El impacto de la IA en la innovación: conclusiones clave del informe del Barómetro de la innovación 2025

La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente el panorama de la innovación en todas las industrias. A medida que las empresas de todo el mundo se esfuerzan por seguir siendo competitivas, la IA se considera cada vez más una herramienta fundamental en los procesos de investigación y desarrollo (I+D). Barómetro Internacional de Innovación 2025 (IIB) La IA ha pasado de ser una tecnología novedosa a convertirse en una parte fundamental de las estrategias de innovación en todo el mundo.

Analizaremos en profundidad los hallazgos del IIB y detallaremos cómo las empresas están aprovechando la IA para impulsar el crecimiento, optimizar los procesos de I+D y superar las barreras en un mercado cada vez más competitivo.

La creciente importancia de la IA en los presupuestos de innovación

La IA ya no es una inversión opcional: se está convirtiendo en una necesidad para las empresas que buscan mantenerse a la vanguardia. El IIB revela que un asombroso 86 % de las empresas ahora destinan una parte de su presupuesto de I+D al desarrollo de IA. Esto marca un aumento significativo en la adopción de IA en comparación con años anteriores, lo que refleja el reconocimiento generalizado del potencial de la IA para transformar no solo la I+D, sino modelos comerciales completos.

La mayoría de las empresas (aproximadamente el 65%) destinan menos del 20% de sus presupuestos de innovación a la IA, y el rango más común oscila entre el 6% y el 10%. En el caso de las grandes empresas, el compromiso con la IA es aún más pronunciado. Estas organizaciones tienden a gastar significativamente más en I+D relacionada con la IA, impulsadas por su necesidad de maximizar la eficiencia en múltiples departamentos y lograr ganancias de productividad a gran escala. Las grandes empresas tienen el capital para invertir en la personalización de soluciones de IA según sus necesidades específicas, algo que las empresas más pequeñas a menudo tienen dificultades para afrontar.

Sin embargo, las empresas más pequeñas no se quedan atrás. El IIB muestra que solo el 5% de las empresas informan que no tienen presupuesto para IA, lo que indica que incluso las empresas más pequeñas reconocen el valor de la IA. Si bien la implementación de la IA ha sido históricamente prohibitiva para muchas empresas más pequeñas, la caída de los costos de la tecnología de IA la está haciendo cada vez más accesible. Muchas empresas ahora pueden adoptar la IA de manera gradual, comenzando con la automatización básica y el análisis de datos a medida que aumentan gradualmente su inversión. Lea más sobre los costos decrecientes de la IA y su impacto en la adopción.

Adopción de IA en distintas industrias: tendencias específicas por sector

La influencia de la IA en la innovación varía significativamente en los distintos sectores. Tecnología y finanzas Lideran el camino, con ambas industrias experimentando niveles particularmente altos de integración de IA. Esto no es sorprendente: estos sectores se basan en datos, y la capacidad de la IA para gestionar cantidades masivas de información, automatizar procesos y predecir resultados la convierte en una opción natural.

Farmacéuticos y la salud También hemos visto un marcado aumento en la adopción de IA. En estos campos, la IA se utiliza para acelerar el descubrimiento de fármacos, optimizar los ensayos clínicos y personalizar la medicinaEl sector de la salud se beneficia de la capacidad de la IA para analizar grandes conjuntos de datos de pacientes, identificar patrones y generar conocimientos que a los investigadores humanos les llevaría años descubrir.

En cambio, sectores como la construcción y la ingeniería civil se enfrentan a más barreras para la integración de la IA. La naturaleza manual de muchas tareas en estas industrias dificulta la implementación de procesos impulsados ​​por la IA. No obstante, se están realizando esfuerzos para incorporar la IA en la gestión de proyectos, el mantenimiento predictivo y el modelado de información de construcción (BIM), donde la automatización y el análisis de datos pueden proporcionar mejoras mensurables.

