Equipo Creatify
COMPARTIR
EN ESTE ARTÍCULO
Si buscas qué empresas utilizan IA, los primeros resultados te mostrarán la lista Forbes AI 50 y una docena de artículos que prometen decenas de ejemplos cada uno. Sin embargo, la mayoría responde a una pregunta diferente a la que formulaste. La cuestión de qué empresas están utilizando la IA, y para qué, tiene una respuesta más acotada y honesta, y comienza con una cifra que casi nadie pone en un titular: a principios de 2026, la Oficina del Censo de EE. UU. revela que aproximadamente solo una de cada cinco empresas estadounidenses utiliza IA en alguna función de su negocio.
Así que el panorama real tiene tres niveles. Estás las empresas que utilizan la IA en producción y revelan lo que hace. Hay una gran cantidad de lanzamientos, pilotos y retractaciones públicas que consiguieron más prensa que resultados. Y está la gran mayoría silenciosa que sigue observando desde la barrera. Este es un recorrido por los tres escenarios, construido a partir de lo que las propias empresas han confirmado.
Qué significa realmente "usar IA" y qué cuenta como una de las empresas que utilizan IA
Antes de los ejemplos, vale la pena establecer una definición, porque es lo que los artículos suelen pasar por alto. Una empresa "usa IA" en el sentido estricto cuando ha declarado públicamente que un sistema está activo, en producción y realizando un trabajo específico. Ese listón es importante porque la mayoría de las cifras impresionantes que leerás vienen con un asterisco: son reportadas por la propia empresa. Cuando Klarna dice que su asistente hizo el trabajo de 700 agentes, esa cifra es de Klarna, de su propio anuncio, no de una auditoría independiente. El despliegue confirmado y el ROI verificado de forma independiente son dos afirmaciones distintas, y en la brecha entre ambas es donde vive gran parte del hype.
Ten en cuenta esa distinción para todo lo que sigue. Una nota de prensa es un acto de marketing. Una llamada de resultados, una presentación regulatoria o una divulgación corporativa detallada es un compromiso más firme, aunque siga siendo reportado por ellos mismos. Entre las empresas que utilizan tecnología de IA hoy en día, las que vale la pena tomar en serio son aquellas que nombran un flujo de trabajo, un número de usuarios y un resultado.
Los despliegues confirmados y lo que realmente están haciendo
Amazon es uno de los casos más claros de una empresa que utiliza la IA en su producción diaria. En julio de 2025, la compañía anunció DeepFleet, un modelo de IA generativa que coordina sus robots de almacén de la misma manera que un controlador de tráfico aéreo gestiona los aviones. Amazon afirmó que la flota había superado el millón de robots y que DeepFleet mejoró la eficiencia de los desplazamientos de los robots en aproximadamente un 10%. Junto a él se encuentran Rufus, el asistente de compras, y los modelos de previsión de la demanda que deciden qué inventario se coloca en cada lugar. Nada de esto es el futuro de robots humanoides que a los circuitos de conferencias les gusta vender. Es logística, hecha incrementalmente más rápida.
Fuente: Amazon News
Walmart cuenta una historia similar desde el suelo de la tienda. En junio de 2025, el minorista detalló un conjunto de herramientas para asociados: un asistente de IA en la aplicación que sus empleados utilizaban más de 900.000 veces a la semana a través de unos tres millones de consultas diarias, y una función de traducción en tiempo real que cubre 44 idiomas para que el personal y los clientes puedan comunicarse. Walmart también señaló que una herramienta de planificación de turnos con IA había reducido el tiempo de programación de los gerentes, según estimaciones de la propia empresa, de unos 90 minutos a 30, aunque solo estaba activa para la reposición nocturna y seguía siendo un piloto en otros departamentos. Esa madurez mixta es la textura honesta de la adopción real, y rara vez sobrevive al resumen.
