La Inteligencia Artificial para empresas está entrando en una nueva etapa. Tras varios años de experimentación con IA generativa, asistentes y copilotos, las organizaciones empiezan a cambiar el foco. Ahora, la prioridad es convertir esta tecnología en impacto real para el negocio. Los datos de nuestro entorno reflejan esta evolución.
Según el IV Observatorio de la Nueva Economía BNEW 2026, elaborado por el Consorci de la Zona Franca de Barcelona a partir de las respuestas de 1.792 profesionales, la IA ya tiene un impacto directo en el 99% de las organizaciones participantes. Para el 49%, ese impacto ya es alto o muy alto.
La tendencia también se observa en el tejido empresarial catalán. Según el Baròmetre de la Innovació a Catalunya 2026 de ACCIÓ, el 30,4% de las empresas catalanas de más de nueve trabajadores invirtió en Inteligencia Artificial durante 2025. En 2024 fue el 24% y en 2023, el 12,6%.
A escala española, los datos del Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad (ONTSI) sitúan el uso de tecnologías de IA en el 20,5% de las empresas de 10 o más empleados en 2025. Entre las grandes compañías, el porcentaje alcanza el 57,5%.
De experimentar con IA a integrarla en el negocio
La adopción avanza. El siguiente reto es conseguir que la IA aplicada al negocio deje de funcionar como un conjunto de iniciativas aisladas. El objetivo es integrarla en los datos, procesos, productos y conocimiento de la organización. El verdadero salto está en pasar de experimentar con IA a convertirla en una capacidad empresarial sostenible.
Como analizamos en Implementación de IA en empresas: lo que todo CIO debería revisar antes de desplegarla, este proceso va más allá de la tecnología. También implica abordar la gobernanza, la integración con los sistemas existentes, la capacidad de escalar las soluciones y la medición de su impacto.
Al mismo tiempo, la evolución hacia los agentes de IA (AI Agents) está ampliando las posibilidades. Ya no hablamos solo de sistemas que generan contenido o responden preguntas.Los agentes pueden acceder a información, conectarse con herramientas y bases de datos, interpretar diferentes fuentes y ejecutar acciones.
Desde Quantion identificamos cinco grandes áreas donde la Inteligencia Artificial puede generar un impacto real en las empresas.
1. IA para tomar mejores decisiones
Las empresas disponen de más datos que nunca. El reto está en convertirlos en conocimiento útil para tomar mejores decisiones en el momento adecuado. La Inteligencia Artificial puede cambiar la forma en la que las personas interactúan con la información de una organización. Puede facilitar el acceso a los datos y ayudar a interpretar grandes volúmenes de información.
Con los agentes de IA, esta capacidad adquiere una nueva dimensión. Los agentes pueden conectarse a diferentes fuentes y bases de datos. También pueden relacionar información y ayudar a detectar patrones, desviaciones o situaciones inesperadas. La conexión entre datos, contexto de negocio e IA es clave para construir organizaciones realmente data-driven.
En De los datos a las decisiones: cómo la IA impulsa organizaciones data-driven profundizamos en esta evolución. Una plataforma de datos sólida y los Data Agents pueden facilitar el acceso a la información y convertir preguntas de negocio en información más útil para la toma de decisiones. El objetivo no es sustituir la decisión humana. Se trata de aumentar nuestra capacidad para entender lo que ocurre y decidir con mayor contexto, rapidez y precisión.
2. IA para mejorar las operaciones y la eficiencia
La automatización con IA representa otra de las grandes oportunidades para las empresas. En cualquier organización existen tareas y procesos que consumen tiempo, generan fricción o requieren mucha intervención manual. La Inteligencia Artificial permite abordar parte de este trabajo.
Además, puede hacerlo utilizando diferentes tipos de información. No solo trabaja con datos estructurados. También puede interpretar documentos, conversaciones, imágenes y otras fuentes. Esto permite avanzar desde modelos de automatización basados en reglas hacia sistemas capaces de interpretar información, comprender el contexto y adaptarse a diferentes situaciones.
Más eficiencia, menos tareas de bajo valor
La eficiencia es una de las principales motivaciones de las empresas de nuestro entorno para innovar. El Baròmetre de la Innovació a Catalunya 2026 de ACCIÓ muestra que el 64,7% de las empresas innovadoras catalanas espera aumentar su eficiencia gracias a la innovación. Además, el 47,1% espera incrementar su productividad.
Los agentes de IA pueden llevar esta evolución un paso más allá. Pueden coordinar diferentes herramientas y acciones dentro de un mismo proceso.Así, la automatización deja de limitarse a tareas individuales. Puede empezar a cubrir procesos que requieren interpretar información, realizar pasos intermedios e interactuar con diferentes sistemas.
La oportunidad está en simplificar operaciones, reducir tareas de bajo valor y liberar tiempo. De esta forma, las personas pueden concentrarse en aquellas actividades donde aportan un mayor valor.
3. IA para generar más valor para los clientes
La Inteligencia Artificial para empresas no solo tiene impacto dentro de la organización. También puede transformar la relación entre una compañía y sus clientes. Durante años, las personas se han adaptado a interfaces, menús, formularios y procesos definidos por la tecnología. La IA permite avanzar hacia otro tipo de interacción. Los sistemas pueden comprender mejor la intención, el contexto y las necesidades de cada usuario.
