El ROI de la IA en 2025: cómo los agentes de IA están desbloqueando el valor empresarial
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El ROI de la IA en 2025: cómo los agentes de IA están desbloqueando el valor empresarial
Vista detallada de cada página de diapositiva, incluyendo diseño, contenido clave y elementos visuales.
Diapositiva de título con una visualización colorida de estilo molecular en 3D y el subtítulo principal: 'Cómo los agentes están desbloqueando la próxima ola de valor empresarial impulsado por la AI' con la marca Google Cloud
Diseño de portada de página completa con tipografía grande y en negrita, gráficos abstractos vibrantes en 3D en colores rosa, naranja, cian y amarillo que crean profundidad, logotipo de Google Cloud en la parte superior izquierda
Descripción general de la evolución de la AI, desde predictiva a generativa y a la era agentic, destacando que el 88% de los primeros usuarios de la AI agentic ahora ven un ROI positivo. Explica el cambio de 'si' a 'cómo' las empresas deben usar la AI, con un enfoque en la ampliación de los casos de uso probados y la creación de agentes de AI sofisticados. Escrito por Oliver Parker, VP Global Generative AI GTM en Google Cloud.
Diseño de dos columnas con texto narrativo en el lado izquierdo, estadística grande del 88% con barra de degradado en el lado derecho, gráficos abstractos en 3D en el fondo
Seis hallazgos principales presentados en tarjetas de colores organizadas por tres capítulos: (1) Agentes de AI implementados a escala: el 52% tiene agentes en producción, (2) Los primeros usuarios de la AI agentic disfrutan de una ventaja significativa: el 88% ve ROI, (3) Gen AI continúa generando retornos: el 74% ve ROI en al menos un caso de uso, (4) El ROI prospera en todos los casos de uso: el 39% ve ROI en productividad, el 37% en experiencia del cliente, el 33% en ventas/marketing, (5) El respaldo ejecutivo impulsa el éxito de la AI: el 78% con patrocinio de nivel C ve ROI, (6) Los desafíos aún presentan obstáculos: la consideración número 1 es la privacidad y la seguridad de los datos
Fondo oscuro con seis tarjetas degradadas de colores (espectro de rojo a amarillo a verde a azul) dispuestas en una cuadrícula, etiquetas de capítulo en la parte superior, notas detalladas al pie en la parte inferior
Descripción de la metodología de investigación: encuesta en línea de 16 minutos a 3.466 líderes empresariales sénior de empresas globales con ingresos de más de $10 millones y más de 100 empleados. Realizado por Google Cloud y National Research Group entre el 18 de abril y el 3 de junio de 2025. Evaluación comparativa integral del impacto de gen AI en el rendimiento empresarial y financiero. A menos que se indique lo contrario, las estadísticas solo incluyen a aquellos que usan gen AI en producción.
El lado izquierdo contiene el texto de la metodología, el lado derecho presenta una visualización abstracta de malla de partículas iridiscentes en 3D en degradados de púrpura, rosa y azul
Desglose detallado de los encuestados: 940 CEO/CIO, 1.097 CFO/CMO/CTO, 768 CISO/CDO/CSO/COO/Directores, 661 Directores de TI/Jefes de Innovación. Distribución geográfica en más de 25 mercados con visualización del mapa mundial. Sólida representación de la industria en medios/entretenimiento, retail/CPG, servicios financieros, manufactura, atención médica, telecomunicaciones y sector público.
La columna izquierda contiene un desglose detallado de los encuestados y los criterios de tamaño de la organización, el lado derecho muestra un mapa mundial con el recuento de participantes por país, las industrias se enumeran en la parte inferior
Cuatro secciones principales del informe: (1) El cambio agentic - página 07, (2) 5 áreas probadas donde la AI está generando ROI - página 21, (3) Tendencias de inversión para un futuro preparado para la AI - página 38, (4) Sus próximos pasos - página 46
Tipografía negra grande y en negrita sobre fondo blanco para 'Tabla de contenido', barra de progreso de color en la parte superior que realiza la transición a través del espectro, visualización abstracta de onda de partículas 3D azul/púrpura en la parte inferior, cuatro títulos de sección con números de página alineados a la derecha
Diapositiva de apertura del capítulo con tipografía grande '01 El cambio agentic' sobre fondo degradado naranja que hace la transición de rojo-naranja a amarillo-verde
Fondo degradado de página completa (tonos naranja cálidos), texto mínimo con el número de capítulo '01' y el título 'El cambio agentic', número de página '7' en la parte inferior derecha
Explicación de cómo las empresas están implementando tecnologías de AI, desde simples chatbots hasta complejos sistemas multi-agente, lo que marca un cambio fundamental de la AI que asiste a la AI que opera de forma independiente bajo control humano. El 52% de los ejecutivos afirman que sus organizaciones que utilizan gen AI ahora también aprovechan los agentes de AI. Incluye un cuadro de definición que explica que los agentes de AI son LLM especializados con roles, contexto y objetivos específicos para planificar, razonar y realizar tareas de forma independiente.
El lado izquierdo contiene texto narrativo y una estadística del 52% con visualización de gráfico circular, el lado derecho presenta un cuadro de definición con acento amarillo y una visualización de malla de partículas doradas en 3D en la parte inferior
Marco de madurez de tres niveles: Nivel 1: tareas simples (chatbots, recuperación de información, generación de imágenes), Nivel 2: aplicaciones de agentes de AI (agentes de AI de servicio al cliente, agentes creativos), Nivel 3: flujos de trabajo multi-agente (flujos de trabajo agentic, orquestación de agentes). La representación visual muestra la progresión de implementaciones básicas a complejas.
