La inteligencia artificial ha pasado de proyectos piloto experimentales a una herramienta estándar del negocio diario. Según la encuesta global State of AI de McKinsey, en 2025 el 88% de las organizaciones declaró usar IA en al menos una función empresarial, frente al 78% de un año antes.

Esa adopción no está distribuida de manera uniforme en la economía. Los desarrolladores de software, los bancos, los médicos, los abogados, los periodistas, los minoristas y los fabricantes enfrentan costos, entornos regulatorios y riesgos distintos, y los datos de las encuestas reflejan esas diferencias. Este informe revisa las cifras más recientes de cada sector.

Dado que los números provienen de encuestas separadas con métodos, poblaciones y preguntas distintas, no deben leerse como una comparación perfecta lado a lado. Sí muestran con claridad dónde el uso de IA ha llegado más profundo y dónde todavía enfrenta límites.

Estadísticas generales de adopción de IA en los negocios

El Stanford 2026 AI Index, que se basa en la encuesta global State of AI de McKinsey, encontró que el 88% de las organizaciones usó IA en al menos una función empresarial durante 2025. Eso compara con el 55% en 2023 y el 78% en 2024.

La IA generativa ha crecido aún más rápido. El uso organizacional regular pasó del 33% en 2023 al 71% en 2024 y al 79% en 2025, y más de la mitad de los encuestados reportó que la IA se usaba en al menos tres funciones empresariales.

Sin embargo, usar IA en un área no es lo mismo que reconstruir una empresa alrededor de ella. Stanford encontró que el despliegue de agentes de IA se mantuvo en un dígito en casi todas las funciones empresariales en 2025. Eso sitúa a 2026 como un año de transición, mientras la primera ola de asistentes de IA da paso a una segunda ola de agentes de IA más independientes.

Adopción de IA por industria de un vistazo

Cada cifra de adopción citada en este artículo proviene de una encuesta separada de una población diferente, con preguntas y métodos distintos. En conjunto, muestran que la IA ya no se limita a las empresas de tecnología. Se ha convertido en parte del trabajo cotidiano de buena parte de la economía. Las secciones siguientes presentan las cifras, los casos de uso y los puntos críticos sector por sector.

Estadísticas de IA en finanzas y banca

Los servicios financieros confiaban en el aprendizaje automático desde años antes del auge de la IA generativa. Bancos, aseguradoras y empresas de pagos lo han aplicado durante mucho tiempo a la detección de fraude, la calificación crediticia, los controles contra el lavado de dinero, el trading y la gestión de riesgos. Ahora la IA generativa se incorpora al servicio al cliente, el cumplimiento normativo, la investigación y el trabajo de software.

Una encuesta conjunta del Banco de Inglaterra y la Financial Conduct Authority encontró que el 75% de las empresas financieras del Reino Unido que respondieron ya usaba IA, y otro 10% planea adoptarla en los próximos tres años. En 2022, la proporción que usaba IA era del 58%. La adopción es desigual dentro del sector: las aseguradoras y los bancos internacionales reportan las tasas más altas.

Dónde usa IA el sector financiero

La empresa mediana reportó unos nueve casos de uso de IA, cifra que las empresas esperan llevar a 21 en tres años. Los grandes bancos internacionales ya reportan una mediana cercana a 49.

Operaciones y TI concentran la mayor parte de los casos de uso reportados, con aproximadamente el 22%, seguidos de la banca minorista con alrededor del 11% y los seguros generales con cerca del 10%. Los modelos fundacionales, los grandes sistemas detrás de la IA generativa, representan el 17% de los casos de uso.

Las finanzas siguen siendo una de las industrias más maduras para la IA, pero las empresas se mantienen cautelosas con las decisiones de alto impacto, porque los errores en crédito, trading, seguros o cumplimiento conllevan grandes costos financieros y legales.

Estadísticas de IA en salud

La salud tradicionalmente ha sido más lenta en adoptar nuevas tecnologías porque los errores pueden dañar a los pacientes, pero el uso de IA está creciendo con rapidez. La American Medical Association encontró que la proporción de médicos que usa alguna forma de IA en salud pasó del 38% en 2023 al 66% en 2024, un aumento de 28 puntos porcentuales en un solo año.

Las aplicaciones comunes incluyen notas médicas, códigos de facturación, resúmenes de consultas, planes de cuidado, instrucciones de alta, traducción y mensajes a pacientes. Algunos médicos también usan IA para apoyo diagnóstico y radiología.

