Estado de situación de la Inteligencia Artificial en las Empresas hacia 2026, IA en ERP, AI Verticales y el Uso Furtivo de la IA

Hoy la pregunta más importante para cualquier empresa no es si utiliza inteligencia artificial, sino cómo piensa.

Es decir, si la utiliza para hacer lo mismo de siempre, bueno o malo, pero más rápido y más barato; o para crear un motor de ventajas competitivas para el negocio.

Yo creo firmemente que estamos ante la mayor revolución empresarial desde la industrialización.

Hoy las máquinas no solo ensamblan, sino que deciden cuándo y cómo optimizar cada paso del proceso. 

En el departamento de ventas los correos se personalizan en tiempo real. 

Los leads y oportunidades de negocio se califican y se puntúan automáticamente, antes de que el cliente termine de leer el mensaje. 

Y las decisiones estratégicas se toman con una cantidad de información que ningún ser humano podría procesar en muchos años. 

Una empresa donde el 70% de las tareas son repetitivas ya casi no existe. 

Pero el 100% de los empleados deben aprender a colaborar con una inteligencia robótica que no duerme, no olvida, aprende y evoluciona cada día.

Y esto no es 2090, sino 2026.

La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una capa tecnológica añadida o insertada. 

Ahora es un sistema nervioso electrónico que conecta todos los procesos, sistemas y las decisiones de la organización. 

Emite señales que se transmiten potenciando la comunicación, la coordinación y la adaptación en tiempo real entre los diferentes departamentos y funciones de la empresa, facilitando un funcionamiento eficiente y efectivo.

Pero la adopción de la IA no es uniforme, ni siquiera dentro de la propia organización. 

Por un lado, mientras los directivos celebran el aumento de las ventas e ingresos y la reducción de costes, los empleados usan de forma "furtiva" herramientas de IA como ChatGPT o Claude a escondidas porque, en muchos casos, funcionan mejor que las soluciones que implanta la dirección. 

La IA elegida por la cúpula directiva representa el cerebro lógico y planificador. 

Y la IA "sumergida", la que usan los empleados, es el sistema nervioso periférico: rápido, reactivo e intuitivo.

Entonces, la IA no se implementa, se adopta. 

Y su adopción real —la que ocurre en el día a día, en la empresa, en la fabrica, en el comercio, en los equipos, en los procesos— suele ser orgánica, caótica y, a menudo, invisible para la dirección y gerencia. Y muchas veces riesgosa.

Pero por otro lado, mientras algunos sectores transforman sus cadenas de valor, otros a falta de visión estratégica, apenas han empezado a explorar el potencial de la IA.

Aquí analizo el estado de esta tensión dinámica, explorando las herramientas, los usos reales y el impacto tangible en los resultados de negocio, intentado delinear el mapa de una transformación que ya está en marcha.


1. Inteligencia Artificial Integrada en las Herramientas Empresariales

Por un lado están la herramientas de software empresariales dotadas de Inteligencia Artificial que las empresas implementan de forma oficial, integrándolas directamente en el core de sus operaciones.

El objetivo es crear una fuente única de inteligencia, segura y alineada con los procesos de negocio.

Plataformas Integradas en Software Empresarial

Por ejemplo;

1.1 Microsoft 365 Copilot

Con 33 millones de usuarios activos, es la herramienta de productividad más extendida. 

Su poder reside en su ubicuidad, asistiendo en tareas que van desde la generación de borradores en marketing y ventas (la función con mayor adopción, presente en un 55% de las organizaciones con GenAI) hasta la gestión del conocimiento y el desarrollo de software.

1.2 SAP Business AI

Representa la integración más profunda de la IA en los procesos de negocio. Con más de 30,000 clientes en la nube y un potencial de 300 millones de usuarios para su copiloto Joule, su enfoque es contextual. 

La IA de SAP no solo responde a una pregunta, sino que entiende quién es el usuario, qué transacción está realizando y cuáles son los datos de negocio relevantes.

