Usar IA ya no te distingue. Lo que el nuevo informe de Stanford revela
En 2025 la adopción de IA se volvió casi universal y construir con ella nunca fue tan barato.
Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.
Conclusiones Clave
- El nuevo “Índice de inteligencia artificial” de Stanford muestra la otra cara: tener la tecnología dejó de ser una ventaja. Lo difícil y, lo que de verdad distingue, es usarla donde rinde.
Una de las cifras que más se repite en el nuevo Índice de inteligencia artificial de Stanford es que el 88% de las organizaciones ya usan inteligencia artificial (IA). Puede sonar a victoria, pero, vista de cerca, muestra una realidad importante. Si casi todos la usan, usarla dejó de ser una ventaja diferencial.
El informe de más de 400 páginas, la radiografía más citada del sector, que Stanford actualiza cada año, trae, en el fondo, una buena noticia y una advertencia: nunca fue tan barato construir con IA, pero adoptarla y ganar dinero o reducir costos con ella son cosas distintas.
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Entrar cuesta menos que nunca
La IA generativa llegó a cerca del 53% de la población en tres años, más rápido que la computadora personal o el internet. El mercado lo respalda: la inversión privada en IA creció 127.5% en 2025 y, según Crunchbase, la tecnología captó casi la mitad del capital de riesgo del mundo, frente al 34% de 2024.
Y construir cuesta cada vez menos. La distancia entre los mejores modelos cerrados y los abiertos se redujo a 3.4% en el ranking Arena que cita Stanford. Un fundador ya no necesita la API más cara para volverse más competitivo. En 2025, en Estados Unidos se financiaron 1,953 nuevas empresas de IA, frente a las 172 en el Reino Unido, el segundo país. Mostrando así que la barrera de entrada se está reduciendo.
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Dónde sí funciona, y dónde estorba
Uno de los hallazgos clave del reporte es que la IA rinde en tareas acotadas, repetitivas y fáciles de medir. Los agentes de atención al cliente resolvieron entre 14% y 15% más casos por hora; los programadores con GitHub Copilot terminaron 26% más tareas; los equipos de marketing que crean anuncios con inteligencia artificial elevaron su producción 50%.
Los beneficios reales, dice el informe, llegan cuando el trabajo se divide en pasos bien definidos y medibles.
El reverso es igual de impactante. Cuando el trabajo exige criterio o razonamiento profundo, la IA puede ser contraproducente. En un experimento de la firma METR, programadores expertos tardaron un 19% más al usar asistentes de IA en código que dominaban, convencidos, además, de que los estaba acelerando.
La realidad, explica Stanford, es que los modelos de IA pueden ganar una medalla de oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas, pero no son capaces de leer con precisión la hora de un reloj analógico, lo que constituye un ejemplo de lo que los investigadores denominan la “frontera irregular” de la IA.
Por qué casi nadie gana (todavía)
Un estudio del MIT encontró que el 95% de los pilotos empresariales de IA generativa no dejaron una ganancia medible. Y detectó qué hace distinto el 5% que sí gana: no despliega herramientas genéricas, las incrusta en un flujo de trabajo específico y, con frecuencia, las compra a un proveedor especializado en vez de construirlas en casa.
Un ejemplo concreto de decepción son los agentes de IA, la promesa del año. Según la encuesta anual The State of AI de McKinsey, que el informe referencia, la mayoría de las áreas de negocio reportó cero uso de agentes; a escala, apenas alcanzan un dígito. La excepción es el propio sector tecnológico: 24% en ingeniería de software y 22% en TI.
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El talento joven, la variable a vigilar
El informe cruza dos datos que conviene leer juntos. Las mayores ganancias de productividad se concentran en programación y atención al cliente; y son justo esos empleos, en su nivel de entrada, los que empiezan a encogerse. Entre los trabajadores de 22 a 25 años, el empleo en las ocupaciones más expuestas a la IA cayó cerca del 16% frente a las menos expuestas, según el economista de Stanford Erik Brynjolfsson.
El propio reporte pide mantener la calma. Entre 2022 y 2025 el desempleo subió más entre los trabajadores menos expuestos a la inteligencia artificial. La exposición, por sí sola, no explica el cambio.
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La ventaja se mudó de lugar
¿Qué queda, entonces, para diferenciarse? El informe sugiere que la ventaja se mudó del modelo en sí al uso que se le da. Entre las empresas que usan IA, el 67% reporta más ingresos en marketing y ventas y el 62% en desarrollo de producto; el 56% reporta ahorros de costos en ingeniería de software y manufactura.
