IDC acaba de publicar un análisis en el que describe cómo la inteligencia artificial está empezando a transformar de forma profunda la economía global, la toma de decisiones empresariales y la manera en que las organizaciones diseñan, adquieren y utilizan la tecnología.
En este nuevo escenario, la IA entra en una fase de crecimiento que IDC estructura en dos grandes momentos: la construcción de infraestructuras tecnológicas, por un lado, y la adopción real en el tejido empresarial, por otro. La consultora define esta evolución como un “superciclo de la IA”, impulsado por el fuerte incremento del gasto tecnológico y por la expansión de sistemas basados en agentes autónomos.
“Estamos entrando en el ciclo de inversión tecnológica más potente en casi 30 años, impulsado por la IA y por el auge de los agentes”, señala Meredith Whalen. “Pero no se trata solo de construir infraestructura. El verdadero valor llega con la adopción, y muchas empresas aún se encuentran en las primeras fases de ese cambio”.
IDC describe este momento como un punto de inflexión en el que la inteligencia artificial deja de ser una tecnología aislada para convertirse en una capa transversal de la economía. Su impacto ya no se limita al sector tecnológico, sino que se extiende a industrias tradicionales, donde empieza a integrarse en procesos clave mediante automatización, análisis avanzado y agentes inteligentes.
La consultora advierte, además, de que esta transformación no avanzará de forma homogénea. Las organizaciones que consigan integrar antes la IA en sus operaciones serán las que capturen una mayor parte del valor, mientras que otras podrían quedar atrapadas durante más tiempo en fases de experimentación.
Dentro de este contexto, IDC estima que la inteligencia artificial podría generar hasta 22,5 billones de dólares en valor económico global acumulado hasta 2031. Este crecimiento estaría impulsado por mejoras significativas en productividad, la aparición de nuevos modelos de negocio y la transformación estructural de las empresas.
Sin embargo, la consultora subraya que el ritmo de adopción será decisivo. El salto desde proyectos piloto hasta despliegues a gran escala dependerá de la capacidad de las organizaciones para reorganizarse, formar a sus equipos e integrar de forma efectiva los agentes de IA en sus procesos.
Uno de los cambios más disruptivos que señala el análisis es la transformación de los procesos de compra. Lo que tradicionalmente ha sido un recorrido liderado por personas empieza a estar mediado por agentes de inteligencia artificial, que participan en la búsqueda, la evaluación y la selección de soluciones. Este cambio está alterando el equilibrio del mercado: las marcas pierden parte del control directo sobre la relación con el cliente, mientras que cobran importancia factores como la visibilidad en entornos automatizados, el uso de datos estructurados y la optimización para agentes.
A medida que la IA se expande, también lo hace su complejidad. IDC señala que el modelo de “un solo modelo para todo” está quedando atrás. En su lugar, las empresas están adoptando arquitecturas multimodelo y multiagente, que combinan distintos sistemas de IA según el caso de uso. Este cambio obliga a las organizaciones a desarrollar nuevas capacidades de gestión, desde la gobernanza de modelos hasta la seguridad, el control de datos o la optimización de costes en entornos donde conviven múltiples proveedores.
En paralelo, el software empresarial también está evolucionando. IDC analiza cómo los agentes de IA están redefiniendo el concepto de aplicación: ya no se trata solo de herramientas que requieren interacción constante del usuario, sino de sistemas capaces de ejecutar tareas de forma autónoma y orientada a resultados. En este nuevo paradigma, la ventaja competitiva se desplaza desde la interfaz hacia la capacidad de los agentes para entregar resultados fiables, eficientes y escalables de manera continua.
Pese al entusiasmo, uno de los principales desafíos sigue siendo medir el impacto real de la inteligencia artificial. IDC señala que el 42 % de las organizaciones todavía tiene dificultades para evaluar el retorno de la inversión de sus proyectos de IA. Para responder a este problema, la consultora propone un marco de “maximización del valor empresarial agéntico”, centrado en definir mejor los casos de uso, priorizar iniciativas y optimizar de forma continua los resultados obtenidos.