La IA como herramienta para mejorar los procesos de I+D

Uno de los usos más impactantes de la IA en I+D es su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos de forma rápida y precisa. Según el IIB, el 53% de las empresas afirman utilizar la IA para analizar datos dentro de sus flujos de trabajo de I+D. El análisis de datos es esencial para descubrir tendencias, optimizar productos y predecir las necesidades futuras del mercado. La IA puede procesar datos a velocidades que superan con creces la capacidad humana, lo que permite a los equipos de I+D centrarse en la toma de decisiones estratégicas y la resolución creativa de problemas.

Analítica predictivaEl 43% de las empresas encuestadas en el IIB utilizan la IA, otra área en la que está dando pasos importantes. Esta capacidad permite a las empresas pronosticar las tendencias del mercado, el comportamiento de los clientes e incluso el éxito de nuevos productos. Los modelos de IA pueden analizar datos históricos y predecir resultados, lo que proporciona información valiosa que orienta el desarrollo de productos y la asignación de recursos.

Además, la IA se está utilizando en tareas más creativas. Algunas empresas han desarrollado Herramientas de AI para generar nuevas ideas, simular prototipos y automatizar tareas administrativas rutinarias. Por ejemplo, las empresas del sector manufacturero utilizan la IA para agilizar las fases de diseño y prueba de productos, reduciendo así el tiempo de comercialización de las nuevas innovaciones.

De hecho, la capacidad de la IA para ejecutar simulaciones y realizar pruebas en tiempo real sin necesidad de prototipos físicos está revolucionando sectores como el automotriz y el aeroespacial, donde los costos de creación de prototipos pueden ser extraordinariamente altos. Al utilizar la IA para simular diferentes condiciones y variables, las empresas pueden ahorrar millones y, al mismo tiempo, mejorar la precisión y la eficiencia de sus ciclos de desarrollo de productos.

El cambio hacia equipos impulsados ​​por IA

La integración de la IA en I+D no solo está cambiando la forma en que las empresas innovan, sino que también está transformando la estructura misma de los equipos de innovación. Según el IIB, el 85 % de las empresas afirma que las herramientas de IA están teniendo un impacto en sus equipos de I+D. Este cambio es más pronunciado en las organizaciones más grandes, donde más de la mitad ya han reestructurado sus equipos para incorporar la IA de forma eficaz.

El uso de la IA permite a los equipos automatizar tareas repetitivas que consumen mucho tiempo, como la entrada de datos y el trabajo administrativo, lo que libera al talento humano para que se concentre en iniciativas más estratégicas. La capacidad de la IA para procesar y analizar grandes conjuntos de datos rápidamente también significa que los equipos pueden operar con menos personas y, al mismo tiempo, mantener o incluso aumentar su producción.

La IA también facilita la colaboración interdisciplinaria dentro de las empresas. Los equipos de I+D ahora pueden trabajar más de cerca con los de marketing, finanzas y operaciones, ya que las herramientas de IA cierran las brechas entre los departamentos. Por ejemplo, los conocimientos generados por IA sobre las preferencias de los clientes y las tendencias del mercado pueden ayudar a alinear el desarrollo de productos con estrategias comerciales más amplias.

Se espera que este cambio hacia equipos impulsados ​​por IA se acelere a medida que las herramientas de IA se vuelvan más sofisticadas y accesibles. A medida que las empresas continúan integrando la IA en sus procesos de innovación, aumenta la demanda de profesionales capacitados que puedan trabajar junto con los sistemas de IA. Esto ha llevado a un mayor enfoque en la capacitación y la mejora de las habilidades, asegurando que los empleados puedan maximizar el valor de la IA.

Oportunidades y desafíos en la adopción de IA

La adopción generalizada de la IA en la innovación está creando numerosas oportunidades, pero también presenta desafíos que las empresas deben abordar con cuidado. En cuanto a las oportunidades, la IA ofrece ganancias de eficiencia sin precedentes, en particular en industrias que dependen de la IA. análisis de los datos, como las finanzas, los productos farmacéuticos y la fabricación. La IA puede reducir el tiempo que lleva sacar nuevos productos al mercado, reducir los costos operativos y mejorar las capacidades de toma de decisiones al brindar información basada en datos.

