imágenes o videos realistas puede ser utilizada para la desinformación, manipulación o incluso suplantación. Esto plantea riesgos sociales y reputacionales.
- Derechos de autor y propiedad intelectual: el uso de datos protegidos para entrenar modelos puede entrar en conflicto con normas y los acuerdos de licenciamiento, lo que genera un debate sobre la autoría y el uso legítimo del contenido creado.
Impacto dentro de una empresa
- Cambio en roles y competencias laborales: la automatización de tareas creativas o repetitivas puede modificar el perfil de los empleados. Estos van a necesitar una capacitación para sus nuevos roles y tendrán que adaptarse a las nuevas formas de trabajo.
- Integración con los procesos existentes: es necesario diseñar estrategias para incorporar GenAI sin interrumpir las operaciones actuales.
- Gestión del riesgo: se debe establecer un marco claro para supervisar el uso de GenAI para definir responsabilidades, gestionar incidentes y asegurar el cumplimiento de normativas internas y externas.
Consideraciones regulatorias
- Cumplimiento normativo: las regulaciones sobre inteligencia artificial están evolucionando rápidamente y, según el lugar, las leyes pueden limitar el tipo de datos que se utilizan o hasta pueden exigir auditorías de los sistemas.
- Privacidad y protección de datos: es fundamental asegurar que el uso de datos personales cumpla con normas del GDPR o CCPA para evitar riesgos legales y sanciones que puedan afectar la reputación de la empresa.
Casos de éxito de GenAI en el mundo empresarial
La adopción de GenAI en las empresas experimentó un crecimiento notable en los últimos años. Según una investigación de la Escuela de Negocios Wharton, de la Universidad de Pensilvania, elaborada en colaboración con la firma GBK Collective y liderada por Jeremy Korst, Stefano Puntoni y Mary Purk, el uso semanal de IA generativa pasó del 37 % en 2023 al 72 % en 2024, con una expansión significativa en áreas como marketing y recursos humanos, basado en una encuesta realizada a más de 800 líderes empresariales, el uso semanal de GenAI en las empresas prácticamente se duplicó. Este aumento se observó incluso en departamentos que anteriormente mostraban una integración más lenta como marketing y recursos humanos.
Este es el año en que pasamos de gastar un poco de dinero en software con GenAI a una avalancha de dinero siendo invertido en ello.
— John-David Lovelock, vicepresidente distinguido de Gartner
Fuente: CIO Dive, marzo de 2025 ciodive.com
Estos son algunos de los casos más destacados de compañías que integraron IA generativa en sus operaciones con resultados positivos.
Verizon
Verizon, la gigante de telecomunicaciones estadounidense, implementó GenAI para reducir la tasa de abandono de clientes. Mediante la utilización de modelos de lenguaje generativo, la empresa puede predecir con un 80% de precisión las razones por las cuales los clientes se comunican con el servicio de atención al cliente.
Esta segmentación dirige las consultas al agente más adecuado, lo que mejora la resolución de problemas y reduce el tiempo de espera. Esta compañía logró prevenir la perdida de aproximadamente 100.000 clientes al año con la implementación de esta tecnología.
Coca-Cola
Coca-Cola adoptó GenAI para mejorar la eficiencia en su cadena de suministro. La empresa utiliza modelos predictivos para anticipar la demanda de productos en las diferentes ubicaciones. Esto les permite ajustar los niveles de inventario y optimizar las rutas de distribución. Esta implementación resultó en una reducción de costos y una mejora en la disponibilidad de productos en el mercado.
Ford
Ford integró IA generativa en sus procesos de manufactura para poder predecir fallos en las máquinas antes de que ocurran. La inteligencia artificial analiza los datos proporcionados por los sensores que están instalados en las líneas de producción y los algoritmos identifican patrones que indican mal funcionamiento.
Esta estrategia de mantenimiento predictivo le permitió a la automotriz reducir el tiempo de inactividad de sus líneas de producción en un 15% y mejorar la eficiencia en un 20%.
Netflix
Netflix emplea GenAI para hacerle recomendaciones personalizadas a sus usuarios. Los algoritmos analizan el historial de visualización, las calificaciones y las preferencias de los espectadores para sugerir contenido que se alinee con sus gustos. Esta personalización fue clave para aumentar la retención de usuarios y mejorar la experiencia general en la plataforma.