Su capacidad para mantener el contexto entre diferentes aplicaciones (ERP, SCM, RRHH) y su arquitectura de Grounded AI (que utiliza técnicas como RAG para consultar datos externos sin reentrenamiento) la convierten en un sistema nervioso central para la empresa.

1.3 Oracle AI Platform

Oracle embebe la IA directamente en sus Fusion Cloud Applications (ERP, SCM, RRHH, CX). Más que una capa externa, son capacidades nativas que transforman procesos críticos:

  • Finanzas: Detecta fraudes analizando millones de transacciones, predice flujos de caja y automatiza el cierre contable.
  • Cadena de Suministro: Usa Machine Learning para pronosticar la demanda con una precisión sin precedentes, optimizar el inventario y alertar proactivamente sobre riesgos en la cadena.
  • Gestión de Proyectos: Estima costes y plazos basándose en proyectos históricos y asigna recursos de forma inteligente.
  • Recursos Humanos: A través de su Generative AI Hub, se conecta con los mejores LLMs (GPT, Claude, Gemini, Llama) para potenciar la gestión del talento.

Otros sistemas ERP impulsados por IA:

NetSuite, Sage, Odoo ERP, Infor, etc..


Otras Plataformas Clave:

1.4 GitHub Copilot

Es una plataforma opensource imprescindible en el mundo del desarrollo. 
El 90% de sus licencias de pago pertenecen a empresas, donde acelera la creación de software para sus procesos.

1.5 Google Workspace con Gemini
Su fortaleza es la integración nativa con herramientas tan populares como Gmail, Docs, Sheets, ofreciendo desde resúmenes automáticos de reuniones hasta análisis de datos conversacionales.

1.6 Salesforce Einstein

Es un pionero en integrar la IA en el CRM, enfocado en el cliente, ofreciendo análisis predictivos, recomendaciones personalizadas y chatbots para mejorar la experiencia de venta y servicio.


2. La IA Super Especializada o Vertical: Optimiza Cada Función del Negocio

Paralelamente a las grandes plataformas, ha surgido un ecosistema de herramientas de IA diseñadas para resolver problemas específicos en cada departamento independiente, ofreciendo una profundidad que las soluciones generalistas no siempre alcanzan.

IA para Marketing y Ventas

Herramientas como Salesloft (chatbots conversacionales)o Lavender (optimización de emails) automatizan la prospección, califican leads y personalizan la comunicación a escala.

IA para Servicio al Cliente

Soluciones como Ada o Tidio gestionan la atención 24/7 a través de chatbots de atención al cliente que resuelven consultas, resumen tickets y escalan los casos complejos a agentes humanos, anticipando una reducción de personal en esta área del 15-17%.

IA para Operaciones y Supply Chain

Blue Yonder ofrece optimización predictiva de la cadena de suministro, mientras que Celonis utiliza la minería de procesos para identificar y eliminar cuellos de botella operativos.

IA para Finanzas y Compras

Vic.ai automatiza la gestión de facturas y cuentas por pagar, y DocuSign AI extrae datos clave y analiza riesgos en contratos de forma automática.

IA para Recursos Humanos

Plataformas como Phenom y Eightfold.ai usan IA para optimizar desde el reclutamiento, haciendo un matching inteligente entre candidatos y vacantes, hasta predecir la rotación de personal y diseñar planes de carrera personalizados.


3. La Economía Sumergida de la IA: uso de los empleados, Commingling y Workslop

En este punto la estrategia corporativa choca con la realidad del día a día de la empresa. 

Estudios revelan una brecha enorme entre la adopción de software empresarial tradicional y el uso individual de la Inteligencia Artificial.

Un estudio del MIT, dice el 90% de los trabajadores usa herramientas de IA personales (como ChatGPT) para sus tareas laborales, de forma casi furtiva.

Solo el 40% de las empresas tiene suscripciones corporativas oficiales a estos LLMs.

Se trata de una "economía sumergida" no es marginal. 