Diseño de tres columnas con tarjetas de colores degradados (de naranja a amarillo a verde), cada nivel tiene ejemplos en forma de píldora redondeada, visualizaciones de iconos simples en la parte inferior que muestran elementos individuales que progresan a redes interconectadas
Cita destacada de Fiona Tan, CTO de Wayfair: 'Los agentes de AI son aplicables en una amplia variedad de casos de uso, y creo que cada empresa tiene flujos de trabajo donde la AI agentic puede ofrecer un valor significativo. Acelera los procesos existentes, impulsando un impacto empresarial medible.'
Fondo blanco limpio con comillas grandes, logotipo de Wayfair, texto de la cita en tipografía grande, foto profesional de Fiona Tan con título debajo
Estadística clave: el 39% de los ejecutivos afirma que su organización ha lanzado más de 10 agentes de IA. El texto de apoyo explica que, aunque las tecnologías centrales eran en gran medida teóricas hace solo 1 o 2 años, la IA agentic ya está ampliamente implementada en todas las industrias y en todo el mundo. Incluye una cita de Velit Dundar, VP de Global eCommerce en Radisson Hotel Group, sobre cómo los humanos y las máquinas tienen una relación verdaderamente simbiótica.
El lado izquierdo contiene el titular y las estadísticas con una barra de progreso degradada, el lado derecho presenta un cuadro de cita con el logotipo de Radisson Hotel Group y la cita del ejecutivo, visualización abstracta en 3D en el fondo
Análisis que muestra que la adopción de la IA se está acelerando a un ritmo notable en organizaciones de todos los tamaños, sectores y ubicaciones. Explica que la aparición constante en diversos tipos de organizaciones apunta a una poderosa tendencia hacia el uso generalizado. Sin embargo, la aplicación varía según la región en función de diferentes imperativos comerciales: Europa prioriza el soporte técnico mejorado con IA, JAPAC se centra en el servicio al cliente, LATAM enfatiza el marketing. Incluye una cita de Deutsche Bank sobre los agentes de IA que apoyan a los humanos entre bastidores para mejorar el rendimiento financiero.
La columna izquierda contiene texto narrativo y un cuadro de cita, el lado derecho mostraría los desgloses regionales (referenciados pero parcialmente visibles)
Datos completos que muestran las tasas de adopción de agentes de IA: Por región: América del Norte 46%, LATAM 56%, Europa 47%, JAPAC 64%, MEA 59%; Por industria: Retail/CPG 51%, Servicios financieros 53%, Medios/Entretenimiento 54%, Telecomunicaciones 56%, Atención médica 44%, Fabricación 56%, Sector público 55%; Por tamaño de la organización: 100-499 empleados 49%, 500-999 empleados 56%, 1000+ empleados 52%
Diseño de tres columnas con encabezados de iconos (globo, edificio, personas) y desgloses porcentuales detallados para cada categoría, notas al pie en la parte inferior, diseño de visualización de datos limpio
Casos de uso de agentes de IA intersectoriales clasificados por adopción: Servicio/experiencia al cliente 49%, Marketing 46%, Operaciones de seguridad/ciberseguridad 46%, Soporte técnico 45%, Innovación/diseño de productos 43%, Productividad/investigación 43%, Desarrollo de software 40%, Finanzas/contabilidad 38%, Ventas 35%, RR. HH. 31%, Personalización 29%, Legal 15%. Desde el servicio al cliente y el marketing hasta las operaciones de seguridad y el soporte técnico, los agentes de IA ayudan a las personas a concentrarse en el trabajo que importa al encargarse de las tareas tediosas. Incluye una cita de Morrisons sobre la ventaja competitiva.
El lado izquierdo contiene texto narrativo y una cita de Morrisons, el lado derecho muestra un gráfico de barras horizontales con barras degradadas de naranja a amarillo que muestran los porcentajes de adopción para cada caso de uso
Si bien los agentes de IA se están implementando ampliamente, cada industria tiene sus propias prioridades a medida que las empresas invierten en casos de uso que ofrecen el impacto más significativo. Esta implementación representa un cambio operativo fundamental en todo el panorama empresarial. Incluye una cita de Bruno de F. Melo e Souza, Director de Ingeniería, Datos e IA en Globo, sobre las oportunidades que existen en todas partes en los medios/entretenimiento para mejorar el flujo de producción de medios desde la idea hasta la distribución.
El lado izquierdo contiene texto de análisis, el centro/derecha presenta un cuadro de cita con el logotipo de Globo y una visualización abstracta de partículas 3D azules/verdes
Desglose detallado que muestra las 3 principales prioridades de los agentes de IA por industria: Retail/CPG - Servicio al cliente 47%, Marketing 44%, Operaciones de seguridad 41%; Servicios Financieros - Servicio al cliente 57%, Marketing 48%, Finanzas/contabilidad y Operaciones de seguridad (empatados) 46%; Medios/Entretenimiento - Operaciones de seguridad 47%, Desarrollo de software 46%, Innovación de productos 46%; Telecomunicaciones - Operaciones de seguridad 47%, Soporte técnico 46%, Servicio al cliente 45%; Healthcare - Soporte técnico 49%, Productividad/investigación 44%, Operaciones de seguridad 43%; Fabricación - Servicio al cliente/Marketing (empatados) 56%, Productividad/investigación 55%, Control de calidad 54%; Sector público - Soporte técnico 56%, Servicio al cliente/Desarrollo de software (empatados) 51%, Finanzas/contabilidad 51%
Siete columnas de la industria con encabezados de iconos, cada una mostrando los 3 principales casos de uso con porcentajes, codificados por colores de amarillo a verde a través de las columnas
Dentro del panorama más amplio de la adopción de agentes de IA, un grupo distinto de los primeros adoptantes se está diferenciando. Los primeros adoptantes dedican al menos el 50% del presupuesto futuro de IA a los agentes de IA y ya tienen agentes profundamente integrados en todas las operaciones. Estadísticas clave: el 82% de las organizaciones de los primeros adoptantes han implementado más de 10 agentes de IA (frente al 39% en todas las organizaciones), el 78% ha estado aprovechando la IA generativa en producción durante más de un año (frente al 52% en todas las organizaciones). Su máximo rendimiento no es casualidad, es el resultado de una estrategia deliberada centrada en una profunda capacidad técnica y un compromiso organizativo.