El papeleo es un factor clave. Los médicos dedican muchas horas a documentar la atención, y las herramientas de transcripción con IA pueden escuchar una consulta y redactar la nota clínica, lo que reduce esa carga. Para los pacientes, los cambios hasta ahora son mayormente administrativos —notas, resúmenes y mensajes—, mientras que el diagnóstico sigue siendo una tarea liderada por humanos en la que la IA solo cumple un rol de apoyo.

Los médicos ven beneficios, pero quieren salvaguardas

Cerca del 68% de los médicos encuestados dijo que la IA ofrecía al menos alguna ventaja para su práctica, pero ese apoyo vino con condiciones. La mayoría quería protecciones claras antes de un uso más amplio.

Los estándares de precisión en la medicina son más altos que en la mayoría de las tareas empresariales. Un eslogan de marketing erróneo es una molestia; un diagnóstico equivocado puede ser peligroso. Por esa razón, la revisión humana probablemente seguirá siendo central.

Estadísticas de IA en el sector legal

El trabajo legal involucra enormes cantidades de texto, lo que lo convirtió temprano en un candidato natural para la IA generativa. Las herramientas pueden buscar jurisprudencia, revisar contratos, resumir documentos, redactar memorandos, comparar cláusulas y apoyar el descubrimiento de pruebas, y la adopción ha crecido rápidamente como resultado.

Thomson Reuters encontró que el uso de IA generativa en organizaciones legales pasó del 14% en 2024 al 26% en 2025. El uso personal supera al uso formal corporativo: entre profesionales del derecho, la fiscalidad, los riesgos y el gobierno, el 41% dijo usar herramientas públicas como ChatGPT, y el 17% usaba sistemas de IA generativa específicos de la industria.

Los despachos legales superan la fase de pruebas

La investigación de Thomson Reuters de 2026 apunta a un cambio en el debate. La pregunta ya no es tanto si usar la IA, sino a qué velocidad reorganizarse en torno a ella. Más de tres cuartas partes de los abogados mejor valorados encuestados dijeron que su firma tenía una estrategia de IA.

La presión va en aumento. Cerca del 38% de los profesionales de despachos legales reportó presión financiera para actuar más rápido con la IA, y el 32% de los abogados internos dijo estar reconsiderando vínculos con firmas que no demostraron valor habilitado por IA.

La IA también puede desafiar la hora facturable. Si un sistema puede completar horas de revisión de documentos en minutos, los clientes pueden resistirse a pagar por tiempo, lo que empuja a las firmas hacia precios basados en valor.

La gobernanza es una preocupación. Thomson Reuters encontró que el 34% de los profesionales de despachos legales usaba herramientas de IA que sus firmas no habían aprobado.

Estadísticas de IA en el desarrollo de software

El desarrollo de software es donde la IA generativa está más profundamente integrada en el trabajo diario. La Encuesta de Desarrolladores de Stack Overflow 2025 encontró que el 84% de los desarrolladores usa o planea usar herramientas de IA, frente al 76% de un año antes. Entre los desarrolladores profesionales, el 51% usa herramientas de IA todos los días.

Los desarrolladores usan la IA para escribir código, explicar código desconocido, encontrar errores, escribir pruebas, crear documentación y convertir código entre lenguajes. Herramientas como GitHub Copilot, ChatGPT y Claude ya son comunes.

Uso alto, confianza baja

El uso intensivo no equivale a una gran confianza. Stack Overflow encontró que el 46% de los desarrolladores desconfiaba de la precisión de los resultados de la IA, frente al 33% que confía en ella. Solo el 3% dijo tener mucha confianza.

La queja principal fueron las respuestas casi correctas pero no del todo, citada como frustración por el 66% de los encuestados. Otro 45% dijo que corregir código escrito por IA a menudo toma más tiempo del esperado.

Los desarrolladores siguen siendo cuidadosos con las tareas de alta responsabilidad: cerca del 76% no planea confiar en la IA para despliegue y monitoreo, y el 69% no planea usarla de forma intensiva para la planificación de proyectos. La IA actúa como copiloto, no como reemplazo.