El sector de los servicios financieros es donde la IA ha penetrado más profundamente en el back office, y concentra el grupo más denso de empresas que utilizan inteligencia artificial a escala. JPMorgan Chase ha declarado que su LLM Suite interna llegó a la mayor parte de su plantilla y atribuye a sus asistentes de programación aumentos de eficiencia de entre el 10 y el 20 % para los equipos de ingeniería. Morgan Stanley, en colaboración con OpenAI, dotó a sus asesores financieros de un asistente que busca en la biblioteca de la firma con más de 100.000 documentos de investigación, además de una herramienta llamada Debrief que redacta las actas de las reuniones con los clientes; OpenAI y la firma informan de que más de el 98% de los equipos de asesores ya la utilizan. Y Erica, de Bank of America, activa desde 2018, superó los tres mil millones de interacciones con clientes en 2025, prestando servicio a casi 50 millones de usuarios con más de 58 millones de interacciones al mes.
Luego está Klarna, el caso que todo el mundo cita para ambas posturas del debate. A principios de 2024, la fintech afirmó que su asistente impulsado por OpenAI gestionó 2,3 millones de conversaciones en su primer mes (aproximadamente dos tercios de sus chats de soporte), realizando un trabajo que equivalía al de 700 agentes a tiempo completo. Ese despliegue fue real. Lo que ocurrió después es la parte más instructiva.
El asterisco de las métricas
Fíjate en el hilo conductor de esa lista. En todas las empresas que utilizan tecnología de IA a escala de producción, los sistemas que están realmente activos tienden a ser específicos, internos y orientados a los propios datos de la empresa: dirigir robots, responder preguntas de asociados, buscar investigaciones propias, resolver tickets de soporte rutinarios. Son útiles y son aburridos, que es exactamente por lo que funcionan. La llamativa propuesta autónoma orientada al cliente de "la IA lo hace todo" está casi ausente de la columna de confirmados.
Y cada cifra de los titulares es de la propia empresa. Eso no significa que las cifras sean falsas. Significa que la forma honesta de leerlas es como afirmaciones con las que una empresa estuvo dispuesta a comprometer su nombre, medidas bajo sus propios términos, lo cual es una señal real pero limitada. Ten en cuenta esta idea para la siguiente sección, donde este mismo autorreporte funciona a la inversa.
La pila del hype: lanzamientos, pilotos y retractaciones públicas
Klarna es donde la curva se tuerce. En mayo de 2025, aproximadamente un año después del triunfal despliegue, la empresa comenzó a recontratar agentes humanos para casos complejos y con matices. El CEO, Sebastian Siemiatkowski, admitió que la empresa se había inclinado demasiado hacia el ahorro de costes dejando de lado la calidad, y que los clientes querían la opción de hablar con una persona. La IA se quedó y sigue gestionando la mayor parte de los chats; la historia del reemplazo total es la parte que no sobrevivió al contacto con los clientes reales.
McDonald's protagonizó una advertencia más clara. Tras una prueba de tres años de pedidos por voz desarrollados por IBM en unos 100 drive-thrus, la empresa puso fin a la alianza en junio de 2024. La precisión de los pedidos se había estancado en el rango bajo del 80%, y las redes sociales se llenaron de vídeos del sistema añadiendo cientos de McNuggets a un solo pedido o poniendo bacon en un helado. Una precisión en torno al 80% suena decente hasta que recuerdas que el éxito de un autoservicio depende de acertar con el pedido en cada ocasión.
Air Canada aprendió la lección de la responsabilidad por las malas. Su chatbot de asistencia inventó una política de tarifas por fallecimiento que no existía, y cuando la aerolínea se negó a respetarla, un tribunal de la Columbia Británica dictaminó en febrero de 2024 que la empresa era responsable de lo que decía su bot, rechazando el argumento de que el chatbot era una entidad independiente. Los daños económicos fueron pequeños; el precedente, no: los errores de una IA de cara al público pertenecen a la empresa que la desplegó. Nueva York chocó contra el mismo muro ese mismo año, cuando se descubrió que su chatbot empresarial MyCity decía a los emprendedores que podían hacer cosas que la ley prohíbe claramente.
Incluso los casos más caóticos siguen este patrón. Cuando el CEO de Duolingo anunció un plan "AI-first" en abril de 2025, la reacción en contra fue tan ruidosa que más tarde tuvo que suavizar el enfoque, a pesar de que la empresa seguía creciendo. Los fallos se concentran en un solo lugar: IA que es autónoma, de cara al cliente y expuesta a inputs ruidosos y sin restricciones.