La columna izquierda contiene la definición y el texto narrativo, el lado derecho muestra dos estadísticas principales (82% y 78%) con comparaciones de barras horizontales que muestran los porcentajes de los primeros adoptantes frente a los porcentajes generales
Cita destacada de Vishal Gupta, Chief Procurement Officer en Indosat: 'Vemos a todos los empleados de Indosat teniendo un agente personal para amplificar nuestras capacidades y mejorar nuestro impacto general'.
Fondo blanco con signo de comillas grande, logotipo de Indosat (diseño de flor rosa), texto de la cita en tipografía grande y limpia, foto profesional con título
El éxito de los primeros adoptantes proporciona una hoja de ruta clara para las organizaciones, ya sea que estén construyendo un caso de negocio o escalando programas existentes. Los líderes defienden la IA en producción, patrocinan la implementación de múltiples agentes y aseguran presupuestos dedicados para el crecimiento, lo que se traduce en un ROI más consistente. Hallazgos clave: el 88% de los primeros adoptantes de la IA agentic ven el ROI ahora en al menos un caso de uso de IA generativa (frente al 74% en todas las organizaciones); Las organizaciones de los primeros adoptantes tienen al menos el 50% del presupuesto futuro de IA asignado a los agentes; El 39% del gasto total anual en IT se asigna a la IA (frente al 26% promedio); Es más probable que los primeros adoptantes informen un valor significativo de la IA generativa en áreas clave, incluyendo la experiencia del cliente, el crecimiento del negocio, la seguridad y el marketing; Es más probable que informen el ROI en todos los casos de uso de la IA agentic intersectorial.
La columna izquierda muestra una gran comparación del 88% frente al 74% con una barra degradada, el lado derecho enumera cinco factores de éxito marcados con una marca de verificación en cuadros grises
Cita destacada de Cristina Nitulescu, Head of Digital Transformation and IT en Bayer Consumer Health: 'Hay que ver el ROI no solo como el tamaño del retorno, sino también como la velocidad del retorno. Las iniciativas de IA son inversiones considerables que aún no son productos básicos, por lo que tenemos que ver dónde la hiperautomatización y la escalabilidad con la IA están generando realmente un retorno primero. ¿Qué tan rápido está regresando su inversión a la organización y en qué capacidades está invirtiendo ahora que se ampliarán y crearán más eficiencias o transformación empresarial en el futuro?'
Fondo blanco con el logotipo de Bayer, texto de la cita extendida en tipografía grande, foto profesional con título, visualización 3D abstracta amarilla/naranja en el lado derecho
Diapositiva de apertura de capítulo con tipografía grande '02 5 áreas probadas donde la IA está generando ROI' sobre fondo degradado de amarillo a verde
Fondo degradado de página completa (amarillo cálido que transiciona a verde), texto mínimo con el número de capítulo '02' y el título del capítulo, número de página '21' en la parte inferior derecha
Descripción general del círculo virtuoso donde el ROI demostrable está acelerando la adopción de la IA generativa para ciertos casos de uso, lo que a su vez justifica un enfoque aún mayor en esos casos de uso. Después de que 2024 demostrara que la IA generativa funciona, 2025 se trata de construir sobre ese éxito con los primeros adoptantes que superponen nuevas aplicaciones de AI sobre las victorias iniciales. Tres medidas clave: ROI: el 74% informa dentro del primer año (sin cambios interanuales); Aumento de los ingresos anuales: el 53% de los que informan un aumento de los ingresos estiman ganancias entre el 6 y el 10% (frente al 52% en 2024); Tiempo de comercialización: el 51% observa un promedio de 3 a 6 meses desde la idea hasta la producción (frente al 47% en 2024).
El lado izquierdo contiene texto narrativo que explica el círculo virtuoso, el lado derecho muestra tres indicadores de progreso circulares con estadísticas y comparaciones interanuales
Cinco beneficios clave surgieron del conjunto de datos global como los que tienen las mayores ganancias generales atribuidas a la IA generativa: (1) Productividad, (2) Experiencia del cliente, (3) Crecimiento empresarial, (4) Marketing, (5) Seguridad. Si bien las estimaciones de los ejecutivos sobre el valor añadido de la IA generativa son generalmente más conservadoras que en 2024, una mayor proporción informa una mejor experiencia del cliente. Estas áreas proporcionan una plantilla para que los ejecutivos reinventen las funciones comerciales de su organización una vez aumentadas con la IA generativa.