Agentes de IA en el software

Los agentes de IA siguen siendo menos comunes que los asistentes básicos. Stack Overflow encontró que el 52% de los desarrolladores no usaba agentes o se quedaba con herramientas de IA más simples, y el 38% no tenía planes de adoptarlos. Entre los desarrolladores que sí usaban agentes, cerca del 70% dijo que los agentes redujeron el tiempo dedicado a las tareas, y el 69% reportó mayor productividad. El código es más fácil de probar y verificar que muchas tareas del mundo real, lo que ayuda a explicar el interés temprano del sector.

Estadísticas de IA en medios y periodismo

Los medios presentan una gran oportunidad y, a la vez, un problema de confianza. La IA puede encargarse de la transcripción, la traducción, los titulares, los resúmenes, el análisis de datos, la verificación de hechos y la personalización, y también puede producir texto e imágenes.

Un estudio del Reuters Institute sobre 1.004 periodistas del Reino Unido encontró que el 56% usa IA profesionalmente al menos una vez por semana, mientras que otro 27% la usa con menos frecuencia. Solo el 16% dijo no haber usado nunca IA para tareas periodísticas, y cerca del 27% la usa a diario para al menos una tarea.

Los editores se enfocan en tareas de back-end

A los ejecutivos de medios les interesa sobre todo la eficiencia. Entre los encuestados de editoriales, el 96% dijo que la automatización de back-end sería importante. La personalización y las recomendaciones siguen con el 80%, la creación de contenido con el 77%, la recolección de noticias con el 73%, la programación con el 67% y los usos comerciales con el 63%.

Algunos editores ya usan IA para reescribir o distribuir historias a gran escala, pero las actitudes de la audiencia limitan hasta dónde puede llegar. El Reuters Institute encontró que solo el 12% de los consumidores se siente cómodo con noticias producidas completamente por IA, mientras que la comodidad aumenta cuando una persona mantiene el control. Las noticias completamente hechas por humanos obtuvieron el mayor apoyo, con el 62%.

Para los lectores, eso significa que la huella de la IA en las noticias es más probable que aparezca en trabajo menos visible —transcripciones, traducciones, resúmenes y análisis de datos— que en historias totalmente automatizadas. Estos resultados sugieren que el periodismo convencional probablemente será asistido por IA más que escrito por IA.

Estadísticas de IA en el comercio minorista

La IA minorista ha crecido mucho más allá de las recomendaciones de productos, y hoy abarca la detección de fraude, los precios, el inventario, el pronóstico de demanda, la atención al cliente, el marketing, las cadenas de suministro y las operaciones de tienda.

El Global Retail Outlook 2026 de Deloitte encontró un uso amplio en funciones centrales. La detección de fraude y la ciberseguridad lideran, con el 64% de los minoristas encuestados ya usando IA allí, y se espera que el uso crezca en los próximos 12 meses. Otro 41% de los minoristas espera añadir visibilidad de la cadena de suministro basada en IA, y el 38% planea añadir optimización de precios y promociones.

Las compras con agentes podrían ser lo siguiente

El comercio minorista podría ser una de las primeras industrias en sentir los efectos de los agentes de IA. Un comprador podría pedirle a un agente que encuentre tenis para correr por menos de 150 euros, compare reseñas y precios, y compre el mejor par, desplazando la influencia de los motores de búsqueda y los sitios de los minoristas hacia intermediarios de IA.

Deloitte encontró que cerca del 68% de los encuestados del sector minorista esperaba usar IA agéntica para actividades operativas o empresariales importantes en un plazo de 12 a 24 meses. El tráfico de referencias de IA ya es significativo para algunos minoristas y, con el tiempo, podría transformar el descubrimiento de productos y la publicidad.

Estadísticas de IA en la manufactura

La manufactura difiere del software y del sector legal porque la IA debe trabajar junto a equipos físicos. Los usos comunes incluyen mantenimiento predictivo, visión por computadora, inspección de calidad, programación de producción, robótica, gemelos digitales y ahorro de energía.

El despliegue también es más difícil. Una empresa de software puede distribuir una herramienta de IA a miles de empleados rápidamente; un fabricante puede necesitar conectar la IA a máquinas que tienen 10, 20 o 30 años.

La mayoría de los fabricantes no ha alcanzado la escala total

McKinsey encuestó a más de 100 directores de operaciones de fabricantes con ingresos anuales superiores a 1.000 millones de dólares. Cerca de dos tercios dijeron que su trabajo con IA seguía en la etapa de exploración o de implementación dirigida, y solo el 2% dijo que la IA estaba completamente integrada en las operaciones.