La parte que nadie vende: la mayoría de las empresas aún no usan IA
Si nos distanciamos de los nombres propios de las empresas, la realidad sobre el terreno es aleccionadora para cualquiera que piense que toda la economía se ha pasado a la IA. La Encuesta sobre Tendencias y Perspectivas Empresariales de la Oficina del Censo situó la adopción a nivel de empresa en aproximadamente un 18% o 20% hasta principios de 2026, ascendiendo a cerca del 32% cuando se pondera por empleo, ya que las empresas más grandes la adoptan más rápido. Entre las firmas con al menos 250 empleados, la adopción alcanzó la parte alta del rango de los 30. Para las empresas más pequeñas, apenas hubo cambios.
Entre las empresas que sí lo intentaron, muchas dieron marcha atrás. S&P Global Market Intelligence descubrió que el 42% de las empresas descartaron la mayoría de sus iniciativas de IA en 2025, un fuerte aumento frente al 17% del año anterior, y que la organización promedio abandonó casi la mitad de sus pruebas de concepto antes de que llegaran a producción, citando preocupaciones de costes y seguridad de datos. Un estudio de MIT de 2025 muy debatido fue más allá, informando que el 95% de los pilotos de IA generativa empresarial no mostraron un impacto medible en las pérdidas y ganancias; esa cifra ha sido cuestionada, pero incluso sus críticos coinciden en el mismo tipo de problema. La adopción es real, está creciendo, pero es mucho más irregular de lo que el marketing sugiere.
Entonces, qué funciona realmente para las empresas que usan IA en 2026
La línea entre los casos confirmados y la pila del hype es lo suficientemente consistente como para convertirse en regla. La IA se gana su lugar cuando la tarea es acotada, los datos son tuyos, hay un humano supervisando y existe un flujo de trabajo real detrás en lugar de una demo. Sufre cuando se le encomienda un trabajo abierto, de cara al público, con inputs caóticos y sin límites de control. Las empresas que utilizan bien la inteligencia artificial en 2026 eligieron a propósito la versión aburrida.
Esto ofrece una lectura práctica para cualquiera que decida a dónde dirigir su presupuesto. Las victorias fiables son tareas delimitadas y de gran volumen que un sistema puede hacer de la misma manera mil veces. Convertir una página de producto en un lote de variaciones de anuncios de vídeo es ese tipo de tarea, razón por la cual una herramienta como Creatify encaja en el patrón que funciona: un trabajo específico, tus propios inputs y una persona que elige qué se publica. Las apuestas poco fiables son aquellas que piden a un modelo gestionar toda una relación con el cliente sin supervisión. Dos años de despliegues confirmados y retractaciones públicas han dibujado el mapa. Vale la pena leerlo antes de que tu empresa se sume a cualquiera de las dos columnas.
Lee también: Estrategias publicitarias en marketing: qué funciona en 2026 y qué no
Preguntas frecuentes
¿Cuántas empresas utilizan IA en 2026?
Menos de lo que sugieren los titulares. La Encuesta sobre Tendencias y Perspectivas Empresariales de la Oficina del Censo de EE. UU. sitúa la adopción a nivel de empresa en aproximadamente un 18% o 20% de las empresas estadounidenses en alguna función de su negocio hasta principios de 2026, elevándose a cerca del 32% sobre una base ponderada por empleo, ya que los grandes empleadores la adoptan más rápido. Entre las firmas con 250 o más empleados, la adopción se sitúa en la parte alta del rango de los 30, mientras que las empresas más pequeñas apenas han mostrado avances.
¿Qué grandes empresas utilizan IA y para qué?