La columna izquierda contiene una explicación narrativa, el lado derecho muestra cinco cuadros numerados (01-05) en colores degradados de amarillo a verde, cada uno etiquetado con una categoría de beneficio
Datos completos que muestran los principales impactos de la IA generativa: (1) Productividad: el 70% informa una mejora de la productividad gracias a la IA generativa (frente al 71% en 2024); (2) Experiencia del cliente: el 63% informa una mejora de la experiencia del cliente (frente al 60% en 2024); (3) Crecimiento empresarial: el 56% informa crecimiento empresarial (frente al 63% en 2024); (4) Marketing: el 55% informa un impacto significativo en el marketing (nuevo en 2025); (5) Seguridad: el 49% informa mejoras de seguridad (frente al 56% en 2024). Los beneficios empresariales se utilizan para medir la salud de las iniciativas de transformación tecnológica y sirven como indicadores principales del rendimiento financiero.
La sección superior muestra cinco categorías de beneficios con comparaciones de porcentajes, visualización abstracta y colorida en 3D en la esquina superior derecha, datos presentados en un formato columnar limpio
Cita de Francis Pugeda, Director de Desarrollo de Productos de AI en Globe Telecom: 'Con las nuevas herramientas de low-code, nuestros expertos en marketing, finanzas u operaciones pueden crear sus propios asistentes de AI simples para resolver sus problemas específicos.' Acompañado por datos del IDC White Paper que muestran un ROI del 727% logrado en promedio durante tres años por las empresas con Google Cloud.
El lado izquierdo presenta el logotipo de Globe y la cita, el lado derecho muestra una estadística grande del 727% con texto explicativo y cita de la fuente IDC
Análisis detallado de las mejoras de productividad: el 70% informa una mejora de la productividad (frente al 71% en 2024); El 39% de los ejecutivos que informan un aumento de la productividad organizacional indican que la productividad de sus empleados se ha duplicado al menos como resultado de la IA generativa (frente al 45% en 2024); El 39% vio un ROI en los casos de uso de IA generativa para la productividad individual, incluidos correos electrónicos, documentos, presentaciones, reuniones, chat (frente al 34% en 2024). Entre los ejecutivos que informaron un aumento de la productividad, una mayor proporción informó mejoras no relacionadas con la TI año tras año. Áreas clave donde la AI está impulsando el ROI: Procesos de TI/productividad del personal 70%, Tiempo más rápido para obtener información 61%, Procesos no relacionados con la TI/productividad del personal 60%, Mejor precisión 58%, Tiempo de comercialización más rápido 48%.
La columna izquierda muestra tres estadísticas principales con barras de progreso degradadas, el lado derecho muestra un fondo oscuro con cinco gráficos de barras horizontales que muestran áreas específicas de mejora de la productividad
Ejemplo práctico de caso de uso - Objetivo: Obtener información de los datos almacenados en Google Sheet para tomar decisiones mejor informadas. Acción: Abra el panel lateral de Sheet que contiene los datos y haga clic en el mensaje sugerido para analizar los datos, que se revisarán y analizarán automáticamente para proporcionar una descripción general e información. Resultados con Google Cloud: $250k en beneficios anuales promedio por cada 1,000 empleados; Desarrolladores 50% más productivos; Usuarios finales 36% más productivos. Incluye una cita de Natalie Bowman, Directora General de Alaska Airlines sobre la humanidad y la comodidad de la AI.
El lado izquierdo muestra un cuadro de caso de uso con los pasos de objetivo y acción más el botón 'Prueba este mensaje', el lado derecho muestra tres estadísticas clave del estudio de IDC, la cita de Alaska Airlines en la parte inferior
El análisis de la experiencia del cliente que muestra una mejora interanual acelerada confirma el papel de la AI como motor principal para la participación del usuario: el 63% informa una mejora de la experiencia del cliente (frente al 60% en 2024); El 51% de los ejecutivos que informan una mejora de la experiencia del cliente indican una mejora del 6-10% (frente al 53% en 2024); El 68% de las organizaciones minoristas/CPG informan que las soluciones de IA generativa han agregado valor a su experiencia del cliente (frente al 57% en 2024); El 37% vio un ROI en los casos de uso de IA generativa para la experiencia del cliente y el servicio de campo, incluidos el chat, los centros de llamadas y el soporte técnico en el campo (frente al 34% en 2024). Áreas de mejora de la experiencia del cliente: Mayor participación del usuario 83% (-2% interanual), Mayor satisfacción del usuario/NPS 75% (-5% interanual).
La columna izquierda muestra cuatro estadísticas principales con barras de progreso degradadas, el lado derecho muestra un fondo oscuro con dos indicadores de progreso circulares que muestran mejoras específicas en la experiencia del cliente
Cita destacada de Nick Manning, Director de Productos de Consumo de Golden State Warriors: 'Para cualquier empresa, el objetivo final es conocer a los clientes donde están. Una ventaja significativa es tener una IA generativa confiable y constantemente disponible a través de varios canales, como correo electrónico, texto y chat. La IA generativa le permite crear experiencias de cliente que respondan preguntas y completen tareas de manera efectiva, eliminando la necesidad de que los clientes esperen en una cola para hablar con un humano.'
Fondo blanco con el logotipo de Golden State Warriors, texto de cita extendido en tipografía grande, foto profesional con título
Ejemplo práctico de caso de uso - Objetivo: Ayudar al cliente a resolver un problema común del producto y lograr una resolución positiva. Acción: El agente de AI puede localizar artículos de la base de conocimientos, mostrar tickets de soporte recientes, información de garantía y recomendar los mejores consejos para la solución de problemas. Resultados con Google Cloud: ROI a tres años del 207% al usar Customer Engagement Suite con Google AI; 120 segundos ahorrados por contacto en el primer año, aumentando a 130 segundos en el tercer año; Aumento de $2 millones en ingresos adicionales en el primer año, duplicándose a $4 millones en el tercer año gracias a una mejor enrutamiento e información. Incluye una cita de Leeza Constantoulakis, Directora de Enfermería de Drive Health.