Esto abre la puerta a experiencias más naturales, personalizadas y relevantes.
De la eficiencia a una mejor experiencia
El potencial va más allá de reducir costes o mejorar la eficiencia de la atención. La IA puede ayudar a aumentar el valor ofrecido al cliente y mejorar su experiencia. Esto puede tener un impacto en la satisfacción, la fidelización y la retención. La personalización, los asistentes inteligentes y las interfaces basadas en lenguaje natural están cambiando la relación con los productos y servicios digitales.
Por tanto, no se trata únicamente de aplicar IA para hacer más eficiente una experiencia que ya existe. También permite crear nuevas formas de relacionarnos con los clientes y diseñar servicios que antes no eran posibles.
4. IA para activar el conocimiento y potenciar la generación de contenidos
Gran parte del valor de una empresa reside en el conocimiento que ha acumulado a lo largo del tiempo. Ese conocimiento vive en documentos, proyectos, procesos, presentaciones, propuestas y sistemas. Pero también está en la experiencia de las personas que forman parte de la organización.
Uno de los grandes potenciales de la IA aplicada a empresas es hacer ese conocimiento más accesible, reutilizable y útil. Los agentes especializados pueden jugar aquí un papel relevante. En lugar de depender de un único modelo generalista, las organizaciones pueden disponer de agentes con diferentes áreas de conocimiento y capacidades. Estos agentes pueden colaborar y activar el conocimiento adecuado en cada momento.
Mucho más que generar contenidos
Esta evolución también cambia la forma de entender la generación de contenidos con IA. Ya no se trata simplemente de pedir a un modelo que genere un texto. El verdadero potencial aparece al combinar conocimiento corporativo, contexto y capacidades expertas.
La IA puede convertirse así en una nueva capa de acceso al conocimiento de la organización. Puede conectar información que hasta ahora estaba distribuida entre diferentes personas, equipos y sistemas. Para las empresas intensivas en conocimiento, esta combinación puede convertirse en una de las áreas con mayor potencial estratégico.
5. IA para transformar el ciclo de desarrollo de software
La IA en el desarrollo de software es otro de los ámbitos donde esta tecnología puede generar un impacto transversal. Sin embargo, reducir esta transformación a generar código más rápido sería quedarse solo con una parte del proceso.
La oportunidad está en aplicar Inteligencia Artificial a todo el ciclo de desarrollo de producto digital. Esto incluye la planificación, la definición, el diseño, la ejecución, la validación, el despliegue y la posterior operación y monitorización. Cada fase implica perfiles, herramientas, información y decisiones diferentes.
Además, una parte importante del esfuerzo de los equipos se dedica a trasladar el contexto de una fase a la siguiente. Cada equipo necesita entender lo que se ha definido anteriormente y convertirlo en información útil para continuar el trabajo.
Conectar mejor cada fase del desarrollo
La IA, y especialmente los agentes, puede ayudar a conectar mejor estas etapas. También puede contribuir a preservar el contexto y facilitar que cada equipo tenga la información que necesita.Esto permite entender la Inteligencia Artificial de una forma más amplia. No es solo un copiloto para determinadas tareas técnicas.
Puede convertirse en una capacidad que acompañe todo el proceso de construcción y evolución de un producto digital y ayude a reducir las fricciones entre fases. El objetivo final no es simplemente desarrollar más rápido. Es mejorar la forma en la que personas, conocimiento y tecnología se conectan durante todo el ciclo de desarrollo.
Una mejor conexión puede reducir tiempos y facilitar una transición más fluida desde la idea inicial hasta la operación del producto.
De adoptar IA a generar impacto real
Estas cinco áreas reflejan una misma evolución. La Inteligencia Artificial está pasando de ser una herramienta aislada a integrarse progresivamente en el funcionamiento de las organizaciones. El contexto local muestra que este cambio ya está en marcha.
La adopción de IA entre las empresas catalanas ha pasado del 12,6% en 2023 al 30,4% en 2025. Al mismo tiempo, el ecosistema alrededor de esta tecnología continúa creciendo. ACCIÓ identifica cerca de 500 empresas especializadas en IA en Catalunya, con una facturación agregada superior a 2.155 millones de euros y cerca de 14.500 profesionales.
El IV Observatorio de la Nueva Economía BNEW 2026 apunta además a la continuidad de esta inversión. El 80% de las empresas participantes muestra intención de seguir invirtiendo en innovación.
El siguiente paso para las empresas
No todas las organizaciones tienen las mismas prioridades ni necesitan avanzar al mismo ritmo. El valor de la Inteligencia Artificial para empresas dependerá de identificar aquellos ámbitos donde confluyan tres elementos: impacto para el negocio, viabilidad tecnológica y capacidad de adopción.
La siguiente etapa no consiste en acumular más pilotos de IA. Consiste en convertir la Inteligencia Artificial en una capacidad real de negocio.
Una capacidad conectada con los datos, los procesos, el conocimiento, los productos y las personas de la organización.
Ahí es donde la IA deja de ser únicamente una tecnología y empieza a convertirse en una palanca de transformación empresarial.
