Han pasado poco más de tres años desde que la Inteligencia Artificial Generativa se masificó con el lanzamiento público de ChatGPT. Es un buen momento para mirar hacia atrás y entender qué ha funcionado, qué no, y qué pueden hacer las empresas para aprovechar esta tecnología de forma efectiva y segura.

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Aplicaciones empresariales de la IA Generativa

Vamos por partes.

¿Qué funcionó?

La IA, por fin, se volvió accesible para cualquier persona con conexión a Internet. Hoy, más de 800 millones de personas interactúan con ChatGPT cada semana. Además, se convirtió en una de las aplicaciones más descargadas de 2025, con cientos de millones de instalaciones acumuladas, según AppMagic.

La adopción personal de la IA ha sido extraordinaria. Los usuarios la emplean como asistente personal, apoyo creativo, tutor, ayuda emocional o para resolver dudas cotidianas. Sin embargo, el impacto en el mundo corporativo ha sido diferente.

¿Qué no funcionó?

A escala empresarial, el paso de pilotos a resultados concretos sigue siendo el gran cuello de botella.

Un estudio de NBER (febrero de 2026), basado en una encuesta a casi seis mil CFOs, CEOs y ejecutivos de Alemania, Australia, Estados Unidos y Reino Unido, encontró que el 70 % de las empresas ya utiliza IA de alguna forma. Sin embargo, más del 80 % todavía no reporta impactos medibles en productividad ni en empleo. Además, aunque más de dos tercios de los máximos directivos dicen usar IA, su uso promedio es de apenas 1,5 horas (90 minutos) por semana.

En otras palabras: la IA Generativa ha sido un éxito en términos de adopción global, pero aún no ha logrado traducirse en resultados empresariales consistentes.

Entonces, ¿qué hacer para que eso cambie?

A continuación, los tres casos de uso más relevantes de IA Generativa aplicada en entornos empresariales, según
Nicolás Jodal
, CEO y cofundador de GeneXus. Mira la presentación en video aquí.

Casos de uso de IA Generativa en empresas

Caso de uso #1: IA en cada computadora

Cuando Bill Gates y Paul Allen fundaron Microsoft en 1975, formularon una visión ambiciosa: “una computadora en cada escritorio y en cada hogar”. No era un eslogan, sino un norte estratégico. Aunque Microsoft hacía software y no PCs, apostaron a crear plataformas utilizadas por múltiples fabricantes. Décadas después, esa visión transformó el mundo.

Así como la computación se democratizó y llegó a cada escritorio, la IA también debe democratizarse dentro de las empresas. La premisa de Jodal es simple: toda computadora corporativa debería contar con IA.

El primer paso es un chat. Pero no el ChatGPT público.

Las organizaciones necesitan un chat corporativo gobernado, que proteja la información y respete las políticas internas. Esto implica control de acceso por roles, trazabilidad, cifrado, aislamiento de datos y conexión segura a documentos y sistemas internos. Solo así la IA puede aportar valor a escala sin comprometer seguridad ni cumplimiento.

Aquí aparece un concepto clave: el “super search”. Jodal destaca que por primera vez en la historia, el personal puede consultar, de forma segura y privada, toda la información textual que la organización ya posee.

“Durante años se intentó construir un “Google interno” para intranets y repositorios. No funcionó. Hoy sí existe un patrón que funciona: RAG (Retrieval-Augmented Generation o Generación Aumentada con Recuperación). Este enfoque permite interrogar documentos propios respetando permisos y trazabilidad. Se trata de dar a cada persona acceso inteligente a la información que le corresponde y habilitar nuevas formas de trabajo”.

Ejemplo real

Nicolás Jodal utiliza asistentes especializados que monitorean competidores, detectan cambios en modelos de negocio, lanzamientos y novedades relevantes. Interactúa con ellos mediante preguntas y tareas específicas. En la práctica, usa varios Asistentes, cada uno enfocado en un área distinta.

Caso de uso #2: IA en todos los sistemas

La IA Generativa también está transformando la forma en que interactuamos con los sistemas.

“Hoy usamos el patrón de apuntar y hacer clic. Ese modelo no va a desaparecer, pero está surgiendo otro: expresar la intención. En lugar de navegar menús, el usuario puede decir qué quiere lograr. El sistema interpreta esa intención y lo guía hacia el lugar correcto. A esto se le llama navegación basada en intención”, explica Jodal.

Esto tiene otro efecto importante: muchos sistemas deberán evolucionar para incorporar esta nueva forma de interacción. En muchos casos, no es necesario reescribir completamente los sistemas. Basta con añadir una capa de IA que capture la intención, oriente al usuario y facilite la ejecución de acciones, manteniendo seguridad y control de los datos.

Ejemplo real

“El otro día hablábamos con una empresa que usa un ERP y tienen 3.240 pantallas. Les pregunté cómo sabían los usuarios a cuál de esas 3.240 pantallas debe ir? Nadie entra a un ERP “a explorar”. Se entra con un objetivo concreto: “quiero saber cuánto me debe este cliente”. Entonces esa navegación hoy depende de expertos que conocen los caminos o de usuarios que recorren menús hasta encontrar lo que buscan. Eso es algo que puede cambiarse añadiendo una capa de IA. De esta forma el ERP puede incorporar una caja de búsqueda inteligente: el usuario escribe su intención y el sistema lo lleva directamente a la pantalla correcta. Esto es una muestra de que la IA Generativa no reemplaza el ERP. Lo hace más usable”, detalla Jodal.

Caso de uso #3: IA en cada proceso de negocio mediante Agentes

Este es el caso más sofisticado y del que más se habla: incorporar IA en los procesos de negocio de la empresa. Aquí hablamos de Agentes: sistemas capaces de entender una intención, consultar datos, coordinar acciones y ejecutar pasos dentro de un proceso.

“En compañías ya digitalizadas, gran parte del trabajo del back office consiste en coordinar tareas: llamadas, correos, mensajes, validaciones y seguimientos. Automatizar esa coordinación es difícil o requiere intervención humana constante. Hoy, con Agentes, es posible automatizar esas interacciones. El Agente entiende el estado del caso, consulta sistemas internos, redacta comunicaciones, agenda acciones y registra evidencias, respetando reglas y permisos”.

¿Cómo pasar a la acción?

La adopción de Inteligencia Artificial no debería depender de esfuerzos aislados o pruebas inconexas que terminan sin impacto real.

El “Golden Path” – la ruta estructurada y probada para incorporar IA sin fricciones ni experimentación desordenada – es a través de Globant Enterprise AI, la Plataforma neutral en tecnología, que puede integrarse con sistemas existentes, incluso legados, para orquestar la IA en cada flujo de trabajo de forma segura, responsable y medible. 

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