La inteligencia artificial dejó de ser un experimento de laboratorio. En 2025, el 88 % de las organizaciones encuestadas por McKinsey en 105 países ya la usaba en al menos una función del negocio, frente al 78 % un año antes. ¿Dónde están las empresas colombianas en esa carrera, qué ganan las que la adoptan y qué arriesgan las que esperan? Estos son los datos.
Dónde está Colombia
La foto oficial más completa viene de un estudio del BID que cruzó microdatos del DANE de 12.765 empresas manufactureras para 2019–2020. Encontró que solo el 6,1 % adoptaba inteligencia artificial: 2,2 % la desarrollaba internamente y 4,4 % la compraba a terceros. La brecha por tamaño era enorme: 20,7 % en las grandes empresas (más de 250 empleados) frente a 2,7 % en las micro. La tasa colombiana equivalía a cerca de la mitad de la de Estados Unidos.
Ese dato es anterior al auge de la IA generativa, y la adopción ha crecido desde entonces. Una encuesta de Microsoft publicada en marzo de 2025 reporta que dos de cada tres MiPymes colombianas (66 %) ya usan alguna herramienta de IA, cifra que sube a 86 % en las empresas nativas digitales. Las usan sobre todo para ahorrar tiempo (58 %), ganar productividad (52 %) y reducir errores (41 %). Es una encuesta de un proveedor tecnológico, así que conviene leerla como una señal de tendencia más que como una estadística oficial.
En el plano regional, Colombia subió al cuarto lugar entre 19 países del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025 de la CEPAL y el CENIA, con 55,84 puntos. Es tercera en número de investigadores (1.896) y en publicaciones científicas en IA (993). La región, sin embargo, invierte en IA cuatro veces menos de lo que correspondería a su peso económico.
Las tendencias que marcan 2026
1. De la prueba piloto a la operación
El uso de IA en las organizaciones pasó de 55 % en 2023 a 88 % en 2025, según el AI Index 2026 de la Universidad de Stanford. La IA generativa llegó a 53 % de adopción en solo tres años, más rápido que internet o el computador personal. El reto ya no es probarla, sino escalarla: solo un tercio de las empresas la ha llevado a toda la organización.
2. Agentes de IA
El 23 % de las organizaciones ya escala sistemas de agentes, es decir, IA que ejecuta tareas de varios pasos de forma autónoma, y otro 39 % experimenta con ellos (McKinsey, 2025).
3. Servicio al cliente y procesos internos primero
En las MiPymes colombianas, el área de mayor uso es el servicio al cliente (57 %), seguida por la optimización de procesos (47 %). El 62 % usa asistentes virtuales para atender clientes (Microsoft, 2024).
4. Más inversión, más concentrada
La inversión corporativa global en IA alcanzó un récord de US$581.690 millones en 2025. Brasil concentra más del 90 % de la capacidad de cómputo de América Latina, lo que obliga a las empresas colombianas a apoyarse en servicios en la nube.
Ventajas: lo que dice la evidencia
- Más productividad, sobre todo para los menos experimentados. Un estudio del NBER con 5.179 agentes de soporte encontró que un asistente de IA generativa aumentó en 14 % los casos resueltos por hora; en los agentes novatos la mejora fue de 34 % (Brynjolfsson, Li y Raymond, 2023).
- Impacto económico de gran escala. McKinsey estima que la IA generativa podría aportar entre US$2,6 y 4,4 billones al año a la economía mundial, con el 75 % del valor concentrado en atención al cliente, marketing y ventas, desarrollo de software e I+D.
- Crecimiento de la productividad agregada. La OCDE calcula que la IA podría sumar entre 0,4 y 0,9 puntos porcentuales al año al crecimiento de la productividad laboral en la próxima década.
- Mejores decisiones con los datos que ya existen. La IA permite pronosticar demanda, detectar riesgos y clasificar información a una velocidad imposible para un equipo humano.
Desventajas y riesgos
- Costos y falta de talento. En el estudio de Microsoft de 2024, las MiPymes señalaron como barreras los costos (55 %), la ciberseguridad (38 %) y la falta de talento (37 %). En la encuesta del DANE de 2020, el 54,6 % de las industrias que no usaban IA dijo no tener presupuesto y el 49,1 %, no contar con personal capacitado.
- Riesgos de seguridad sin gobierno. El 29 % de las MiPymes ya enfrentó amenazas de seguridad relacionadas con IA, pero solo el 31 % tiene políticas de gestión de ese riesgo.