Los planes de gasto son, sin embargo, grandes. El 93% planea gastar más del 1% del costo de los bienes vendidos en digital e IA en los próximos cinco años, y casi un tercio espera gastar al menos el 5%.

Las fábricas avanzadas muestran un panorama distinto

La Global Lighthouse Network del Foro Económico Mundial da seguimiento a las fábricas líderes. Para 2026 incluía más de 220 sitios, y la IA y el aprendizaje automático aparecían en cerca del 62% de los principales casos de uso en esos sitios. La participación de la IA generativa en las soluciones líderes pasó del 9% en 2024 al 23% en 2025. El aprendizaje automático tradicional se encarga de la predicción y la optimización, mientras que la IA generativa ayuda a los trabajadores a comunicarse con las máquinas, crear instrucciones y recuperar el conocimiento de la empresa.

IA física y robótica

El Manufacturing Outlook 2026 de Deloitte encontró que el 9% de los fabricantes usaba IA física, y el 22% esperaba usarla en dos años. La IA física abarca robots que actúan con mayor flexibilidad en lugar de repetir un movimiento fijo. Estas máquinas pueden mover mercancías, inspeccionar fábricas, clasificar piezas y operar en entornos cambiantes. La manufactura podría ser donde la IA tenga su mayor efecto sobre la producción física.

¿Qué industrias lideran la adopción de IA?

No existe un ranking perfecto, porque las encuestas miden cosas distintas. Aun así, se pueden extraer algunas conclusiones generales de los datos.

El software muestra el uso individual más profundo: con el 84% de los desarrolladores usando o planeando usar IA y la mitad de los profesionales usándola a diario, las herramientas de programación con IA están cerca de ser equipo estándar.

Las finanzas tienen el uso institucional más maduro: cerca de tres cuartas partes de las empresas financieras del Reino Unido usan IA, y las tasas entre aseguradoras y bancos internacionales superan el 90%.

La salud ha crecido rápido para ser un campo de alto riesgo, con el uso por parte de médicos subiendo del 38% al 66% en un año, pese a estrictas reglas de seguridad y privacidad.

El sector legal cambia con rapidez a medida que mejoran las herramientas especializadas. Los medios muestran un alto uso profesional pero poca comodidad de los consumidores con la automatización. El comercio minorista aplica IA en muchas operaciones, mientras que la manufactura se rezaga porque la IA debe conectarse con máquinas y cadenas de suministro.

De asistentes de IA a agentes de IA

El siguiente cambio podría ser de una IA que responde preguntas a una IA que toma acciones. Hoy, una persona escribe un prompt, lee la respuesta de la IA y toma una decisión. En un flujo de trabajo con agentes, una persona fija un objetivo, la IA planea y usa software para completar la tarea, y una persona revisa el resultado.

Los ejemplos podrían incluir una IA que revisa transacciones en busca de fraude en las finanzas, o una IA que resume expedientes y agenda exámenes en salud. En el derecho, podría revisar miles de documentos y redactar un análisis de caso. En el software, podría encontrar un error, escribir una corrección y enviarla a revisión.

Stanford encontró que el despliegue de agentes se mantuvo en un dígito en la mayoría de las funciones empresariales en 2025, aunque el uso temprano ya es visible en el software y otros campos intensivos en tecnología.

Barreras para la adopción de IA

Varios problemas se repiten entre las industrias. La precisión es uno: los modelos de IA pueden afirmar información incorrecta con seguridad, algo que más importa en medicina, finanzas y derecho.

La privacidad de los datos es otra. Las empresas no pueden introducir datos confidenciales de clientes, pacientes o asuntos legales en herramientas públicas abiertas. La regulación añade límites, ya que las decisiones de IA en campos regulados deben cumplir las reglas existentes.

La integración suele ser la parte más difícil. El reto es menos obtener un modelo que vincularlo a bases de datos, software y flujos de trabajo, y el personal debe saber cuándo no confiar en la IA.

Las brechas de gobernanza son comunes. Thomson Reuters encontró que el 34% de los profesionales de despachos legales usaba herramientas de IA no aprobadas, y su investigación de servicios profesionales de 2026 encontró que solo el 18% de los profesionales dijo que sus organizaciones rastreaban el retorno de inversión de la IA, mientras que el 40% no sabía si su organización lo hacía.

