Madurez de la IA: qué significa para tu organización

Qué significa la madurez de la IA

La madurez de la IA mide cuán desarrollada y deliberada es la utilización de la IA por parte de una organización, más allá de simplemente contar con herramientas de IA. La mayoría de los marcos describen esto como un modelo de madurez de la IA, que va desde la experimentación inicial y desestructurada hasta la integración total de la IA.

En la etapa más temprana, un puñado de empleados utiliza la IA por iniciativa propia. Nadie lo ha aprobado ni ha capacitado a nadie al respecto. Los resultados son inconsistentes y el trabajo rara vez es reutilizado por nadie más.

En la siguiente etapa, los equipos ejecutan pilotos estructurados. Un departamento elige una tarea específica, la realiza con la IA y mide si funcionó bien. Inteleos, una organización sin fines de lucro que administra exámenes de certificación médica, introdujo Perplexity Enterprise para ayudar a redactar preguntas de cuestionarios de bajo riesgo. Una vez que el piloto demostró su eficacia, Perplexity se implementó en el 88% del equipo de Inteleos.

A medida que las empresas adquieren mayor madurez en IA, comienzan a integrar herramientas de IA en los flujos de trabajo estándar y a conectarlas con los datos y sistemas de la compañía. Por ejemplo, en Paypal, los equipos de riesgo empresarial utilizan Perplexity como parte de un flujo de trabajo de seguridad estándar, verificando identificaciones mediante el cruce de detalles de propiedad y marcando cuentas sospechosas.

Y en la etapa de mayor madurez, la empresa ha adaptado sus productos, modelo de negocio u operaciones para incorporar plenamente la IA. También pueden utilizar sistemas de IA agénticos y modelos que se transfieren trabajo entre sí. En Rox, por ejemplo, la IA está integrada en el propio producto: los agentes automatizan partes de la investigación de ventas y el mantenimiento del CRM, mientras que las API de Perplexity proporcionan la inteligencia externa que respalda esos flujos de trabajo.

Por qué importa la madurez de la IA

Las ganancias de productividad personal gracias a la IA son relativamente comunes; el 80% de los encuestados las informó en la encuesta de McKinsey de 2026. Sin embargo, solo el 37% afirmó que ha contribuido al EBIT de su organización.

La diferencia en los resultados parece estar relacionada con la madurez del uso de la IA en la empresa. Los líderes en IA de McKinsey, que representan aproximadamente el 6% de los encuestados, atribuyen al menos el 5% del EBIT a la IA y describen el valor como significativo.

Las empresas con un programa de IA maduro comparten algunos comportamientos fundamentales:

• Han reestructurado los flujos de trabajo en torno a las soluciones de IA. Casi tres cuartas partes de los líderes de McKinsey rediseñaron sus flujos de trabajo debido a la IA, en comparación con una cuarta parte de los demás encuestados.
• La alta dirección está comprometida con el uso de la IA. En el estudio de BCG de 2025 realizado a 1250 ejecutivos, casi la totalidad del 5% de las empresas con las puntuaciones más altas de madurez en IA informa tener altos ejecutivos profundamente comprometidos, en comparación con el 8% del 60% con las puntuaciones más bajas.
• Priorizan el desarrollo de habilidades en IA para los empleados. Las mismas empresas con las puntuaciones más altas esperaban capacitar a más del 50% de su fuerza laboral en IA ese año, frente al 20% en las empresas con las puntuaciones más bajas.
• Han introducido soluciones de IA agéntica. Los líderes de McKinsey tenían más de 3 veces más probabilidades de estar escalando agentes en la mayoría de las funciones empresariales.

Madurez de la IA: marcos populares

El Modelo de Madurez de IA de Gartner basa su evaluación de la madurez de una organización en qué tan bien está integrada la IA en sus procesos. Califica a una organización de manera independiente en siete áreas: estrategia, datos, gobernanza, ingeniería, modelo operativo, cultura y valor de la IA. Luego, las organizaciones se agrupan en una de cinco etapas:

• Fundacional: uso experimental, poca coordinación
• Emergente: primeros pilotos en ejecución, cierto interés ejecutivo
• Operacional: IA utilizada en procesos empresariales
• Escalada: IA utilizada en múltiples funciones, con un ROI medible
• Transformacional: IA influyendo en la toma de decisiones y los modelos operativos, lo que genera una ventaja competitiva significativa

El modelo de madurez de automatización de la IA de Deloitte mide la madurez específicamente según la profundidad con la que los agentes están integrados en los procesos de una empresa.

