Desde hace tiempo, la inteligencia artificial (IA) es una herramienta que permite optimizar procesos en diversas industrias. Su impacto se hace visible en la manera en que las empresas producen, innovan y se relacionan con sus clientes. Si bien los usos de la inteligencia artificial por sectores son distintos, todos coinciden en que se trata de un factor clave de competitividad.
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¿Qué sectores están aprovechando mejor la inteligencia artificial en 2025?
En 2025, los usos de la inteligencia artificial por sectores no avanzan con la misma intensidad. Algunas industrias se encuentran en las primeras fases de adopción, mientras que otras ya muestran resultados tangibles en distintos aspectos. Estas diferencias demuestran que existen áreas donde la IA dejó de ser experimental para convertirse en un motor central de la estrategia empresarial.
La última Encuesta sobre Tendencias y Perspectivas Empresariales, realizada por la Oficina del Censo de los Estados Unidos, permitió conocer el porcentaje de uso actual y esperado de la IA en cada industria. De esta forma, reveló que el sector de información es el que lidera la adopción de la tecnología, seguido por los servicios profesionales, científicos y técnicos, y los servicios educativos.
Los sectores presentes en el gráfico son I (información), SPCT (servicios profesionales, científicos y técnicos), SE (servicios educativos), BRAA (bienes raíces y alquiler y arrendamiento), GE (gestión de empresas), FS (finanzas y seguros), AER (arte, entretenimiento y recreación), ASS (asistencia sanitaria y social), SAAGRR (servicios administrativos y de apoyo y gestión de residuos y remediación), VS (empresas con establecimientos en varios sectores), CPME (comercio al por menor), F (fabricación), OS (otros servicios), CPMA (comercio al por mayor), MCP (minería, canteras y extracción de petróleo y gas), SA (servicios de alojamiento y alimentación), TA (transporte y almacenamiento), C (construcción), ASPC (agricultura, silvicultura, pesca y caza) y SP (servicios públicos).
¿Cómo se aplica la inteligencia artificial en el sector salud?
La inteligencia artificial es un apoyo para los médicos y el personal clínico. Al acelerar procesos y analizar grandes volúmenes de información, su valor radica en liberar tiempo a los profesionales para que puedan enfocarse en la atención al paciente. Según la Universidad de Harvard, sus principales beneficios en el sector salud son:
- Automatización de tareas: la IA puede automatizar tareas administrativas, como la redacción de notas médicas o cartas para los pacientes. Esto reduce la carga de trabajo y ayuda a prevenir el agotamiento profesional. Las herramientas de dictado o escritura automática permiten registrar visitas, resaltar información clave y almacenar datos directamente en las historias clínicas, lo que incrementa la eficiencia y humaniza la relación entre médicos y pacientes.
- Interpretación de resultados: los algoritmos de IA destacan en la interpretación de imágenes médicas. En la gastroenterología, por ejemplo, ayudan a identificar pólipos en colonoscopías, mientras que en cardiología y radiología pueden detectar irregularidades en electrocardiogramas o tomografías. Estos sistemas permiten filtrar estudios normales y priorizar los que requieren revisión experta.
- Calidad y seguridad: el análisis de datos masivos permite identificar pacientes con alto riesgo de sepsis o de desarrollar dependencia de opioides tras una cirugía. Asimismo, la IA puede señalar áreas donde hay más probabilidad de errores de medicación, lo que impulsa la implementación de protocolos más seguros.
- Fuente de datos y experiencia: los chatbots y sistemas de apoyo clínico permiten a los profesionales consultar casos similares y recibir recomendaciones diagnósticas o terapéuticas en segundos. De este modo, se facilita la personalización de tratamientos y la toma de decisiones basadas en evidencia.
- Diagnóstico y tratamiento de enfermedades raras: el análisis de bases de datos globales permite a la IA encontrar patrones comunes. Esto contribuye a acortar tiempos de diagnóstico y descubrir tratamientos efectivos en pacientes con condiciones poco frecuentes, donde la experiencia clínica suele ser limitada.
¿Qué casos de uso de IA generan más valor en el sector financiero?
La inteligencia artificial también se consolidó como una herramienta estratégica en el sector financiero, ya que, además de mejorar la eficiencia operativa, fortalece la seguridad y abre nuevas oportunidades de negocio. A continuación, un resumen de los casos de uso que hoy generan más valor para bancos y aseguradoras, de acuerdo con el Banco de Pagos Internacionales (BIS).