Y de alguna forma implica riesgos como el sesgo algorítmico, la privacidad de datos y la transparencia. 

O el "commingling" que es transferencia de Know How a la IA que podría usar la competencia.


También, hay estudios de MIT y de Harvard Business Review que afirman que el uso de la IA genera "workslop". Es decir, contenido de baja calidad, genérico o irrelevante generado por empleados que utilizan la IA de forma superficial o con un mínimo esfuerzo. 

Lo cierto es que el 53% de los Ejecutivos de alto nivel y el 44% de los gerentes son usuarios habituales de IA de forma "furtiva". 

Esto significa que la mayor parte de la interacción diaria con la IA en el mundo empresarial ocurre fuera de los canales oficiales.

Las Herramientas Preferidas son:

- ChatGPT (OpenAI)

- Claude (Anthropic), ideal para analizar documentos largos y complejos, como contratos o informes de investigación.

- Gemini (Google): Su ventaja es la integración nativa con el ecosistema de Google y el acceso a información en tiempo real a través de su buscador

- Perplexity AI: Funciona como un motor de búsqueda conversacional que cita sus fuentes. Es la herramienta ideal para la investigación factual y la validación de datos.


¿Por qué los empleados prefieren estas herramientas a las soluciones corporativas pagadas? 

Según una encuesta del MIT, la razón es simple: 
"Las respuestas son mejores" (80%), 
"Ya estoy familiarizado con la interfaz" (70%) 
y "Confío más en este tipo de IA" (60%).


4. ROI, Impacto y Resultados de Negocio por la Adopción de IA en las Empresas

Independientemente de si su origen es oficial, furtivo o "sumergido", el uso de la IA está generando un impacto concreto, medible, significativo y positivo tanto en los ingresos como en la reducción de costes.

4.1 Incremento de Ingresos y Reducción de Costes por Función gracias la IA

Según McKinsey las unidades de negocio que despliegan IA Generativa reportan resultados tangibles:

- Mayor Impacto en Ingresos: 

Estrategia / Contabilidad y Finanzas: 53% reportaron aumento >5% en sus ingresos
Supply Chain: 53% reportaron aumento.
Marketing / Ventas: 47% reportaron aumento..

- Mayor Reducción de Costes: 

Cadena de Suministro (61% de las empresas reportan reducción de costes), 
Operaciones de Servicio al Cliente (58%) 
y Recursos Humanos (56% de las empresas reportaron reducción de costes).

Es increíble, pero solo el 16% de las organizaciones planea recapacitar a más del 50% de sus empleados en los próximos 3 años. 

El reskilling o recapacitación será indispensable. 


- En cuanto al retorno de la inversión el MIT cuantifica :

A nivel Front-office: 
La calificación de leads es un 40% más rápida y la retención de clientes mejora un 10%, gracias a la IA.

A nivel Back-office:
Las empresas analizadas lograron ahorros de entre 2 y 10 millones de dólares anuales al eliminar la externalización de procesos (BPO) y redujeron en un 30% el gasto en agencias creativas externas.


Muy bien hasta aquí estas reflexiones sobre el Estado de la Inteligencia Artificial en las Empresas. 

Tenemos que trabajar en integrar la IA en el ADN cultural de la empresa, no solo en sus sistemas.

Equilibrar la adopción oficial con la realidad del uso cotidiano. Y prestar atención al riesgo que eso supone.

Y preparar al equipo para colaborar con una inteligencia que evoluciona mucho más rápido que cualquier manual de procedimientos.

- Software Mencionado:

- Referencias y documentos:
MIT NANDA Project - "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025" (Julio 2025)
McKinsey Global Survey - "The State of AI: How Organizations Are Rewiring to Capture Value" (Marzo 2025)
Andreessen Horowitz - "How 100 Enterprise CIOs Are Building and Buying Gen AI in 2025" (Junio 2025)
Anthropic Economic Index - "Uneven Geographic and Enterprise AI Adoption" (Septiembre 2025)