Entre las empresas que han confirmado despliegues activos: Amazon utiliza su modelo DeepFleet para coordinar más de un millón de robots de almacén y Rufus para ayudar a los compradores; Walmart cuenta con un asistente en la aplicación para los asociados de las tiendas y una herramienta de traducción en 44 idiomas; JPMorgan Chase desplegó una LLM Suite interna para análisis de documentos y programación; Morgan Stanley ofrece a sus asesores un asistente de investigación basado en OpenAI; Erica, de Bank of America, ha gestionado más de tres mil millones de interacciones con clientes; y Klarna automatizó una gran parte de su soporte técnico. La mayoría de estas tareas son específicas, internas o de recuperación de datos; los sistemas autónomos que tanto se promocionan están prácticamente ausentes de la columna de confirmados.
¿Está la IA reemplazando puestos de trabajo en estas empresas?
Principalmente está potenciando tareas específicas, y el intento más público de reemplazar personal por completo, el de Klarna, se revirtió parcialmente en 2025 cuando la empresa recontrató agentes humanos tras quejas sobre la calidad. Los datos del censo muestran que, hasta ahora, solo una pequeña proporción de las empresas que utilizan IA atribuyen los cambios en su plantilla directamente a esta tecnología.
¿Por qué fracasan tantos proyectos de IA?
S&P Global Market Intelligence descubrió que el 42% de las empresas descartaron la mayoría de sus iniciativas de IA en 2025, y que la empresa promedio abandonó casi la mitad de sus pruebas de concepto antes de llegar a producción, citando problemas de costes y seguridad de datos. El hilo conductor en los fracasos más sonados, como la prueba de autoservicio de McDonald's y el chatbot de asistencia de Air Canada, es una IA autónoma, orientada al cliente y expuesta a inputs ruidosos sin suficientes límites de control.
¿Cómo diferenciar el uso real de la IA del hype del marketing?
Busca un flujo de trabajo concreto, un recuento de usuarios y un resultado revelado en una llamada de resultados, presentación regulatoria o anuncio corporativo detallado, no en una nota de prensa sobre un "lanzamiento". Recuerda que incluso las métricas confirmadas suelen ser reportadas por la propia empresa, no auditadas de forma independiente, por lo que debes valorar un despliegue activo como una señal más sólida que un piloto, y un piloto como una señal más fuerte que una diapositiva de presentación.
Si buscas qué empresas utilizan IA, los primeros resultados te mostrarán la lista Forbes AI 50 y una docena de artículos que prometen decenas de ejemplos cada uno. Sin embargo, la mayoría responde a una pregunta diferente a la que formulaste. La cuestión de qué empresas están utilizando la IA, y para qué, tiene una respuesta más acotada y honesta, y comienza con una cifra que casi nadie pone en un titular: a principios de 2026, la Oficina del Censo de EE. UU. revela que aproximadamente solo una de cada cinco empresas estadounidenses utiliza IA en alguna función de su negocio.
Así que el panorama real tiene tres niveles. Estás las empresas que utilizan la IA en producción y revelan lo que hace. Hay una gran cantidad de lanzamientos, pilotos y retractaciones públicas que consiguieron más prensa que resultados. Y está la gran mayoría silenciosa que sigue observando desde la barrera. Este es un recorrido por los tres escenarios, construido a partir de lo que las propias empresas han confirmado.
Qué significa realmente "usar IA" y qué cuenta como una de las empresas que utilizan IA
Antes de los ejemplos, vale la pena establecer una definición, porque es lo que los artículos suelen pasar por alto. Una empresa "usa IA" en el sentido estricto cuando ha declarado públicamente que un sistema está activo, en producción y realizando un trabajo específico. Ese listón es importante porque la mayoría de las cifras impresionantes que leerás vienen con un asterisco: son reportadas por la propia empresa. Cuando Klarna dice que su asistente hizo el trabajo de 700 agentes, esa cifra es de Klarna, de su propio anuncio, no de una auditoría independiente. El despliegue confirmado y el ROI verificado de forma independiente son dos afirmaciones distintas, y en la brecha entre ambas es donde vive gran parte del hype.
Ten en cuenta esa distinción para todo lo que sigue. Una nota de prensa es un acto de marketing. Una llamada de resultados, una presentación regulatoria o una divulgación corporativa detallada es un compromiso más firme, aunque siga siendo reportado por ellos mismos. Entre las empresas que utilizan tecnología de IA hoy en día, las que vale la pena tomar en serio son aquellas que nombran un flujo de trabajo, un número de usuarios y un resultado.