| Caso de uso | Descripción | Ejemplo |
| Tareas administrativas internas | • Resumir documentos o reuniones internas• Clasificar documentos | Standard CharteredAxa Secure GPT |
| Atención al cliente | • Chatbots para responder consultas de clientes• Automatizar respuestas de correo electrónico a clientes | Bank of America: chatbot EricaDBS CSO AssistantPing An: representantes de servicio con IAJPMorgan Chase: sistema de clasificación de correos |
| Gestión de recursos humanos | • Capacitación en interacción con clientes mediante realidad virtual | Bank of America |
| Programación | • Facilitar la codificación de aplicaciones IT | Goldman Sachs |
| Reclamos de seguros | • Uso de IA para estimar daños a la propiedad | MS&AD: uso de Tractable |
| Reclamos de reaseguros | • Automatizar la identificación de reclamos de reaseguros | Zurich: Catastrophe Insurance Agent |
| Regtech | • Analizar requisitos regulatorios, incluyendo a través de regtech | Citi: uso de IA generativa para leer normas de capital bancarias en EE.UU. |
| AML/CFT (Prevención de lavado de dinero y financiamiento al terrorismo) | • Detectar actividades sospechosas | HSBC: herramienta de detección AML con IA |
| Detección de fraudes | • Monitoreo en tiempo real de transacciones de tarjeta de crédito no autorizadas | Société Générale: herramienta MOSAIC de detección de fraudes con IA |
| Ciberseguridad | • Reforzar la resiliencia cibernética | Barclays |
| Evaluación crediticia | • Análisis de datos para determinar elegibilidad crediticia | MUFGDBS |
| Suscripción de seguros | • Acelerar el procesamiento de solicitudes de seguros | ICICI Prudential |
¿Qué aporta la inteligencia artificial al sector retail y ecommerce?
Con respecto al sector retail y ecommerce, la inteligencia artificial logró transformar la interacción con el cliente y la personalización de las experiencias de compra. Tal como indica el Instituto de Economía de Internet, las empresas la aprovechan para satisfacer las expectativas cambiantes de los consumidores.
Por ejemplo, los algoritmos de IA analizan los datos de los clientes, como sus patrones de navegación e historial de compras, para extraer información que define sus preferencias individuales. De esta forma, las marcas pueden ofrecer sugerencias de productos, precios adaptables y campañas dirigidas.
Por otro lado, los chatbots y asistentes virtuales con IA suponen una innovación en la atención al cliente. Al ofrecer soporte 24/7, se puede solicitar asistencia a cualquier hora sin las demoras asociadas con los representantes humanos tradicionales. La IA también cambió la forma en que los consumidores buscan productos. En este sentido, las tecnologías de búsqueda visual y por voz IA hacen que las compras se vuelvan intuitivas y accesibles.
El análisis predictivo también es fundamental en el retail y ecommerce, ya que permite a las empresas identificar tendencias y pronosticar el comportamiento de los consumidores.
De la misma manera, el análisis de sentimiento permite comprender lo que sienten los clientes a partir de las menciones en redes sociales, reseñas de clientes e interacciones de soporte. En conjunto, esta información sirve para optimizar los niveles de inventario y las estrategias de marketing, y para refinar los modelos de precios.
Al mismo tiempo, los precios dinámicos, respaldados por algoritmos de IA, permiten a los minoristas ajustar los precios según las fluctuaciones del mercado en tiempo real, las acciones de la competencia y la demanda de los consumidores.
Por último, la seguridad es una prioridad en las compras en línea. Ante esto, la IA es fundamental para la detección y prevención del fraude. Los sistemas pueden identificar y mitigar actividades sospechosas para proteger a las empresas y a sus clientes.
¿Cómo están usando la IA las industrias manufactureras?
En el informe “Trabajar de forma más inteligente: Cómo los fabricantes utilizan la inteligencia artificial”, de la Asociación Nacional de Manufacturas (NAM), se identifican cinco formas generales en que los fabricantes utilizan la IA en sus operaciones. Estas son:
- Eficiencia: los fabricantes aprovechan la IA para agilizar procesos, optimizar la producción y mejorar la eficiencia operativa general.
- Seguridad: se implementan tecnologías de IA para identificar y mitigar de forma proactiva posibles riesgos de seguridad, lo que garantiza un entorno de trabajo seguro para los empleados.
- Desarrollo y diseño de productos: la IA desempeña un papel fundamental en la aceleración de los ciclos de desarrollo de productos, lo que permite iteraciones de diseño innovadoras y una mejor personalización de los productos.
- Capacitación: Los módulos de capacitación y simulaciones impulsados por IA permiten a los fabricantes mejorar las habilidades de su fuerza laboral y mejorar el desempeño de los empleados de manera eficiente.
- Cadena de suministro: la integración de IA en la gestión de la cadena de suministro mejora la visibilidad, la eficiencia y la capacidad de respuesta en todo el ecosistema de la cadena de suministro.
No obstante, los encuestados por NAM en el marco del informe señalaron una amplia gama de usos de la IA en sus operaciones. La manufactura y producción lideró las respuestas con un 39%, seguido por la gestión de inventario (33%), las operaciones de calidad (24%) y la Investigación y Desarrollo (24%).
Por otro lado, tras implementar la tecnología de IA, el 72% de los participantes informó una reducción de costes y mejora de la eficiencia operativa. Mientras tanto, el 51% obtuvo una mejor visibilidad operativa y capacidad de respuesta, y el 41%, una mejora en la optimización y el control de los procesos.
¿Qué impacto tiene la inteligencia artificial en la educación y formación corporativa?
