La inteligencia artificial ha pasado de ser una promesa a una realidad competitiva. Esa es la premisa central de The AI Transformation Manifesto, el nuevo informe de McKinsey, que plantea una hoja de ruta basada en 12 principios para distinguir a las compañías que están transformando realmente su modelo de negocio con IA de aquellas que solo despliegan soluciones aisladas.
La discusión llega en un momento de fuerte aceleración en la adopción corporativa de la IA a nivel global. Según el AI Index 2025 de la Universidad de Stanford, el 78% de las organizaciones reportó haber utilizado IA en 2024, frente al 55% registrado el año anterior.
Además, la inversión privada global en IA generativa alcanzó los US$ 33,900 millones, un crecimiento de 18.7% respecto de 2023. Las cifras confirman que la IA dejó de ser una tecnología experimental. Sin embargo, su adopción masiva no garantiza, por sí sola, una transformación real.
¿Qué garantiza el éxito de la aplicación de IA en las organizaciones?
El informe de McKinsey plantea que la ventaja competitiva proviene de la velocidad y efectividad con que las organizaciones la aplican para resolver problemas reales del negocio y escalar sus resultados. Bajo esa lógica, el manifiesto funciona como una lista de verificación para que los líderes empresariales evalúen y guíen su proceso de transformación con IA.
Cabe destacar que los principios del estudio se organizan en torno a tres ejes: estrategia, talento y ejecución. El primero plantea que la transformación con IA debe ser liderada desde la alta dirección. Según McKinsey, no existen casos de éxito en los que los líderes del negocio no hayan estado al mando del proceso, combinando su conocimiento sectorial con una comprensión profunda de la tecnología y los datos para reimaginar la compañía.
Por otro lado, el manifiesto pone especial énfasis en la generación de valor económico. Uno de sus principios lo resume así: “Si el valor que estás creando no mueve el negocio, lo estás haciendo mal”.
El análisis de 20 empresas líderes en IA muestra que sus procesos de transformación generaron, en promedio, un aumento de 20% en el EBITDA, alcanzaron el punto de equilibrio en uno o dos años y produjeron US$ 3 de EBITDA incremental por cada dólar invertido.
"La IA no es un proyecto de tecnología, sino una transformación del negocio de punta a punta. Nuestro manifiesto es una hoja de ruta para que los CEO de la región evalúen si están construyendo capacidades reales o solo soluciones aisladas", afirma Alonso Razetto, socio y managing partner de la oficina de McKinsey & Company en Lima.
Equilibrar lo mejor de ambos modelos
Por otro lado, la brecha entre adopción y generación de valor también aparece en otros estudios. Boston Consulting Group (BCG) advierte que, aunque la inversión en IA continúa creciendo, solo una minoría de empresas logra convertirla en resultados medibles y escalables.
En su análisis de 2025 sobre la “brecha de valor” en IA, BCG advierte que las organizaciones más avanzadas no se distinguen por experimentar más, sino por reimaginar sus flujos de trabajo y construir las capacidades tecnológicas y de datos necesarias para escalar.
Asimismo, el informe de McKinsey recomienda aplicar el concepto de los “giros 30-70” para gestionar la transformación de personas. El término alude a la transición estratégica desde un modelo tradicional —en el que apenas 30% del talento es interno o de alto nivel— hacia un estándar de vanguardia.
La meta final de este giro es que más del 70% del talento tecnológico sea interno, que más del 70% sea ingeniero, orientado al desarrollo y la construcción de soluciones, y que más del 70% opere con un nivel avanzado de capacidades. El resultado es la creación de equipos más pequeños y ágiles, que superan a grandes ejércitos de personal menos cualificado.
Así, el informe de McKinsey deja claro que la velocidad se ha convertido en una ventaja organizacional crítica. Las empresas ganadoras son aquellas cuyo modelo operativo les permite reasignar recursos con rapidez, empoderar a los equipos para que actúen con autonomía y reducir la latencia entre una idea y su ejecución.
Por último, el estudio subraya un nuevo requisito para operar en la era de la IA: la confianza digital. A medida que esta tecnología gana potencia e independencia, la capacidad de las empresas para gestionar riesgos, proteger datos y asegurar un uso ético se vuelve indispensable para mantener la confianza de clientes y reguladores.