Los despliegues confirmados y lo que realmente están haciendo
Amazon es uno de los casos más claros de una empresa que utiliza la IA en su producción diaria. En julio de 2025, la compañía anunció DeepFleet, un modelo de IA generativa que coordina sus robots de almacén de la misma manera que un controlador de tráfico aéreo gestiona los aviones. Amazon afirmó que la flota había superado el millón de robots y que DeepFleet mejoró la eficiencia de los desplazamientos de los robots en aproximadamente un 10%. Junto a él se encuentran Rufus, el asistente de compras, y los modelos de previsión de la demanda que deciden qué inventario se coloca en cada lugar. Nada de esto es el futuro de robots humanoides que a los circuitos de conferencias les gusta vender. Es logística, hecha incrementalmente más rápida.
Fuente: Amazon News
Walmart cuenta una historia similar desde el suelo de la tienda. En junio de 2025, el minorista detalló un conjunto de herramientas para asociados: un asistente de IA en la aplicación que sus empleados utilizaban más de 900.000 veces a la semana a través de unos tres millones de consultas diarias, y una función de traducción en tiempo real que cubre 44 idiomas para que el personal y los clientes puedan comunicarse. Walmart también señaló que una herramienta de planificación de turnos con IA había reducido el tiempo de programación de los gerentes, según estimaciones de la propia empresa, de unos 90 minutos a 30, aunque solo estaba activa para la reposición nocturna y seguía siendo un piloto en otros departamentos. Esa madurez mixta es la textura honesta de la adopción real, y rara vez sobrevive al resumen.
El sector de los servicios financieros es donde la IA ha penetrado más profundamente en el back office, y concentra el grupo más denso de empresas que utilizan inteligencia artificial a escala. JPMorgan Chase ha declarado que su LLM Suite interna llegó a la mayor parte de su plantilla y atribuye a sus asistentes de programación aumentos de eficiencia de entre el 10 y el 20 % para los equipos de ingeniería. Morgan Stanley, en colaboración con OpenAI, dotó a sus asesores financieros de un asistente que busca en la biblioteca de la firma con más de 100.000 documentos de investigación, además de una herramienta llamada Debrief que redacta las actas de las reuniones con los clientes; OpenAI y la firma informan de que más de el 98% de los equipos de asesores ya la utilizan. Y Erica, de Bank of America, activa desde 2018, superó los tres mil millones de interacciones con clientes en 2025, prestando servicio a casi 50 millones de usuarios con más de 58 millones de interacciones al mes.
Luego está Klarna, el caso que todo el mundo cita para ambas posturas del debate. A principios de 2024, la fintech afirmó que su asistente impulsado por OpenAI gestionó 2,3 millones de conversaciones en su primer mes (aproximadamente dos tercios de sus chats de soporte), realizando un trabajo que equivalía al de 700 agentes a tiempo completo. Ese despliegue fue real. Lo que ocurrió después es la parte más instructiva.
El asterisco de las métricas
Fíjate en el hilo conductor de esa lista. En todas las empresas que utilizan tecnología de IA a escala de producción, los sistemas que están realmente activos tienden a ser específicos, internos y orientados a los propios datos de la empresa: dirigir robots, responder preguntas de asociados, buscar investigaciones propias, resolver tickets de soporte rutinarios. Son útiles y son aburridos, que es exactamente por lo que funcionan. La llamativa propuesta autónoma orientada al cliente de "la IA lo hace todo" está casi ausente de la columna de confirmados.
Y cada cifra de los titulares es de la propia empresa. Eso no significa que las cifras sean falsas. Significa que la forma honesta de leerlas es como afirmaciones con las que una empresa estuvo dispuesta a comprometer su nombre, medidas bajo sus propios términos, lo cual es una señal real pero limitada. Ten en cuenta esta idea para la siguiente sección, donde este mismo autorreporte funciona a la inversa.