Sin embargo, el IIB destaca varios riesgos que las empresas deben gestionar al adoptar la IA. Una de las preocupaciones más importantes es la posibilidad de robo de propiedad intelectual (PI). Las plataformas públicas de IA como ChatGPT se basan en datos históricos y existe el riesgo de que se exponga información confidencial o de propiedad exclusiva mediante el uso de estas herramientas. Las empresas deben ser cautelosas con el tipo de datos que ingresan en los sistemas públicos de IA, en particular cuando se trata de I+D y desarrollo de productos.

Para mitigar estos riesgos, las empresas desarrollan cada vez más sistemas de IA a medida, adaptados a sus necesidades específicas y que se mantienen dentro de ecosistemas cerrados. Al controlar su infraestructura de IA, las empresas pueden proteger su propiedad intelectual y, al mismo tiempo, beneficiarse de las capacidades de la IA.

Otro desafío que destaca el IIB es el costo inicial de la implementación de la IA. Si bien la IA ofrece ahorros de costos a largo plazo, la inversión inicial en tecnología, infraestructura y capacitación puede ser sustancial. Esto es particularmente difícil para las empresas más pequeñas, que a menudo carecen de los recursos financieros para desarrollar o integrar sistemas complejos de IA. Sin embargo, los beneficios a largo plazo de la adopción de la IA, como el aumento de la productividad y los ciclos de innovación más rápidos, superan los costos iniciales para la mayoría de las empresas.

El futuro de la IA en la innovación: el camino por delante

El futuro de la IA en la innovación está lleno de potencial. A medida que los sistemas de IA se vuelven más avanzados, es probable que su papel en el proceso de I+D se amplíe. El IIB predice que la IA se utilizará cada vez más para tareas más creativas, como generar nuevas ideas de productos e identificar Nuevas oportunidades de investigaciónSe espera que el uso de IA para análisis predictivos y de datos continúe creciendo, a medida que las empresas reconocen el valor de tomar decisiones basadas en datos.

Un área de particular interés es el desarrollo de la IA, que no solo puede analizar datos pasados, sino también generar nuevos conocimientos basados ​​en proyecciones futuras. Esto podría revolucionar industrias como la farmacéutica, donde la IA podría predecir la eficacia de nuevos medicamentos antes de que entren en ensayos clínicos, o la industria manufacturera, donde la IA podría prever posibles interrupciones en la cadena de suministro y ajustar los cronogramas de producción en consecuencia.

A pesar de estos emocionantes avances, las empresas deben seguir siendo conscientes de las implicaciones éticas de la IAA medida que las herramientas de IA se integren más en los procesos de toma de decisiones, las empresas deberán asegurarse de que su uso de la IA sea transparente, responsable y esté alineado con valores sociales más amplios. Cuestiones como el sesgo en los algoritmos de IA y el potencial de desplazamiento laboral son preocupaciones constantes que deben abordarse a medida que la IA continúa evolucionando.

Conclusión

Los resultados de la Barómetro Internacional de Innovación 2025 Dejar en claro que la IA ya no es solo una herramienta para el futuro: ya está transformando la forma en que las empresas innovan hoy. Desde la automatización de tareas rutinarias hasta el análisis de datos a velocidades sin precedentes, la IA está ayudando a las empresas a lograr una mayor eficiencia, reducir costos y acelerar sus esfuerzos de I+D.

A medida que la IA siga evolucionando, su papel en el proceso de innovación no hará más que crecer. Las empresas que inviertan en IA ahora pueden obtener una ventaja competitiva, no solo mejorando sus resultados de I+D, sino también posicionándose a la vanguardia del avance tecnológico. Sin embargo, los desafíos asociados con la IA, como los riesgos para la propiedad intelectual y los altos costos de implementación, deben gestionarse con cuidado.

En los próximos años, las empresas que integren con éxito la IA en sus estrategias de innovación serán aquellas que reconozcan tanto las oportunidades como los desafíos de esta poderosa tecnología. Ahora que la IA está preparada para dar forma al futuro de la innovación, es el momento de adoptarla.