El lado izquierdo muestra un cuadro de instrucciones de caso de uso con el botón 'Prueba este mensaje', el lado derecho muestra tres estadísticas clave del estudio de Forrester, la cita de Drive Health en la parte inferior
Análisis del crecimiento de los ingresos que muestra que es notablemente mayor dentro de las organizaciones que aprovechan la IA en producción: el 56% informa un crecimiento empresarial debido a la IA generativa (frente al 63% en 2024). Comparación del crecimiento de los ingresos de la IA generativa 2024 vs 2025: Aumento de los ingresos anuales generales entre el 1 y el 5%: 14% en 2024, 15% en 2025; Aumento de los ingresos anuales generales entre el 6 y el 10%: 52% en 2024, 53% en 2025; Aumento de los ingresos anuales generales de más del 10%: 34% en 2024, 31% en 2025.
El lado izquierdo muestra la estadística principal del 56% con una visualización 3D abstracta y colorida en la parte inferior, el lado derecho muestra una tabla de fondo oscuro que compara los porcentajes de crecimiento de los ingresos de 2024 vs 2025 en tres niveles
Ejemplo de caso de uso práctico - Objetivo: Identificar productos de lento movimiento y tomar medidas para mejorar las ventas o gestionar el inventario. Acción: El agente de IA puede mostrar los datos de ventas y los niveles de inventario actuales, analizar y comparar tendencias, y luego sugerir una promoción de liquidación específica o ajustar los niveles de pedido de stock. Resultados: $1.4M en ingresos netos adicionales logrados, en promedio, por los clientes de Google Cloud. Presenta una gran estadística de $1.4M con una visualización 3D abstracta verde.
La gran estadística de $1.4M domina el lado izquierdo con una visualización abstracta de partículas verdes, el lado derecho muestra un cuadro de instrucciones gris con formato de objetivo/acción y el botón 'Prueba esta instrucción'
El análisis de marketing muestra que la implementación de la IA en los flujos de trabajo de marketing permite campañas más eficaces, genera más clientes potenciales y aumenta la conversión: el 55% informa que la IA generativa ha tenido un impacto significativo en el marketing, ayudando a crear campañas y aumentar los clientes potenciales y la conversión; el 33% vio un ROI en los casos de uso de la IA generativa para ventas y marketing, incluidas las actividades de ventas de campo, las operaciones de marketing y la creación de contenido (sin cambios interanuales). Mejora del marketing gracias a la IA generativa en todas las industrias: Retail/CPG 59%, Servicios Financieros 56%, Medios/Entretenimiento 59%, Telecomunicaciones 49%, Atención Médica 48%, Fabricación 58%, Sector Público 51%.
La columna izquierda muestra dos estadísticas principales (55% y 33%) con barras de progreso degradadas, el lado derecho muestra un fondo oscuro con siete gráficos de barras horizontales que muestran las mejoras de marketing específicas de la industria
Ejemplo de caso de uso práctico - Objetivo: Comprender las estrategias de la competencia y redactar un análisis. Acción: Utilice el agente Deep Research de Google para investigar las campañas de marketing recientes de los competidores y la presencia en las redes sociales, redacte un informe de análisis e identifique posibles oportunidades de diferenciación. Resultados con Google Cloud: edición de contenido un 32% más rápida; creación de réplicas del tono de voz un 42% más rápida que la IA generativa disponible comercialmente; creación de contenido un 46% más rápida. Incluye una cita de Ian Hargreaves, Data Science Fellow en ATB Financial, sobre la reimaginación de la creación de contenido con IA.
El lado izquierdo muestra un cuadro de instrucciones de caso de uso con el botón 'Prueba esta instrucción', el lado derecho muestra tres estadísticas clave del estudio de IDC, visualización 3D abstracta azul/verde a la derecha, cita de ATB Financial en la parte inferior
Cita destacada de Zafar Chaudry, Chief Digital Officer & Chief AI and Information Officer en Seattle Children's Hospital: 'La IA generativa destaca en las tareas relacionadas con el marketing que requieren extraer datos de una gran base de datos, como la creación de audiencias, la orquestación de recorridos, la creación de contenido y el diseño de campañas dirigidas y personalizadas.'
Fondo blanco con el logotipo de Seattle Children's (diseño de pez naranja), texto de la cita en tipografía grande, foto profesional con título, visualización 3D abstracta verde azulado/verde en el lado derecho
El análisis de seguridad que muestra que la detección y respuesta a amenazas de la IA pueden mejorar la postura de seguridad, especialmente contra las amenazas emergentes: el 49% informa que la IA generativa ha tenido un impacto significativo en la postura de seguridad (nuevo en 2025). Mejora de la postura de seguridad gracias a la IA generativa: Mejora de la capacidad para identificar amenazas 77% (-5% interanual), Reducción del tiempo de resolución 61% (-10% interanual), Mejora de la inteligencia e integración de la respuesta 74% (nuevo en 2025), Reducción del número de tickets de seguridad 53% (-12% interanual).