• Nivel 1: automatización estándar sin agentes involucrados.
• Nivel 2: automatización básica, introducción de agentes en los procesos existentes.
• Nivel 3: procesos rediseñados activamente en torno a lo que los agentes pueden hacer.
• Nivel 4: la organización misma se reestructura en torno a la capacidad de la IA.

El Marco de Adopción de IA de Google Cloud realiza un seguimiento de la madurez a través de tres fases.

• Táctico: casos de uso de IA simples y limitados, a menudo sin un plan coherente para lo que sigue.
• Estratégico: la IA ofrece valor empresarial sostenible, con varios sistemas implementados y mantenidos en producción.
• Transformacional: la IA es fundamental para la organización, impulsa la innovación y cuenta con el respaldo de una estructura para escalarla aún más.

También divide la madurez en seis temas, cada uno formado donde se cruzan dos áreas centrales: personas, procesos, tecnología y datos.

• Aprender: la calidad y escala de los programas para desarrollar habilidades en IA.
• Liderar: si el trabajo con IA cuenta con el respaldo de la dirección y la coordinación entre equipos.
• Acceder: la facilidad con la que los datos y los activos de IA se pueden compartir y reutilizar en toda la organización.
• Escalar: si los servicios nativos de la nube pueden manejar cargas de trabajo de IA a un volumen real.
• Proteger: el grado de protección y gobernanza responsable de los datos y los sistemas de IA.
• Automatizar: la fiabilidad con la que los sistemas de IA se ejecutan en producción.

Si bien los marcos difieren en términos de enfoque y medición, describen el mismo recorrido de madurez: experimentación desestructurada, luego pilotos con el apoyo de la dirección, después IA integrada en el trabajo diario y, finalmente, IA que remodela la propia organización.

Madurez de la IA: obstáculos comunes

Cuatro obstáculos suelen interponerse en el camino hacia la madurez de la IA en las organizaciones. A continuación, se muestra cómo abordarlos:

1. Calidad de los datos

Al introducir pilotos de IA interfuncionales, elija un primer caso de uso de IA y, a continuación, identifique la o las dos fuentes de datos en las que se basa. Asegúrese de que dichas fuentes cumplan con lo siguiente:

• Organizadas: conserve únicamente los registros que el caso de uso necesite, en un solo lugar.
• Precisas: elimine duplicados, corrija registros obsoletos y verifique si hay errores.
• Bajo propiedad: designe a una persona que mantenga los datos precisos y decida quién puede modificarlos.

Agregue más fuentes de datos solo después de que las primeras produzcan respuestas confiables. Defina términos compartidos, como qué se considera un cliente activo, en un único lugar desde el cual lea la herramienta de IA.

2. Habilidades

Reserve un espacio recurrente en el calendario, ya sea diario o semanal, para que las personas practiquen la IA en su propio trabajo, ya sea de forma individual o en grupo. Enseñe a los empleados a verificar las fuentes de la IA y a evaluar sus resultados.

Antes de implementar un nuevo flujo de trabajo de IA, pida a las personas que realizan dicha tarea que anoten los pasos, prueben la versión con IA y señalen dónde se queda corta. Conecte la IA con las herramientas que ya están en uso y realice pruebas con unos pocos usuarios antes de una implementación más amplia.

3. Gobernanza

Unas reglas claras sobre las herramientas, los datos y la revisión permiten que el uso de la IA crezca y se escale rápidamente sin añadir riesgos. Publique una lista corta de herramientas aprobadas y exija el inicio de sesión corporativo. Establezca niveles de datos que indiquen qué tipos de datos se pueden introducir en cada herramienta.

Decida cuánta revisión humana necesita cada tipo de trabajo, clasificando cada flujo de trabajo asistido por IA en una de tres categorías: gestionado por la IA, revisado por humanos o gestionado por humanos. Asimismo, mantenga un registro de qué herramientas de IA se utilizaron para qué trabajo y quién revisó los resultados, de modo que un error pueda rastrearse hasta su origen y corregirse.