La pila del hype: lanzamientos, pilotos y retractaciones públicas
Klarna es donde la curva se tuerce. En mayo de 2025, aproximadamente un año después del triunfal despliegue, la empresa comenzó a recontratar agentes humanos para casos complejos y con matices. El CEO, Sebastian Siemiatkowski, admitió que la empresa se había inclinado demasiado hacia el ahorro de costes dejando de lado la calidad, y que los clientes querían la opción de hablar con una persona. La IA se quedó y sigue gestionando la mayor parte de los chats; la historia del reemplazo total es la parte que no sobrevivió al contacto con los clientes reales.
McDonald's protagonizó una advertencia más clara. Tras una prueba de tres años de pedidos por voz desarrollados por IBM en unos 100 drive-thrus, la empresa puso fin a la alianza en junio de 2024. La precisión de los pedidos se había estancado en el rango bajo del 80%, y las redes sociales se llenaron de vídeos del sistema añadiendo cientos de McNuggets a un solo pedido o poniendo bacon en un helado. Una precisión en torno al 80% suena decente hasta que recuerdas que el éxito de un autoservicio depende de acertar con el pedido en cada ocasión.
Air Canada aprendió la lección de la responsabilidad por las malas. Su chatbot de asistencia inventó una política de tarifas por fallecimiento que no existía, y cuando la aerolínea se negó a respetarla, un tribunal de la Columbia Británica dictaminó en febrero de 2024 que la empresa era responsable de lo que decía su bot, rechazando el argumento de que el chatbot era una entidad independiente. Los daños económicos fueron pequeños; el precedente, no: los errores de una IA de cara al público pertenecen a la empresa que la desplegó. Nueva York chocó contra el mismo muro ese mismo año, cuando se descubrió que su chatbot empresarial MyCity decía a los emprendedores que podían hacer cosas que la ley prohíbe claramente.
Incluso los casos más caóticos siguen este patrón. Cuando el CEO de Duolingo anunció un plan "AI-first" en abril de 2025, la reacción en contra fue tan ruidosa que más tarde tuvo que suavizar el enfoque, a pesar de que la empresa seguía creciendo. Los fallos se concentran en un solo lugar: IA que es autónoma, de cara al cliente y expuesta a inputs ruidosos y sin restricciones.
La parte que nadie vende: la mayoría de las empresas aún no usan IA
Si nos distanciamos de los nombres propios de las empresas, la realidad sobre el terreno es aleccionadora para cualquiera que piense que toda la economía se ha pasado a la IA. La Encuesta sobre Tendencias y Perspectivas Empresariales de la Oficina del Censo situó la adopción a nivel de empresa en aproximadamente un 18% o 20% hasta principios de 2026, ascendiendo a cerca del 32% cuando se pondera por empleo, ya que las empresas más grandes la adoptan más rápido. Entre las firmas con al menos 250 empleados, la adopción alcanzó la parte alta del rango de los 30. Para las empresas más pequeñas, apenas hubo cambios.
Entre las empresas que sí lo intentaron, muchas dieron marcha atrás. S&P Global Market Intelligence descubrió que el 42% de las empresas descartaron la mayoría de sus iniciativas de IA en 2025, un fuerte aumento frente al 17% del año anterior, y que la organización promedio abandonó casi la mitad de sus pruebas de concepto antes de que llegaran a producción, citando preocupaciones de costes y seguridad de datos. Un estudio de MIT de 2025 muy debatido fue más allá, informando que el 95% de los pilotos de IA generativa empresarial no mostraron un impacto medible en las pérdidas y ganancias; esa cifra ha sido cuestionada, pero incluso sus críticos coinciden en el mismo tipo de problema. La adopción es real, está creciendo, pero es mucho más irregular de lo que el marketing sugiere.
Entonces, qué funciona realmente para las empresas que usan IA en 2026
La línea entre los casos confirmados y la pila del hype es lo suficientemente consistente como para convertirse en regla. La IA se gana su lugar cuando la tarea es acotada, los datos son tuyos, hay un humano supervisando y existe un flujo de trabajo real detrás en lugar de una demo. Sufre cuando se le encomienda un trabajo abierto, de cara al público, con inputs caóticos y sin límites de control. Las empresas que utilizan bien la inteligencia artificial en 2026 eligieron a propósito la versión aburrida.