La columna izquierda muestra la estadística principal del 49% y cuatro mejoras de seguridad específicas con barras de progreso degradadas y comparaciones interanuales, cada métrica se muestra con un porcentaje destacado
Ejemplo práctico de caso de uso - Objetivo: Evaluar rápidamente la vulnerabilidad de seguridad informada, coordinar la corrección y comunicarse con las partes interesadas. Acción: El agente recopila informes de vulnerabilidades, estados de seguridad actuales y resultados de pruebas de penetración. Después de evaluar la gravedad del problema, el agente redacta un informe y crea tickets de soporte para implementar la corrección. Resultados con Google Cloud: $1.2 millones ahorrados en tres años al proporcionar un modelo de costos predecible y permitir la desactivación de herramientas de seguridad locales heredadas; Reducción del 70% en el riesgo y el costo de la infracción; Tiempo medio de respuesta un 50% más rápido y tiempo medio de investigación un 65% más rápido para los equipos de SecOps. Incluye una cita de Zafar Chaudry sobre cómo la seguridad es el caso de uso perfecto para la IA generativa.
El lado izquierdo muestra un cuadro de instrucciones del caso de uso con el botón 'Prueba este mensaje', el lado derecho muestra tres estadísticas clave del estudio de Forrester, la cita de Seattle Children's en la parte inferior
Diapositiva de apertura del capítulo con tipografía grande '03 Tendencias de inversión para un futuro preparado para la IA' sobre un fondo degradado de verde a azul
Fondo degradado de página completa (verde que pasa a azul), texto mínimo con el número de capítulo '03' y el título del capítulo, número de página '38' en la parte inferior derecha
Las empresas están revisando las prioridades para alinearse con un futuro en el que la IA es lo primero: la inversión está creciendo y una mayor parte de los presupuestos de IA se destina a la implementación de agentes de IA. Los 5 principales objetivos comerciales que comparan 2024 con 2025: Mayor eficiencia operativa (53% en 2024, 51% en 2025), Mejora de la experiencia del cliente (52% en 2024, 50% en 2025), Mayor productividad de los empleados (52% en 2024, 49% en 2025), Mayor implementación de agentes de IA (Nuevo en 2025, 43% en 2025), Mayor competitividad/cuota de mercado (50% en 2024, 41% en 2025). Incluye una cita de Cristina Nitulescu de Bayer sobre la priorización de la IA agentic para el futuro.
El lado izquierdo contiene texto narrativo y una cita de Bayer, el lado derecho muestra un gráfico de barras horizontal que compara 2024 (gris) con 2025 (degradado azul/verde) para cinco objetivos comerciales
La IA es ahora una inversión empresarial de misión crítica, evidenciada por dos tendencias claras. A medida que los costos de la tecnología disminuyen, el gasto general aumenta. Estas nuevas inversiones se financian cada vez más mediante la reasignación de capital de los presupuestos que no son de IA, además del porcentaje medio del 26% del gasto total anual en TI ya asignado a la IA. Tres hallazgos clave: El 77% informa que el gasto en IA generativa de su organización ha aumentado a medida que los costos de la tecnología disminuyen (no se probó en 2024); El 58% informa que su organización está asignando un nuevo presupuesto neto (sin reducir otros presupuestos) para financiar las inversiones en IA generativa (frente al 61% en 2024); El 48% está reasignando el presupuesto que no es de IA para financiar las inversiones en IA generativa (frente al 44% en 2024).
El lado izquierdo contiene el título y el texto narrativo con una visualización abstracta de partículas azules en la parte inferior, el lado derecho muestra tres estadísticas con barras de progreso degradadas sobre un fondo oscuro
Prioridades de inversión estratégica clasificadas: 42% Alinear el negocio y la tecnología para apoyar la gestión del cambio para la adopción de la IA por parte del usuario; 41% Mejorar la calidad de la gestión de datos y conocimientos; 40% Capacitar al personal, contratar talento y desarrollar las asociaciones de externalización adecuadas; 37% Proporcionar las herramientas y los recursos informáticos adecuados para la IA; 33% Gobernar y gestionar el riesgo de la IA; 31% Desplegar agentes de IA; 29% Reconsiderar la estructura organizativa y los modelos operativos para las implicaciones de la IA; 28% Medir el impacto de la IA. Incluye una cita de Oliver Dörler, Chief Data and AI Officer de Commerzbank, sobre la priorización de los casos de uso de la IA con el mayor ROI.
El lado izquierdo muestra un fondo oscuro con ocho prioridades de inversión horizontales que se muestran como barras de degradado con porcentajes, el lado derecho presenta una cita de Commerzbank sobre fondo blanco
Los mayores retornos se producen cuando la IA se alinea con objetivos empresariales claros. La formalización de la estrategia de IA es más evidente en la estabilidad y la solidez del patrocinio ejecutivo. Al igual que las conclusiones del año pasado, el patrocinio de la C-suite sigue siendo crucial para la adopción exitosa de la IA. Los ejecutivos que informan de que su organización tiene una alineación ejecutiva integral son sistemáticamente más propensos a ver un ROI tangible de sus iniciativas de IA. Incluye una cita de Eric Lambert, VP Legal and Employment Counsel de Trimble, sobre la definición de lo que significa el ROI más allá de los retornos financieros.
El lado izquierdo contiene un texto narrativo que explica la importancia del patrocinio, el lado derecho presenta una cita de Trimble con el logotipo sobre fondo blanco
Datos que comparan organizaciones con y sin patrocinio integral de la C-suite: 2024 - Organizaciones con patrocinio de la C-suite 78%, Organizaciones sin 71%; 2025 - Organizaciones con patrocinio de la C-suite 78%, Organizaciones sin 72%. Conclusión clave: el 78% de los ejecutivos que informan de que su organización tiene patrocinio de nivel C informan de que ven el ROI ahora en al menos un caso de uso de gen AI en 2025. Aún más revelador es el aumento significativo de la fuerte alineación entre la adopción de gen AI y el patrocinio a nivel de la C-suite, que creció del 69% en 2024 al 73% en 2025. Incluye una cita de Anaterra Oliveira, VP of Technology de Dasa, sobre la importancia del patrocinio a nivel C.
