Según datos de IDC, el 51 % de las empresas están adoptando la IA de manera oportunista, lo que indica que muchas aún se encuentran en las primeras fases de su adopción. Sin embargo, hay una tendencia creciente hacia la adopción más estructurada y estratégica de la IA. Un 35 % de las organizaciones ya están desarrollando estrategias de IA más gestionadas y repetibles, lo que refleja un giro hacia un enfoque más sistemático y menos experimental.
El primer estudio de IDC, titulado AI-Fueled Organization 1.0, revela que la madurez organizacional en IA está alcanzando un punto de inflexión. En este informe, IDC subraya cómo las empresas están comenzando a ver la IA no solo como una herramienta tecnológica, sino como un motor de transformación integral de los modelos de negocio. La gobernanza, el conocimiento y las habilidades están emergiendo como factores clave para una adopción exitosa de la IA, lo que marca la transición de una experimentación ad-hoc a una integración más profunda y estratégica de esta tecnología.
El segundo estudio, Agentic AI Impact on Enterprises, analiza cómo la IA agente está impactando las infraestructuras tecnológicas y las funciones profesionales. La IA agente se refiere a sistemas que toman decisiones autónomas, lo que promete transformar áreas clave como la gestión de datos, el desarrollo de software, las plataformas de automatización y las aplicaciones SaaS. Según los expertos de IDC, esta tecnología se posiciona como un elemento central para la innovación empresarial y una fuente clave de ventaja competitiva. Las organizaciones que adopten una estrategia responsable en torno a la IA agente podrán desbloquear un valor significativo, lo que las coloca a la vanguardia de la transformación digital.
El tercer estudio de IDC, GenAI Industry-specific Use Case Adoption, se centra en la adopción de GenAI en sectores industriales específicos. Este informe revela que, a medida que las empresas comienzan a salir del “Pivote hacia la IA”, la clave será enfocar los esfuerzos hacia casos de uso específicos de cada industria para generar ingresos en lugar de solo buscar mejoras en la productividad. Los datos preliminares muestran que la preparación de datos robustos y las asociaciones estratégicas con proveedores son esenciales para implementar con éxito iniciativas de IA en el corto plazo.
