IA en empresas 2025: lo que revela el estudio de OpenAI

La última versión del estudio "The State of Enterprise AI 2025" confirma algo que ya se intuía: la inteligencia artificial dejó de ser un experimento y pasó a ser parte estructural del trabajo diario en muchas empresas. No se trata de tener más herramientas, sino de tener procesos ordenados y un conocimiento interno claro que permita que la IA funcione bien.

Este post resume los hallazgos principales, los conecta con lo que vemos en Chile y Latinoamérica y presenta oportunidades concretas para quienes buscan integrar IA en su operación.

La adopción dejó de ser piloto: ahora es operación

Durante los últimos años, muchas empresas probaron la IA de forma aislada. Según el estudio, eso quedó atrás. Hoy los equipos integran modelos en áreas críticas y los resultados ya son visibles.

Las razones de este salto son claras. Los modelos actuales no solo responden, sino que se conectan a sistemas internos, ejecutan tareas y permiten flujos completos sin intervención humana.

¿Qué cambió dentro de las empresas?

• La IA participa en tareas financieras, de soporte, contenido y operaciones.

• Los copilotos internos reemplazan trabajo repetitivo.

• Procesos que dependían de múltiples personas ahora fluyen automáticamente.

Áreas donde más crece el uso de IA

El gran cuello de botella: el desorden del conocimiento

El estudio es contundente: el problema ya no es el modelo, sino la calidad del conocimiento disponible.

Las empresas fallan cuando:

• La documentación está dispersa.

• No hay estándares internos.

• El conocimiento depende de personas clave.

• Los procesos no están formalizados.

Cuando la IA responde mal, casi siempre la causa está en los datos y no en el modelo. Por eso los sistemas de conocimiento ordenado se vuelven esenciales.

Una base consolidada permite consistencia, control y escalabilidad. Este punto coincide con lo que abordamos desde NLACE AI Studio: sin conocimiento ordenado, ningún agente funciona bien.

Agentes conectados: la tendencia que dominará 2025

El estudio plantea que los "action models" serán el nuevo estándar. Agentes capaces de consultar información interna, ejecutar reglas de negocio y completar tareas.

Qué pueden hacer estos agentes

• Leer bases internas.

• Ejecutar flujos sin intervención.

• Integrarse con CRM, ERP o plataformas externas.

• Automatizar soporte, ventas y operaciones.

Un flujo típico de automatización

1. El usuario escribe por un canal como WhatsApp.

2. El agente identifica el tipo de caso.

3. Busca información en bases internas.

4. Ejecuta la acción requerida.

5. Registra todo en el sistema.

Ejemplos como este nosotros ya lo hemos implementado en varios clientes y muestran este impacto en Chile: menos carga humana, más precisión y tiempos de respuesta más bajos.

Impacto financiero: eficiencia que se puede medir

El estudio destaca mejoras claras en productividad. Los equipos operan más rápido y con menor carga manual.

Beneficios más frecuentes

• Disminución de horas dedicadas a tareas repetidas.

• Aceleración en creación de contenido.

• Reducción de errores humanos.

• Procesos con mayor trazabilidad y velocidad.

Resultados comparativos

Riesgos que frenan proyectos: estrategia y gobernanza

La tecnología avanza rápido, pero muchas empresas siguen sin una estructura interna.

Obstáculos comunes

• Falta de responsables formales de IA.

• Lineamientos de privacidad sin definir.

• Gobernanza débil.

• Datos distribuidos en múltiples fuentes.

Sin esto, las empresas se quedan atrapadas en pilotos que no escalan.

Qué está pasando en Latinoamérica

Aunque el estudio no se enfoca en países específicos, sí se identifican tendencias aplicables a la región.

Por qué Latinoamérica acelera en IA

• Equipos pequeños que deben rendir más.

• Procesos manuales heredados.

• Sistemas poco integrados.

• Documentación insuficiente.

Aun así, la adopción avanza rápido por razones prácticas: necesidad de eficiencia, escasez de talento especializado y presión competitiva.

Comparación regional

Casos frecuentes en la región

• Soporte automatizado en canales masivos como WhatsApp.

• Agentes internos para organizar documentación.

• Sistemas de reportes automáticos.

• Flujos comerciales automatizados.

Los clientes de NLACE muestran patrones similares: avanzar en tareas concretas genera el retorno más rápido.

Hallazgos más profundos del estudio

El informe describe patrones que se repiten en empresas de todos los tamaños.

Patrones de adopción

• La IA funciona mejor integrada al flujo operativo.

• Los equipos con conocimiento ordenado avanzan más.

• Las integraciones multiplican el impacto.

• La automatización disminuye errores.

Patrones de fricción

• Falta de métricas.

• Miedo al reemplazo laboral.

• Variabilidad en calidad de datos.

• Falta de claridad en roles.

Casos ilustrativos por industria

Sectores como educación, servicios profesionales y B2B muestran crecimiento acelerado en adopción.

La verdadera brecha no es tecnológica, es organizacional

Dos empresas con el mismo modelo pueden obtener resultados muy distintos. El estudio identifica cuatro factores que explican la diferencia.

Qué hacen bien las empresas que avanzan

• Documentan procesos.

• Definen responsables.

• Priorizan flujos críticos.

• Entrenan con datos claros.

Este patrón coincide con proyectos de NLACE: cuando el conocimiento está ordenado, los agentes funcionan bien.

Qué deberían hacer las empresas hoy

A partir del estudio y la experiencia acumulada, estos pasos son recomendables.

Inmediato

• Mapear procesos.

• Ordenar el conocimiento.

• Identificar tareas repetitivas.

• Diseñar flujos conversacionales.

Mediano plazo

• Integrar sistemas.

• Entrenar agentes.

• Medir impacto.

• Ajustar con datos reales.

Largo plazo

• Escalar automatización.

• Fortalecer gobernanza.

• Consolidar unidades internas de IA.

La IA ya es estructura, no experimento

El estudio muestra que la IA se convertirá en una capa transversal para contenido, soporte, operaciones, ventas y gestión del conocimiento.

Las empresas que ordenen su información y conecten IA a sus procesos serán las mejor posicionadas para competir.

En NLACE acompañamos este recorrido con sistemas de conocimiento, automatización y agentes conectados.

Basado en el estudio "The State of Enterprise AI 2025" de OpenAI.