El lado izquierdo muestra un gráfico de barras comparativo para 2024 y 2025 con barras de degradado verde, la parte superior derecha muestra la estadística del 78%, la sección inferior presenta una cita de Dasa
Para muchas organizaciones, los principales desafíos con la IA tienen sus raíces en el trabajo fundamental necesario para apoyarlos. Superar las complejidades de la integración de sistemas y cumplir con los altos estándares de seguridad de los datos representan los obstáculos más importantes. La solución reside en la adopción de una estrategia de datos moderna e integrada que priorice una sólida gobernanza y protocolos de seguridad desde el principio. Más de 1 de cada 3 indica que la privacidad y la seguridad de los datos es la principal consideración para los proveedores de LLM. Incluye una cita de Christoph Rabenseifner de Deutsche Bank sobre la dificultad de desplegar agentes de IA al tiempo que se cubre la seguridad empresarial, el cumplimiento y otros requisitos.
El lado izquierdo contiene texto narrativo y el llamado a la acción 'Más de 1 de cada 3', el lado derecho presenta una cita de Deutsche Bank sobre fondo blanco
Factores clave a la hora de considerar a los proveedores de LLM: #1 Privacidad y seguridad de los datos 37%; #2 Integración con los sistemas existentes 28%; #3 Coste 27%. Incluye una cita de Natalie Bowman de Alaska Airlines sobre la mayor preocupación por la seguridad es el riesgo de que los malos actores accedan a los datos o de que el LLM alucine/cambie los datos, lo que lleva a la pérdida de una visión real de los datos en un círculo vicioso.
El lado izquierdo presenta una cita de Alaska Airlines, el lado derecho muestra tres factores con barras verdes degradadas que muestran los porcentajes sobre fondo blanco
Diapositiva de apertura del capítulo con tipografía grande '04 Sus próximos pasos' sobre fondo degradado azul
Fondo degradado de página completa (verde que pasa a azul), texto mínimo con el número de capítulo '04' y el título del capítulo, número de página '46' en la parte inferior derecha
Lista de comprobación de siete puntos para el éxito de los agentes de IA: (1) Encuentre a sus defensores ejecutivos - Cultive el patrocinio de la C-suite para defender las iniciativas de IA, eliminar los obstáculos y alinearse con los resultados; (2) Demuestre el valor para asegurar el presupuesto de la IA - Construya un caso de negocio convincente de por qué la IA merece su propia inversión; (3) Cree su libro de reglas de la IA ahora, no más tarde - A medida que crece el uso de la IA, también lo hacen los riesgos. Establezca directrices claras para toda la empresa para asegurar los datos, proteger la propiedad intelectual y garantizar el cumplimiento a medida que escala; (4) Empiece por las mayores victorias - No todos los proyectos de IA son iguales. Centre su energía en la construcción de agentes de IA que puedan automatizar tareas repetibles para ofrecer un ROI claro; (5) Genere confianza en la IA desde el primer día - En primer lugar, ponga en orden su casa de datos con una sólida gobernanza de datos y un marco de seguridad empresarial. En segundo lugar, mantenga siempre al humano en el bucle; (6) Dé a sus agentes de IA las herramientas para ser útiles - Para que un agente de IA haga el trabajo, necesita acceso a los sistemas internos de la empresa como CRM o Drive. Concédale un acceso seguro y gobernado; (7) Invierta en su talento y en programas internos de educación en IA - Las empresas más exitosas no sólo compran tecnología, sino que construyen habilidades.
Diseño de dos columnas con elementos marcados con una marca de verificación, cada uno de los cuales contiene orientación estratégica con palabras clave enlazadas, visualización abstracta en 3D azul/púrpura en la esquina superior derecha
Diapositiva final de llamada a la acción con el texto grande '¿Listo para ver el ROI de la IA?' y dos opciones de acción: 'Póngase en contacto' y 'Comparta este informe' con el icono de la flecha. Visualización abstracta de degradado colorido (azul, verde, amarillo) en el fondo en el lado derecho.
Fondo oscuro con tipografía blanca grande en el lado izquierdo, visualización abstracta de degradado colorido en 3D en el lado derecho, dos enlaces de llamada a la acción en la parte inferior izquierda, logotipo de Google Cloud en la parte superior izquierda
Preguntas comunes sobre esta diapositiva y el contenido de la presentación subyacente.
La IA agentic representa la evolución más allá de la IA generativa. Si bien la IA generativa crea contenido basado en indicaciones, la IA agentic involucra LLM especializados que tienen roles, contexto y objetivos específicos para planificar, razonar y realizar tareas de forma independiente con acceso a datos, API de llamadas de funciones y pueden interactuar con otros agentes de IA. El informe define tres niveles de madurez del agente de IA: Nivel 1 (tareas simples como chatbots), Nivel 2 (aplicaciones de agentes de IA como agentes de servicio al cliente) y Nivel 3 (flujos de trabajo multiagente con orquestación de agentes). Esto marca un cambio de la IA que simplemente ayuda a la IA que puede operar de forma independiente bajo el control y la guía humanos.
Según la investigación de 2025, el 88% de los primeros adoptantes de la IA agentic (organizaciones que dedican al menos el 50% de su presupuesto futuro de IA a los agentes) ahora ven un ROI positivo en las inversiones en IA generativa, en comparación con el 74% en todas las organizaciones. Los resultados específicos incluyen: el 70% informa una mejora de la productividad, el 63% ve una mejor experiencia del cliente, el 56% experimenta un crecimiento empresarial y el 53% de aquellos con mayores ingresos informan ganancias entre el 6 y el 10%. La investigación de IDC muestra que los clientes de Google Cloud lograron un ROI del 727% durante tres años en promedio. El tiempo para el ROI también está mejorando, con un 51% que señala que el tiempo promedio desde la idea hasta la producción es de 3 a 6 meses.