Tesla
Tesla utiliza inteligencia artificial generativa para mejorar las capacidades de conducción autónoma de sus vehículos. Los sistemas de IA procesan los datos provenientes de los sensores y cámaras en tiempo real para tomar decisiones de conducción. Esta implementación le permitió a la empresa dirigida por Elon Musk avanzar en el desarrollo de vehículos autónomos y mejorar su seguridad y la eficiencia.
Futuro de GenAI: Tendencias emergentes
El futuro de la IA generativa está encaminado hacia un desarrollo dinámico y multifacético que expandirá su capacidad para transformar la manera en la que interactuamos con la tecnología y creamos contenido.
Esta evolución implicará una integración más profunda con distintos ámbitos sociales, económicos y éticos, lo que dará lugar a nuevas tendencias emergentes que van a marcar el rumbo que tendrá esta tecnología durante los próximos años.
El mercado de GenAI, según un informe de Grand View Research, crecerá más de 190 mil millones de dólares para 2030 y abarcará prácticamente a todos los sectores de la economía.
Esta expansión es una gran oportunidad para las grandes corporaciones tecnológicas y un llamado de atención para las empresas de todos los tamaños.
Evolución tecnológica y mejora de modelos
Uno de los aspectos más relevantes en el futuro de GenAI es la mejora en la construcción y en el entrenamiento de los modelos. Se espera que estos sistemas sean capaces de procesar contextos más complejos y generar resultados con mayor precisión, coherencia y relevancia. Esto incluirá avances en la comprensión semántica profunda, reducción de errores y la habilidad para integrar conocimientos de múltiples fuentes.
Sinergia con las tecnologías emergentes
El desarrollo de GenAI no va a ocurrir en solitario; su evolución va a estar estrechamente ligada a la integración con otras tecnologías disruptivas como la realidad aumentada (AR), la realidad virtual (VR), la Internet de las cosas (IoT) y el 5G.
Estas nuevas tecnologías van a potenciar las formas de interacción y las harán más inmersivas y contextuales. La IA generativa podrá crear contenidos en tiempo real en la virtualidad y facilitará las experiencias personalizadas.
Por ejemplo, en el ámbito del entretenimiento, GenAI podrá generar narrativas interactivas adaptadas a las reacciones del usuario dentro de un mundo virtual, o en la educación, diseñar materiales didácticos que evolucionen según el progreso del alumno.
Cómo comenzar con GenAI en tu organización
Incorporar GenAI en una organización es un proceso que requiere una planificación cuidadosa y una comprensión clara de las posibilidades y limitaciones que tiene.
Según World Economic Forum, una implementación efectiva comienza con la identificación de casos de uso en toda la empresa, seguido de pruebas piloto a pequeña escala que para obtener información valiosa para tomar decisiones y realizar ajustes.
Este enfoque permite demostrar beneficios, obtener el apoyo de las partes interesadas y mejorar los resultados dentro de las operaciones de una empresa.
| Etapa | Descripción |
|---|---|
| 1. Diagnóstico interno | Identificar procesos donde GenAI puede aportar valor. |
| 2. Evaluación tecnológica | Elegir herramientas según capacidades, integración y costos. |
| 3. Implementación gradual | Hacer pruebas piloto antes de escalar la solución. |
| 4. Capacitación del equipo | Formar al personal en el uso ético y técnico de GenAI. |
| 5. Monitoreo y ajustes | Medir resultados y mejorar continuamente la estrategia. |
Diagnóstico interno
Todo comienza con una buena radiografía de la empresa: entender en qué punto está y dónde GenAI puede marcar una diferencia real. Este diagnóstico permite detectar cuellos de botella, tareas repetitivas o procesos que consumen demasiado tiempo y que podrían optimizarse con inteligencia artificial.
Áreas como marketing, atención al cliente, desarrollo de productos o análisis financiero suelen ser los primeros candidatos ideales para empezar con una implementación de valor tangible.
Evaluación tecnológica
Una vez identificadas las oportunidades, toca elegir bien las herramientas. Hoy existen opciones muy variadas: desde modelos preentrenados listos para usar, hasta plataformas que permiten entrenar modelos propios con los datos específicos de cada empresa.
La clave está en evaluar con criterio cuatro aspectos básicos:
- Capacidad técnica del equipo interno
- Integración con los sistemas actuales
- Escalabilidad del modelo
- Costos asociados
Implementación gradual
No se trata de hacer todo de golpe. Lo más efectivo es empezar con pruebas piloto en entornos controlados, medir resultados y ajustar antes de escalar. Este enfoque permite afinar la estrategia sin riesgos innecesarios.
