La conversación en torno a la inteligencia artificial (IA) ha cambiado de forma decisiva.
De acuerdo con el Foro Económico Mundial (WEF, por sus siglas en inglés), las empresas están dejando atrás la etapa de la experimentación para exigir impacto real, medible y escalable, directamente vinculado a productividad, ingresos y reducción de costos.
Este giro de enfoque es el eje del informe Proof over Promise: Insights on Real-World AI Adoption from 2025 MINDS Organizations, elaborado por el WEF en colaboración con Accenture y presentado en el marco del Foro de Davos.
El documento sostiene que la IA pasó de ser una promesa a un examen de desempeño, en el que los proyectos deben demostrar valor concreto en la operación diaria.
El análisis se basa en cientos de aplicaciones y entrevistas con organizaciones que forman parte del programa MINDS, una iniciativa del WEF dentro de su AI Global Alliance, diseñada para ayudar a líderes empresariales a desbloquear el valor de la IA en los negocios y la sociedad.
Aunque no se trata de una encuesta representativa de todo el mercado, el reporte funciona como un escaparate global de casos con impacto comprobable y aprendizajes clave.
De la promesa al rendimiento medible
Según el informe, con la sola adopción de IA generativa, las organizaciones esperan incrementos de productividad y crecimiento de ingresos de doble dígito en los primeros 18 meses, además de reducciones de costos en proporciones similares.
Estas expectativas han elevado el estándar de evaluación y han dejado en evidencia que muchos proyectos piloto no logran escalar.
Entre los principales obstáculos para pasar de la prueba a la adopción sostenida se encuentran la preparación y calidad de los datos, la infraestructura heredada, la gobernanza fragmentada y la falta de capacitación de la fuerza laboral.
Cinco claves para la nueva etapa de la IA
El reporte resume esta transición en cinco hallazgos principales:
El primero es que las organizaciones más avanzadas están convirtiendo la IA en una capacidad estratégica, integrada a procesos clave y objetivos de largo plazo, y no como una herramienta aislada.
El segundo desplaza el foco de la tecnología al factor humano.
Los proyectos que avanzan más rápido son aquellos codiseñados con los empleados, con inversión en capacitación por roles y estrategias de gestión del cambio que integran la IA al trabajo cotidiano.
El tercer hallazgo apunta a la calidad de los datos como la mayor barrera para el éxito.
El informe subraya que la preparación, limpieza y gobernanza de la información —una etapa poco visible— es decisiva para lograr impacto a escala, incluso más que los modelos en sí.
El cuarto se centra en la infraestructura como limitación económica y técnica.
En lugar de expandir servidores sin rumbo, las organizaciones están priorizando plataformas unificadas que conecten modelos, flujos de trabajo y aplicaciones de forma segura y eficiente.
En este contexto, el 55% opera con esquemas híbridos, 30% apuesta por la nube como prioridad y 15% mantiene cómputo local por razones de soberanía o desempeño.
Finalmente, el quinto hallazgo identifica a la gobernanza como condición indispensable para escalar.
El WEF destaca un movimiento hacia una gobernanza habilitada por tecnología, con monitoreo de modelos, detección de sesgos y controles integrados a todo el ciclo de vida de la IA, bajo un enfoque de confianza por diseño.
En conjunto, el informe deja claro que el mercado ya no premia la promesa: la inteligencia artificial debe probar su valor con resultados concretos y sostenibles.