La integración de la inteligencia artificial en la educación y formación corporativa tiene el potencial para transformar la manera de aprender, desarrollar y compartir conocimiento. Si bien el uso de la tecnología en este ámbito no es nuevo, la irrupción de la IA generativa puede cambiar el modo de adquirir conocimiento.
Sin embargo, el éxito de la implementación de la IA requiere un equilibrio entre la tecnología, los procesos organizacionales y las personas que trabajan con ellos. Sin ajustes y capacitación de los empleados, es probable que no se obtengan los resultados deseados.
Tal como indica Bitkom, las áreas de aplicación de la IA en el aprendizaje corporativo son diversas. Entre ellas se encuentran:
- Aprendizaje personalizado: la IA proporciona una oportunidad de aprendizaje que se adapta al rol del usuario y ofrece recomendaciones individuales.
- Aprendizaje adaptativo: va más allá del aprendizaje personalizado, ya que abarca desde pruebas previas hasta algoritmos avanzados de aprendizaje automático para adaptar los cursos y el contenido a las necesidades de los usuarios.
- Planificación de la carrera profesional: la IA puede crear rutas de aprendizaje y ofrecer recomendaciones que preparen a un empleado con habilidades y técnicas para un nuevo puesto.
- Representación de habilidades y competencias: los sistemas de gestión de competencias pueden mostrar las habilidades en los perfiles de los empleados y el contenido de aprendizaje para facilitar el seguimiento y desarrollo de las mismas.
- Recomendación de aprendizaje: la IA puede adaptar las recomendaciones a partir del comportamiento, preferencias de aprendizaje individuales del usuario, sus interacciones pasadas y logros de aprendizaje.
- Aprendizaje diario: los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden utilizarse como compañeros de aprendizaje y práctica, ya que brindan ejemplos individuales y apropiados, y explican temas complejos con mayor detalle.
- Retroalimentación en tiempo real: los usuarios pueden recibir sugerencias de mejora y conocer su progreso de aprendizaje mediante la IA, lo que incluye cursos completados, objetivos alcanzados y otros factores.
¿Cómo priorizar la adopción de IA según el sector y nivel de madurez digital?
No existe una única manera de implementar inteligencia artificial. Los usos de la inteligencia artificial por sectores enfrentan sus propios desafíos y particularidades. Por esta razón, para priorizar la adopción de la IA, se requiere un análisis a nivel sectorial y una evaluación interna realista.
Según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OECD), los servicios de TI, los medios de comunicación y las telecomunicaciones ocupan un lugar destacado en todas las dimensiones de intensidad de IA. Mientras tanto, otras industrias como la construcción y los servicios de hotelería y alimentación priorizan un único aspecto de la tecnología.
En industrias con alta digitalización previa, como tecnología, banca o telecomunicaciones, la IA suele integrarse de manera natural. Por ejemplo, se puede implementar en procesos de automatización avanzada, análisis predictivo y personalización de servicios.
El foco debe ponerse en proyectos de gran impacto, capaces de diferenciar la propuesta de valor frente a competidores que también están adoptando estas herramientas.
En cambio, en sectores con madurez digital intermedia, como manufactura, logística o retail tradicional, el camino pasa primero por aplicaciones de eficiencia operativa. Algunas de ellas son mantenimiento predictivo, optimización de cadenas de suministro o gestión inteligente de inventarios.
Aplicaciones de este estilo permiten generar ahorros medibles y construir las capacidades tecnológicas necesarias para avanzar hacia proyectos más sofisticados.
Por último, en industrias con baja madurez digital, como agricultura tradicional, construcción o pequeñas empresas de servicios, la prioridad debe estar en iniciativas de impacto inmediato y bajo riesgo. Ejemplos típicos incluyen chatbots de atención al cliente, soluciones de visión artificial o herramientas de soporte a la toma de decisiones basadas en datos simples.
Preguntas frecuentes sobre el uso de inteligencia artificial por sectores
¿Qué industrias aún no aprovechan todo el potencial de la inteligencia artificial?
La construcción, la agricultura tradicional y algunos sectores de servicios presentan baja adopción. Generalmente se encuentran en fases iniciales por limitaciones de infraestructura digital y talento técnico.
¿Cómo pueden las pymes aplicar inteligencia artificial de forma accesible?
Mediante soluciones listas para usar como chatbots, herramientas de análisis básico y plataformas SaaS. Estas permiten comenzar con casos de uso concretos sin grandes inversiones.
¿Qué barreras enfrentan los sectores tradicionales al implementar IA?
Las principales son la baja madurez digital, falta de talento especializado, resistencia cultural al cambio y dificultad para medir el retorno de la inversión en fases tempranas.
¿Cuáles son las aplicaciones de IA más escalables entre industrias?
Automatización de procesos administrativos, análisis predictivo, chatbots de atención, mantenimiento inteligente y gestión de inventarios, por su aplicabilidad transversal y alto retorno.
¿Cómo identificar prioridades de IA según el nivel de digitalización del sector?
Evaluando procesos críticos, oportunidades de eficiencia y capacidades actuales. Sectores más maduros pueden abordar proyectos complejos, mientras que otros deben comenzar con pilotos tácticos.