Capacitación del equipo
Adoptar GenAI no es solo una cuestión técnica, también lo es cultural. Es fundamental formar a las personas para que entiendan cómo interactuar con estas herramientas, cómo interpretar sus resultados y cómo identificar posibles errores o sesgos.
Fomentar una mentalidad abierta y flexible frente a la innovación facilita enormemente el proceso de adopción.
Monitoreo y ajustes
GenAI no es una solución que se instala y se olvida. Requiere seguimiento, métricas claras y una mejora continua. Es necesario adaptar los modelos y estrategias según cambian las condiciones del negocio o el mercado, además de vigilar posibles desviaciones éticas o funcionales.
Sumado a estos puntos, desde el Departamento de Innovación y Tecnología de Illinois (DoIT), bajo el liderazgo del representante estatal Abdelnasser Rashid y el senador estatal Robert Peters, se enfatiza en su informe de 2024 que es esencial establecer políticas que guíen el desarrollo y la implementación de la inteligencia artificial generativa, siempre y cuando se respeten los derechos de los ciudadanos y se promueva la equidad en su aplicación.
Además, hay un aspecto clave que muchas veces se pasa por alto: el impacto en el talento humano. Implementar GenAI exige una reconversión de habilidades. Muchas tareas administrativas o repetitivas serán automatizadas, y eso requiere preparar a los equipos.
La solución está en impulsar una formación continua enfocada en competencias complementarias como el pensamiento crítico, la interpretación de datos y la supervisión inteligente de los sistemas.
La inteligencia artificial generativa ya no es una promesa futura: es una herramienta estratégica que transforma profundamente la forma en que las organizaciones innovan, operan y compiten. Su adopción responsable permite automatizar procesos, personalizar experiencias y escalar operaciones con eficiencia. Sin embargo, para maximizar su potencial y minimizar riesgos, es clave implementar GenAI con una visión clara, alineada a los objetivos de negocio, con supervisión ética y formación continua del talento. Las empresas que actúen ahora con criterio serán las que lideren el cambio en los próximos años.
Preguntas frecuentes sobre GenAI
¿Qué diferencia a GenAI de otras inteligencias artificiales?
GenAI se distingue por su capacidad para crear contenido original como texto, imágenes, audio o código a partir de datos de entrenamiento. A diferencia de otras IA tradicionales que se centran en el análisis de datos o en tareas específicas. Esta modelo puede simular la creatividad humana para obtener una mayor flexibilidad y personalización en aplicaciones como chatbots, asistentes virtuales, generación de contenido y automatización avanzada.
¿Es GenAI adecuado para pequeñas y medianas empresas?
Sí, GenAI puede ser especialmente útil para pequeñas y medianas empresas. Gracias a sus herramientas accesibles y modelos preentrenados, las PYMES pueden implementar soluciones inteligentes sin la necesidad de contar con grandes equipos técnicos. Esta tecnología puede ayudar a automatizar tareas repetitivas, mejorar la atención al cliente, generar contenido de marketing y optimizar procesos internos con el fin de aumentar la eficiencia operativa.
¿Qué sectores pueden beneficiarse más de GenAI?
GenAI tiene aplicaciones en prácticamente todos los sectores. Estos son algunos de los más beneficiados:
- Marketing y publicidad: generación de copys, campañas y contenido visual.
- Educación: creación de materiales personalizados y tutores virtuales.
- Atención al cliente: chatbots conversacionales que aprenden y se adaptan.
- Salud: generación de informes médicos y asistencia en diagnósticos.
- Finanzas: análisis predictivo y asesoramiento automatizado.
¿Cuáles son los costos asociados a la implementación de GenAI?
Los costos pueden variar según el alcance del proyecto y la tecnología que se utiliza. Existen soluciones de bajo costo que están basadas en suscripciones mensuales y otras implementaciones personalizadas que requieren una mayor inversión inicial.
Los factores que influyen en el precio son:
- El tipo de modelo
- El nivel de personalización
- La infraestructura de datos
- La integración con sistemas existentes.
¿Cómo garantizar la seguridad y privacidad al usar GenAI?
Para asegurar la protección de datos y la privacidad al implementar GenAI es fundamental seguir buenas prácticas como:
- Utilizar proveedores que cumplan con normativas como GDPR o ISO/IEC 27001.
- Implementar controles de acceso y cifrado de datos.
- Establecer políticas claras de uso y almacenamiento de la información.
- Supervisar continuamente los modelos para evitar sesgos o comportamientos no deseados.