Inversión en IA y el mercado laboral

El Stanford AI Index cuantifica el dinero involucrado. La inversión corporativa global en IA alcanzó unos 581.700 millones de dólares en 2025. Solo la inversión privada en IA llegó a unos 344.700 millones de dólares, y la inversión en IA generativa creció más del 200% durante el año.

Los datos actuales apuntan a que la IA cambia partes de los trabajos más de lo que elimina ocupaciones enteras. Un abogado puede pasar menos tiempo buscando documentos, un médico puede pasar menos tiempo escribiendo notas y un periodista puede automatizar la transcripción.

Hay señales tempranas de tensión en el nivel de entrada. Stanford reporta que el empleo entre desarrolladores de software de 22 a 25 años cayó casi un 20% desde 2024. Si se contratan menos trabajadores junior, campos como el derecho, la contabilidad y el software necesitarán nuevas formas de formar a los futuros expertos.

En conclusión

La adopción de IA ya no es solo una historia del sector tecnológico. Para 2025, el 88% de las organizaciones encuestadas usaba IA en algún punto de su negocio, y el 79% usaba regularmente IA generativa.

La profundidad de uso varía por industria. El software lidera el uso personal diario con un 84%. Las finanzas tienen el esquema más maduro, con el 75% de las empresas del Reino Unido usando IA. El uso en salud pasó del 38% al 66% en un año, y el uso legal de IA generativa casi se duplicó entre 2024 y 2025. Más de la mitad de los periodistas del Reino Unido usa IA cada semana, aunque los consumidores prefieren una IA que asista a los reporteros antes que una que los reemplace. Los minoristas usan IA en seguridad, precios y pronósticos, mientras que los fabricantes enfrentan el camino más difícil hacia la escala, aun cuando las fábricas avanzadas muestran lo que es posible.

La pregunta que enfrentan la mayoría de las empresas está cambiando: ya no es si pueden usar IA, sino si pueden rediseñar el trabajo en torno a ella manteniendo la precisión, la seguridad y la responsabilidad humana. Las próximas ediciones de las encuestas recurrentes detrás de estas cifras —de McKinsey, Stanford, Stack Overflow, la AMA, Thomson Reuters, Deloitte y el Banco de Inglaterra— mostrarán si el despliegue de agentes sale del dígito y si los planes de gasto de los fabricantes se convierten en despliegue a escala.

Fuentes

• Stanford AI Index 2026 Report: datos globales sobre adopción empresarial de IA, inversión, empleo y agentes de IA.
• Stanford AI Index 2026: Economy: estadísticas de adopción organizacional e inversión.
• Bank of England: Artificial Intelligence in UK Financial Services: encuesta sobre el uso de IA en banca, seguros y mercados financieros.
• American Medical Association: Two in three physicians are using health AI: el uso de IA por médicos sube del 38% al 66%.
• Thomson Reuters 2026 AI in Professional Services Report: uso de IA en trabajo legal, fiscal, contable, de riesgos y gubernamental.
• Thomson Reuters 2025 Generative AI in Professional Services Report: datos de adopción de despachos legales y servicios profesionales.
• Thomson Reuters Institute: Turning law-firm AI strategies into practice: estrategia de IA, presión de clientes y cambios de flujo de trabajo en despachos legales.
• Stack Overflow 2025 Developer Survey: AI: uso de IA por desarrolladores, confianza y agentes.
• Reuters Institute: AI adoption by UK journalists and their newsrooms: encuesta a 1.004 periodistas del Reino Unido sobre uso profesional de la IA.
• Reuters Institute: Generative AI and News Report 2025: actitudes públicas hacia la IA en el periodismo.
• Deloitte 2026 Retail Industry Global Outlook: uso de IA en operaciones minoristas, precios, pronósticos y cadenas de suministro.
• National Retail Federation: Retail AI Trends 2025: encuesta a líderes de IA de minoristas de EE. UU.
• McKinsey: From Pilots to Performance, How COOs Can Scale AI in Manufacturing: encuesta a grandes fabricantes sobre despliegue y gasto en IA.
• Deloitte 2026 Manufacturing Industry Outlook: manufactura inteligente, IA agéntica e IA física.
• World Economic Forum: Global Lighthouse Network: uso de IA e IA generativa en fábricas avanzadas.
• Fuente: CoinCentral