4. Valor empresarial

Según descubrió BCG, más del 60% de las empresas con las puntuaciones de madurez más altas realizan un seguimiento riguroso del valor de la IA, en comparación con el 17% de las empresas estancadas. Elija un flujo de trabajo medible y registre la línea base: tiempo, costo y tasa de errores. Establezca criterios de éxito y una fecha de decisión antes de que comience el piloto. Realice un seguimiento del costo por uso desde el primer día y escale solo después de que los resultados superen la línea base.

Madurez de la IA: un glosario

Adopción de IA: El grado en que se utilizan las herramientas de IA. A menudo se utiliza de manera indistinta con la madurez de la IA, pero ambas son diferentes: la madurez se refiere al uso sistemático de la IA en toda la organización. La adopción simplemente indica cuántas personas la están utilizando.

Preparación para la IA: Indica si la infraestructura y los datos están listos para utilizar la IA de manera eficaz. Una organización puede tener datos limpios y una infraestructura sólida y aun así quedarse atrás en madurez, si no ha adaptado su forma de operar en torno a las capacidades de la IA.

Madurez de la IA: Qué tan deliberada y eficazmente se está utilizando la IA. La adopción y la preparación hacen posible la madurez, pero no la garantizan.

Gobernanza de la IA: Las reglas y los procesos que determinan cómo se utiliza la IA de manera responsable dentro de una organización, quién aprueba los nuevos casos de uso y qué se somete a revisión.

IA agéntica: Sistemas de IA que pueden actuar por sí mismos y ejecutar tareas de varios pasos, en lugar de limitarse a responder a un solo mensaje.

Orquestación: Ejecución de múltiples agentes de IA, donde uno puede transferir parte de una tarea a otro, en lugar de utilizar cada uno de forma aislada.

Madurez de la IA: Autoevaluación rápida

Responder unas pocas preguntas puede darle a cualquier empleado una idea aproximada de dónde se encuentra su organización.

Dónde encaja Perplexity

Perplexity Computer apoya el camino hacia la madurez de la IA en las organizaciones al reunir 20 modelos avanzados en un solo sistema, que abarca la investigación, el análisis, el contenido y el código, en lugar de ejecutar cada uno como una herramienta separada. Dirige el trabajo directamente entre esos modelos, el tipo de orquestación que caracteriza las etapas más avanzadas de la madurez.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un modelo de madurez de la IA?
Un marco que califica la capacidad de la IA de una organización y le asigna un nivel basado en cuán desarrollada y deliberada es su utilización de la IA.

¿Cuáles son las etapas de la madurez de la IA?
La mayoría de los marcos describen un arco similar: experimentación desestructurada, luego pilotos estructurados, después IA integrada en los flujos de trabajo diarios y, por último, IA operando en toda la organización con autonomía.

¿En qué se diferencia la madurez de la IA de la adopción de la IA?
La adopción mide si las herramientas de IA se están utilizando. La madurez mide cuán eficazmente se están utilizando.

¿Cuál es la diferencia entre la madurez de la IA y la preparación para la IA?
La preparación mide si la infraestructura y los datos están listos para utilizar la IA de manera eficaz. La madurez mide si la organización realmente ha construido sus operaciones en torno a dicha capacidad.

¿Qué significa la gobernanza de la IA?
Las reglas y los procesos que determinan cómo se utiliza la IA de manera responsable dentro de una organización, incluido quién aprueba los nuevos casos de uso y qué se revisa antes de la implementación.

¿Qué es la IA agéntica?
Sistemas de IA que pueden actuar por sí mismos, ejecutando tareas de varios pasos en lugar de limitarse a responder a un solo mensaje.

¿Qué es la orquestación de la IA?
La ejecución conjunta de múltiples modelos o sistemas de IA, de modo que uno pueda transferir parte de una tarea a otro, en lugar de utilizar cada herramienta de forma aislada.

¿Cómo puede una organización mejorar su madurez en IA?
Superando la experimentación aislada para avanzar hacia pilotos estructurados con una propiedad clara, conectando luego la IA con datos y flujos de trabajo reales, e integrando una gobernanza para determinar dónde la IA puede actuar sin supervisión.