IA en la empresa: lecciones clave del informe “Superagency in the workplace”

En enero de 2025, McKinsey publicó el informe Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential, una radiografía clara sobre cómo empleados y líderes afrontaban la adopción de IA. Hoy, nueve meses después, la pregunta es inevitable: ¿hemos aprendido algo desde entonces? ¿Han cambiado realmente las empresas su manera de proceder o seguimos anclados en las mismas contradicciones?

La IA en la empresa sigue siendo un espejo incómodo: refleja el entusiasmo de los empleados, la cautela de los líderes y la enorme distancia entre la expectativa y la realidad.

En este artículo analizamos los datos más contundentes del estudio y reflexionamos sobre lo que deberían inspirar en líderes y empresas que no quieran quedarse rezagados.

“El 94% de los empleados y el 99% del C-suite dicen estar familiarizados con la IA generativa”

La primera lectura es optimista: la IA en la empresa ya no es un misterio. La mayoría de trabajadores y directivos saben qué es y perciben su relevancia.

Pero aquí aparece la primera contradicción. Familiaridad no significa adopción. Tener presente la IA en la conversación diaria no equivale a tenerla en los procesos críticos. Es como saberse la teoría de la transformación digital y seguir gestionando proyectos en hojas de Excel.

La reflexión es clara: la resistencia cultural ya no es excusa. El problema no está en convencer a la gente de que la IA importa, sino en habilitarla para que pueda usarla de forma eficaz, segura y con impacto real.

“Solo el 1% de las empresas se considera madura en el despliegue de IA”

Este dato debería hacer sonar todas las alarmas en los consejos de administración. Después de años de inversión, la realidad es que casi nadie se siente maduro en IA.

La explicación es incómoda: las empresas se han quedado en el terreno del piloto. McKinsey retrata organizaciones con pruebas, demos y casos puntuales, pero sin escalado. Es lo que podríamos llamar IA decorativa: luce bien en presentaciones, pero no cambia los resultados.

El paralelismo con otros ámbitos es evidente. Ninguna compañía se atrevería a presumir de un “piloto de ciberseguridad” cuando estándares como ISO/IEC 27001 exigen sistemas robustos. Tampoco debería bastar un piloto de IA sin un marco de gobernanza, métricas claras y responsables definidos.

La madurez no es cuestión de herramientas adquiridas, sino de cuánto valor económico y operativo se integra de manera sostenida. Y ese 1% nos recuerda lo lejos que estamos.

“Los líderes piensan que solo el 4% de los empleados usa IA para más del 30% de su trabajo; los empleados dicen que son el 13%”

Aquí aflora la brecha de percepción más peligrosa. Los directivos creen que el uso es marginal, mientras que los empleados aseguran usar IA en mucho mayor grado.

El riesgo es evidente: si la dirección piensa que apenas se utiliza, no priorizará inversión en formación ni en soporte. Mientras tanto, los equipos seguirán usando IA por su cuenta, sin políticas de seguridad ni criterios de calidad.

McKinsey lo confirma con los datos: estamos ante una shadow AI, una adopción oculta comparable a lo que en su día fue la shadow IT. La plantilla experimenta y saca partido de estas herramientas, pero sin control corporativo.

Reflexión: el talento va por delante de la estrategia. Ignorar esa realidad no solo frena la innovación, también erosiona la credibilidad de los líderes.

“El 48% de los empleados afirma que una formación formal aumentaría su uso de IA”

La mitad de los trabajadores piden algo muy concreto: formación estructurada. No hablamos de motivación ni de actitud, hablamos de recursos claros.

El dato es revelador porque muestra dónde está el cuello de botella. Los empleados quieren usar IA, pero necesitan un marco de aprendizaje serio. Y, sin embargo, más de un 20% de compañías reconocen que hoy ofrecen cero apoyo formal.

Aquí está la oportunidad. Igual que marcos como ITIL estandarizaron la gestión de servicios de TI, las organizaciones deben estandarizar la capacitación en IA. No con charlas aisladas, sino con programas prácticos que conecten con los procesos reales del negocio.

“Las principales preocupaciones de los empleados son la ciberseguridad (51%), la inexactitud (50%) y la privacidad (43%)”

El entusiasmo por la IA no elimina las dudas. McKinsey identifica las tres grandes sombras: seguridad, exactitud y privacidad.

El matiz interesante es que, pese a esas preocupaciones, el 71% de los empleados confía en que su empresa sabrá desplegar la IA de forma ética. Esa confianza es un activo estratégico. Pero es frágil: basta un error para que se convierta en desconfianza.

La reflexión aquí es que la IA no puede desplegarse sin marcos robustos de gobernanza. Igual que el GDPR transformó la forma de gestionar los datos, la futura AI Act europea marcará las reglas del juego en IA. Las empresas que integren desde ya medidas de seguridad, privacidad y auditoría estarán mejor posicionadas.

“El 47% de los líderes del C-suite cree que el ritmo de desarrollo es demasiado lento”

La paradoja es evidente. Los empleados usan IA más de lo que los líderes creen, pero los líderes, a su vez, sienten que la adopción va demasiado lenta.

¿Por qué esta contradicción? McKinsey lo explica con dos causas: falta de talento (46%) y de recursos (38%). Es decir, el freno no está en la voluntad, sino en la capacidad de absorber la tecnología.

La lección es dura: no se trata solo de adquirir licencias de software. Se trata de rediseñar la organización para que la IA sea parte de los procesos. Y eso exige talento cualificado y partners que ayuden a acelerar el roadmap. Sin ellos, la velocidad percibida siempre será insuficiente.

“Ventas y marketing (28%) y software engineering (25%) concentran gran parte del valor económico de la IA”

Si la pregunta es “¿por dónde empezar?”, el informe de McKinsey ofrece una respuesta clara: ventas, marketing y desarrollo de software son las áreas donde la IA aporta más valor económico inmediato.

La reflexión es que no se trata de abarcar todo, sino de focalizar en victorias tempranas. Optimizar campañas, personalizar interacciones con clientes, acelerar ciclos de desarrollo: ahí está el ROI tangible.

Lo sorprendente es que muchas empresas siguen invirtiendo en casos más experimentales, mientras descuidan las funciones que concentran el 50% del valor. Priorizar no es opcional; es la diferencia entre un proyecto interesante y una transformación real.

Conclusión: lecciones que no se pueden ignorar

El informe de McKinsey nos obliga a mirarnos al espejo.

• La IA en la empresa es conocida, pero apenas madura.
• Los empleados la usan más de lo que los líderes creen, generando una adopción oculta.
• La formación formal es la palanca más reclamada.
• La confianza existe, pero exige gobernanza sólida.
• El valor económico está identificado, solo falta priorizarlo y escalarlo.

La conclusión es sencilla: quedarse en la familiaridad ya no basta. La ventaja competitiva estará en quienes pasen del piloto a la madurez, con un liderazgo que combine visión, talento y ética.

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