Esto ofrece una lectura práctica para cualquiera que decida a dónde dirigir su presupuesto. Las victorias fiables son tareas delimitadas y de gran volumen que un sistema puede hacer de la misma manera mil veces. Convertir una página de producto en un lote de variaciones de anuncios de vídeo es ese tipo de tarea, razón por la cual una herramienta como Creatify encaja en el patrón que funciona: un trabajo específico, tus propios inputs y una persona que elige qué se publica. Las apuestas poco fiables son aquellas que piden a un modelo gestionar toda una relación con el cliente sin supervisión. Dos años de despliegues confirmados y retractaciones públicas han dibujado el mapa. Vale la pena leerlo antes de que tu empresa se sume a cualquiera de las dos columnas.
Lee también: Estrategias publicitarias en marketing: qué funciona en 2026 y qué no
Preguntas frecuentes
¿Cuántas empresas utilizan IA en 2026?
Menos de lo que sugieren los titulares. La Encuesta sobre Tendencias y Perspectivas Empresariales de la Oficina del Censo de EE. UU. sitúa la adopción a nivel de empresa en aproximadamente un 18% o 20% de las empresas estadounidenses en alguna función de su negocio hasta principios de 2026, elevándose a cerca del 32% sobre una base ponderada por empleo, ya que los grandes empleadores la adoptan más rápido. Entre las firmas con 250 o más empleados, la adopción se sitúa en la parte alta del rango de los 30, mientras que las empresas más pequeñas apenas han mostrado avances.
¿Qué grandes empresas utilizan IA y para qué?
Entre las empresas que han confirmado despliegues activos: Amazon utiliza su modelo DeepFleet para coordinar más de un millón de robots de almacén y Rufus para ayudar a los compradores; Walmart cuenta con un asistente en la aplicación para los asociados de las tiendas y una herramienta de traducción en 44 idiomas; JPMorgan Chase desplegó una LLM Suite interna para análisis de documentos y programación; Morgan Stanley ofrece a sus asesores un asistente de investigación basado en OpenAI; Erica, de Bank of America, ha gestionado más de tres mil millones de interacciones con clientes; y Klarna automatizó una gran parte de su soporte técnico. La mayoría de estas tareas son específicas, internas o de recuperación de datos; los sistemas autónomos que tanto se promocionan están prácticamente ausentes de la columna de confirmados.
¿Está la IA reemplazando puestos de trabajo en estas empresas?
Principalmente está potenciando tareas específicas, y el intento más público de reemplazar personal por completo, el de Klarna, se revirtió parcialmente en 2025 cuando la empresa recontrató agentes humanos tras quejas sobre la calidad. Los datos del censo muestran que, hasta ahora, solo una pequeña proporción de las empresas que utilizan IA atribuyen los cambios en su plantilla directamente a esta tecnología.
¿Por qué fracasan tantos proyectos de IA?
S&P Global Market Intelligence descubrió que el 42% de las empresas descartaron la mayoría de sus iniciativas de IA en 2025, y que la empresa promedio abandonó casi la mitad de sus pruebas de concepto antes de llegar a producción, citando problemas de costes y seguridad de datos. El hilo conductor en los fracasos más sonados, como la prueba de autoservicio de McDonald's y el chatbot de asistencia de Air Canada, es una IA autónoma, orientada al cliente y expuesta a inputs ruidosos sin suficientes límites de control.
¿Cómo diferenciar el uso real de la IA del hype del marketing?
Busca un flujo de trabajo concreto, un recuento de usuarios y un resultado revelado en una llamada de resultados, presentación regulatoria o anuncio corporativo detallado, no en una nota de prensa sobre un "lanzamiento". Recuerda que incluso las métricas confirmadas suelen ser reportadas por la propia empresa, no auditadas de forma independiente, por lo que debes valorar un despliegue activo como una señal más sólida que un piloto, y un piloto como una señal más fuerte que una diapositiva de presentación.
¿Listo para convertir tu producto en un video atractivo?
