Madurez de la IA: qué significa para su organización

Qué significa la madurez de la IA

La madurez de la IA mide cuán desarrollado y deliberado es el uso que una organización hace de la IA, más allá de simplemente contar con herramientas de IA. La mayoría de los marcos de trabajo describen esto como un modelo de madurez de la IA, que va desde la experimentación temprana 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 formado a nadie al respecto. Los resultados son inconsistentes y el trabajo rara vez es reutilizado por nadie más.

En la siguiente etapa, los equipos realizan pruebas piloto estructuradas. Un departamento elige una tarea específica, la ejecuta con la IA y mide si ha funcionado 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 la prueba 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 sus flujos de trabajo estándar y a conectarlas con los datos y sistemas de la empresa. 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 da soporte a esos flujos de trabajo.

Por qué importa la madurez de la IA

Las ganancias de productividad personal gracias a la IA son relativamente comunes, reportadas por el 80% de los encuestados 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 en el uso de la IA por parte de la empresa. Los líderes en IA de McKinsey, que representan aproximadamente al 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 sus flujos de trabajo en torno a soluciones de IA. Casi tres cuartas partes de los líderes de McKinsey habían rediseñado 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 con 1250 ejecutivos, casi la totalidad del 5% de las empresas con las puntuaciones más altas de madurez en IA informaron contar con directivos profundamente comprometidos, en comparación con el 8% del 60% con las puntuaciones más bajas.
• Priorizan el desarrollo de habilidades en IA para los empleados. Esas 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 integrada está 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. Las organizaciones se agrupan entonces en una de cinco etapas:

• Fundamental: Uso experimental, poca coordinación
• Emergente: Primeras pruebas piloto en marcha, cierto interés ejecutivo
• Operativa: IA utilizada en los procesos empresariales
• Escalada: IA utilizada en múltiples funciones, generando un ROI medible
• Transformacional: La IA influye en la toma de decisiones y en los modelos operativos, aportando una ventaja competitiva significativa

El modelo de madurez de automatización de IA de Deloitte mide la madurez específicamente según el grado de integración de los agentes en los procesos de una empresa.

• Nivel 1: Automatización estándar sin la participación de agentes.
• Nivel 2: Automatización básica, con agentes introducidos en los procesos existentes.
• Nivel 3: Procesos rediseñados activamente en función de lo que los agentes pueden hacer.
• Nivel 4: La propia organización 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 en tres fases.

• Táctica: Casos de uso de IA simples y limitados, a menudo sin un plan coherente para lo que sigue.
• Estratégica: La IA aporta valor empresarial sostenible, con varios sistemas implementados y mantenidos en producción.
• Transformacional: La IA es central para la organización, impulsa la innovación y cuenta con el respaldo de una estructura para seguir escalándola.

También divide la madurez en seis temas, cada uno formado en la intersección de dos áreas principales: personas, procesos, tecnología y datos.

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

Si bien los marcos difieren en cuanto a su enfoque y medición, todos describen el mismo recorrido de madurez: experimentación desestructurada, luego pruebas piloto con el apoyo del liderazgo, a continuación, la IA integrada en el trabajo diario y, finalmente, la IA transformando la organización misma.

Madurez de la IA: obstáculos comunes

Cuatro obstáculos suelen interponerse en el camino hacia la madurez de la IA en las organizaciones. Así es como se pueden abordar:

1. Calidad de los datos

Al introducir pruebas piloto de IA transversales, elija un primer caso de uso de IA e identifique la fuente o fuentes de datos en las que se basa. Asegúrese de que esas fuentes sean:

• Organizadas: conserve únicamente los registros que el caso de uso necesita, en un solo lugar.
• Precisas: elimine duplicados, corrija registros obsoletos y compruebe si hay errores.
• Bajo propiedad: asigne a una persona responsable de mantener la precisión de los datos y de decidir quién puede modificarlos.

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

2. Habilidades (Skills)

Establezca un espacio recurrente en el calendario, diario o semanal, para que las personas practiquen con la IA en su propio trabajo, ya sea de forma individual o en grupo. Enseeñe 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 de IA e indiquen en qué aspectos se queda corta. Conecte la IA con las herramientas que ya se utilizan y haga pruebas con unos pocos usuarios antes de realizar un despliegue más amplio.

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 breve de herramientas aprobadas y exija el inicio de sesión corporativo. Establezca niveles de datos que especifiquen qué tipos de datos se pueden introducir en cada herramienta.

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

4. Valor empresarial

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, según descubrió BCG. Elija un flujo de trabajo medible y registre la línea base: tiempo, coste y tasa de errores. Establezca criterios de éxito y una fecha de decisión antes de que comience la prueba piloto. Realice un seguimiento del coste 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 la IA: El grado en que se están utilizando las herramientas de IA. A menudo se utiliza indistintamente con 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 usando.

Preparación para la IA (AI readiness): 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 a las capacidades de la IA.

Madurez de la IA: Con qué propósito y eficacia 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 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 una sola consigna (prompt).

Orquestación: Ejecución de múltiples agentes de IA en la que 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 a unas pocas preguntas puede darle a cualquier empleado una idea aproximada de la posición de 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 investigación, análisis, contenido y código— en lugar de ejecutar cada uno como una herramienta separada. Dirige el trabajo entre esos modelos directamente, 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 IA de una organización y le asigna un nivel en función de cuán desarrollado y deliberado es su uso de la IA.

¿Cuáles son las etapas de la madurez de la IA?
La mayoría de los marcos describen un recorrido similar: experimentación desestructurada, luego pruebas piloto estructuradas, a continuación la IA integrada en los flujos de trabajo diarios y, por último, la 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 de alguna manera. 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 usar la IA de manera eficaz. La madurez mide si la organización realmente ha construido sus operaciones en torno a esa capacidad.

¿Qué significa gobernanza de la IA?
Las reglas y procesos que determinan cómo se utiliza la IA de manera responsable dentro de una organización, incluyendo 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, llevando a cabo tareas de varios pasos en lugar de limitarse a responder a una sola consigna.

¿Qué es la orquestación de la IA?
Ejecutar múltiples modelos o sistemas de IA juntos para que uno pueda transferir parte de una tarea a otro, en lugar de usar cada herramienta de forma aislada.

¿Cómo puede una organización mejorar su madurez en IA?
Superando la experimentación aislada para avanzar hacia pruebas piloto estructuradas con una clara asignación de responsabilidades, conectando luego la IA a datos y flujos de trabajo reales, e integrando una gobernanza para los ámbitos en los que la IA puede actuar sin supervisión.