- Datos personales. En agosto de 2024, la Superintendencia de Industria y Comercio fijó lineamientos para el tratamiento de datos personales en sistemas de IA: exige evaluar necesidad y proporcionalidad, hacer evaluaciones de impacto en privacidad para usos de alto riesgo y respetar la Ley 1581 de 2012. Un dato publicado en internet no se vuelve público por ese solo hecho.
- Cambios en el empleo. El FMI estima que cerca del 40 % del empleo mundial está expuesto a la IA. Para América Latina, la OIT y el Banco Mundial calculan que entre 30 % y 40 % del empleo está expuesto a la IA generativa, pero solo 2–5 % enfrenta riesgo real de automatización, mientras que 8–14 % podría ver su trabajo potenciado. El Foro Económico Mundial prevé que entre 2025 y 2030 se crearán 170 millones de empleos y se desplazarán 92 millones en el mundo.
- Un marco legal en construcción. Colombia aprobó en febrero de 2025 el CONPES 4144, su Política Nacional de Inteligencia Artificial, con 106 acciones a 2030 y una inversión estimada de $479.273 millones. Pero todavía no tiene ley de IA: el proyecto radicado en 2025 se archivó y uno nuevo (PL 025 de 2026 Cámara) está en primer debate.
¿Qué arriesgan las empresas que no adopten IA?
El riesgo principal no es tecnológico sino competitivo. La OCDE encontró, con datos de 11 países, que las empresas que usan IA son en promedio más productivas, pero que esa ventaja depende de activos complementarios: habilidades digitales, datos organizados e infraestructura. Cuando se controla por esos factores, la ventaja se reduce o desaparece. La lectura para un gerente es doble: quien no adopta IA se rezaga, y quien la compra sin tener sus datos y su gente preparados no obtiene el beneficio.
En la práctica, una empresa que no adopta IA se expone a:
- Costos más altos que los de competidores que automatizan tareas repetitivas.
- Peor servicio al cliente, con tiempos de respuesta que el mercado ya no tolera.
- Decisiones más lentas y menos informadas en precios, inventarios y riesgo.
- Dificultad para atraer talento, que busca herramientas modernas.
- Quedar fuera de cadenas de valor donde grandes clientes y entidades exigen reportes, trazabilidad y analítica.
La brecha colombiana por tamaño, 20,7 % de adopción en las grandes frente a 2,7 % en las micro, sugiere que el rezago se concentrará en las pymes si no actúan.
Cómo empezar sin desperdiciar recursos
- Elegir un problema concreto y medible: tiempo de respuesta al cliente, errores en facturación o pronóstico de ventas.
- Ordenar los datos primero. Sin datos limpios y conectados, la IA amplifica el desorden.
- Hacer un piloto corto con una métrica de éxito definida antes de empezar.
- Definir reglas de uso: qué datos se pueden usar, quién revisa los resultados y cómo se protege la información personal.
- Capacitar al equipo. El estudio del NBER muestra que quienes más ganan son los trabajadores menos experimentados.
En IA Empresarial hacemos diagnósticos de uso de inteligencia artificial y desarrollamos modelos predictivos aplicados a cada negocio. Conoce el servicio o escríbenos.
Fuentes
- BID (2024). La difusión de la inteligencia artificial en una economía emergente: evidencia a nivel de la empresa en Colombia, Nota Técnica IDB-TN-3067. Enlace.
- DANE (2022). Boletín técnico ENTIC Empresas 2020. Enlace.
- Microsoft (2025). Estudio IA en MiPymes de Colombia. Enlace; edición 2024: Enlace.
- MinTIC (2025). Colombia asciende al cuarto lugar en el ILIA de la CEPAL. Enlace.
- McKinsey (2025). The state of AI in 2025. Enlace.
- Stanford HAI (2026). AI Index Report 2026, capítulo de economía. Enlace.
- Brynjolfsson, Li y Raymond (2023). Generative AI at Work, NBER WP 31161. Enlace.
- McKinsey Global Institute (2023). The economic potential of generative AI. Enlace.
- OCDE (2024). Miracle or Myth? Assessing the macroeconomic productivity gains from AI. Enlace.
- FMI (2024). Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work, SDN/2024/001. Enlace.
- OIT y Banco Mundial (2024). Buffer or Bottleneck? Enlace.
- Foro Económico Mundial (2025). Future of Jobs Report 2025. Enlace.
- Superintendencia de Industria y Comercio (2024). Lineamientos sobre tratamiento de datos personales en sistemas de IA. Enlace.
- CONPES 4144 de 2025, Política Nacional de Inteligencia Artificial. Enlace.
- Cámara de Representantes (2026). Proyecto de Ley 025 de 2026 Cámara. Enlace.
- Calvino y Fontanelli (2023). Firms’ use of artificial intelligence: cross-country evidence, VoxEU/CEPR. Enlace.