La adopción de agentes de IA ha alcanzado el estatus generalizado de manera notablemente rápida. La investigación muestra que el 52% de los ejecutivos cuyas organizaciones utilizan IA generativa ya han implementado agentes de IA en producción, y el 39% informa que su organización ha lanzado más de 10 agentes de IA. Entre los primeros adoptantes de la IA agentic, el 82% ha implementado más de 10 agentes. La adopción varía según la región (JAPAC lidera con un 64%, seguido de MEA con un 59%, LATAM con un 56%), por industria (Fabricación 56%, Telecomunicaciones 56%, Sector Público 55%) y es fuerte en todos los tamaños de organización (56% para empresas de 500 a 999 empleados).
La investigación identifica cinco áreas probadas donde la IA está generando un ROI medible: (1) Productividad: el 70% informa mejoras, con agentes de IA que ayudan con correos electrónicos, documentos, presentaciones e investigación; (2) Experiencia del cliente: el 63% ve mejoras a través del chat impulsado por IA, los centros de llamadas y el soporte de servicio de campo; (3) Crecimiento empresarial: el 56% informa aumentos de ingresos, con un 53% que ve ganancias del 6 al 10%; (4) Marketing: el 55% informa un impacto significativo en la creación de campañas, la generación de leads y el desarrollo de contenido; (5) Seguridad: el 49% ve mejoras en la detección de amenazas, el tiempo de respuesta (61% más rápido) y la reducción de incidentes. Los casos de uso intersectoriales incluyen el servicio al cliente (49%), el marketing (46%), las operaciones de seguridad (46%) y el soporte técnico (45%).
El informe muestra que las organizaciones exitosas están realizando inversiones sustanciales en IA. La organización promedio asigna el 26% del gasto total anual en TI a la IA, mientras que los primeros adoptantes de la IA agentic dedican el 39% del gasto en TI a las iniciativas de IA. Es importante destacar que el 77% de las organizaciones informan que su gasto en IA generativa ha aumentado incluso cuando los costos de la tecnología disminuyen. En términos de enfoque de financiación, el 58% está asignando un nuevo presupuesto neto (sin reducir otros presupuestos), mientras que el 48% está reasignando presupuestos no relacionados con la IA para financiar las inversiones en IA generativa. Los primeros adoptantes se aseguran de que al menos el 50% de su presupuesto futuro de IA se asigne específicamente a los agentes de IA, lo que demuestra la prioridad estratégica de los sistemas agentic.
El patrocinio de la alta dirección es crucial para el éxito del ROI de la IA. Los datos muestran que el 78% de los ejecutivos de organizaciones con un patrocinio integral de nivel C informan que ahora ven el ROI en al menos un caso de uso de IA generativa, en comparación con el 72% de las organizaciones sin dicho patrocinio. La fuerte alineación entre la adopción de IA generativa y el patrocinio a nivel de la alta dirección ha crecido del 69% en 2024 al 73% en 2025. La principal prioridad de inversión identificada es 'alinear los negocios y la tecnología para apoyar la gestión del cambio para la adopción de la IA por parte de los usuarios' (42%), enfatizando que se necesitan defensores ejecutivos para abogar por las iniciativas de IA, eliminar los obstáculos, asegurar presupuestos dedicados y alinear los esfuerzos con resultados empresariales medibles.
La investigación identifica varios desafíos clave: (1) Privacidad y seguridad de los datos: la consideración número 1 al evaluar a los LLM providers (el 37% lo clasifica entre los 3 factores principales); (2) Integración con los sistemas existentes: el 28% cita esto como una de las principales preocupaciones; (3) Costo: el 27% identifica esto como un factor importante. Otros desafíos importantes incluyen mejorar la calidad de los datos y la gestión del conocimiento (prioridad del 41%), mejorar las habilidades del personal y contratar talento (40%), proporcionar las herramientas y los recursos informáticos adecuados (37%) y gobernar/gestionar el riesgo de la IA (33%). La solución radica en adoptar una estrategia de datos moderna e integrada que priorice una sólida gobernanza y protocolos de seguridad desde el principio, manteniendo siempre a un humano en el circuito para la supervisión.
Según la investigación, siga este plan: (1) Encuentre a sus defensores ejecutivos: cultive el patrocinio de la alta dirección; (2) Comience con las mayores victorias: concéntrese en los agentes de IA que pueden automatizar tareas repetibles con un claro potencial de ROI; (3) Genere confianza desde el primer día: ponga en orden su casa de datos con una gobernanza sólida y seguridad empresarial, manteniendo siempre a los humanos en el circuito; (4) Dé a los agentes las herramientas para ser útiles: concédales acceso seguro y gobernado a sistemas internos como CRM o Drive; (5) Cree su libro de reglas de IA ahora: establezca directrices claras para toda la empresa para la seguridad de los datos, la protección de la propiedad intelectual y el cumplimiento; (6) Demuestre el valor para asegurar el presupuesto: construya un caso de negocio convincente que muestre cómo los primeros adoptantes alcanzan tasas de ROI del 88%; (7) Invierta en talento: las empresas más exitosas desarrollan habilidades, no solo compran tecnología. El tiempo promedio desde la idea hasta la producción es de 3 a 6 meses para las organizaciones exitosas.
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