La lectura para un fundador es directa: en vez de ‘ponerle IA’ a todo, conviene atacar uno de esos frentes con un problema medible y resolverlo mejor que la competencia.
Ahí está la conclusión concreta para el emprendedor y su startup/organización. Usar IA ya no es un factor que realmente distingue a las organizaciones según Stanford, lo que distingue es convertirla en un resultado que se pueda medir: una venta cerrada, una hora ahorrada, un ticket resuelto; cuantificando este impacto y entendiendo cómo está influenciando el desempeño.
Conclusiones Clave
- El nuevo “Índice de inteligencia artificial” de Stanford muestra la otra cara: tener la tecnología dejó de ser una ventaja. Lo difícil y, lo que de verdad distingue, es usarla donde rinde.
Una de las cifras que más se repite en el nuevo Índice de inteligencia artificial de Stanford es que el 88% de las organizaciones ya usan inteligencia artificial (IA). Puede sonar a victoria, pero, vista de cerca, muestra una realidad importante. Si casi todos la usan, usarla dejó de ser una ventaja diferencial.
El informe de más de 400 páginas, la radiografía más citada del sector, que Stanford actualiza cada año, trae, en el fondo, una buena noticia y una advertencia: nunca fue tan barato construir con IA, pero adoptarla y ganar dinero o reducir costos con ella son cosas distintas.
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Entrar cuesta menos que nunca
La IA generativa llegó a cerca del 53% de la población en tres años, más rápido que la computadora personal o el internet. El mercado lo respalda: la inversión privada en IA creció 127.5% en 2025 y, según Crunchbase, la tecnología captó casi la mitad del capital de riesgo del mundo, frente al 34% de 2024.
Y construir cuesta cada vez menos. La distancia entre los mejores modelos cerrados y los abiertos se redujo a 3.4% en el ranking Arena que cita Stanford. Un fundador ya no necesita la API más cara para volverse más competitivo. En 2025, en Estados Unidos se financiaron 1,953 nuevas empresas de IA, frente a las 172 en el Reino Unido, el segundo país. Mostrando así que la barrera de entrada se está reduciendo.
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Dónde sí funciona, y dónde estorba
Uno de los hallazgos clave del reporte es que la IA rinde en tareas acotadas, repetitivas y fáciles de medir. Los agentes de atención al cliente resolvieron entre 14% y 15% más casos por hora; los programadores con GitHub Copilot terminaron 26% más tareas; los equipos de marketing que crean anuncios con inteligencia artificial elevaron su producción 50%.
Los beneficios reales, dice el informe, llegan cuando el trabajo se divide en pasos bien definidos y medibles.
El reverso es igual de impactante. Cuando el trabajo exige criterio o razonamiento profundo, la IA puede ser contraproducente. En un experimento de la firma METR, programadores expertos tardaron un 19% más al usar asistentes de IA en código que dominaban, convencidos, además, de que los estaba acelerando.
La realidad, explica Stanford, es que los modelos de IA pueden ganar una medalla de oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas, pero no son capaces de leer con precisión la hora de un reloj analógico, lo que constituye un ejemplo de lo que los investigadores denominan la “frontera irregular” de la IA.
Por qué casi nadie gana (todavía)
Un estudio del MIT encontró que el 95% de los pilotos empresariales de IA generativa no dejaron una ganancia medible. Y detectó qué hace distinto el 5% que sí gana: no despliega herramientas genéricas, las incrusta en un flujo de trabajo específico y, con frecuencia, las compra a un proveedor especializado en vez de construirlas en casa.
Un ejemplo concreto de decepción son los agentes de IA, la promesa del año. Según la encuesta anual The State of AI de McKinsey, que el informe referencia, la mayoría de las áreas de negocio reportó cero uso de agentes; a escala, apenas alcanzan un dígito. La excepción es el propio sector tecnológico: 24% en ingeniería de software y 22% en TI.
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El talento joven, la variable a vigilar
El informe cruza dos datos que conviene leer juntos. Las mayores ganancias de productividad se concentran en programación y atención al cliente; y son justo esos empleos, en su nivel de entrada, los que empiezan a encogerse. Entre los trabajadores de 22 a 25 años, el empleo en las ocupaciones más expuestas a la IA cayó cerca del 16% frente a las menos expuestas, según el economista de Stanford Erik Brynjolfsson.
El propio reporte pide mantener la calma. Entre 2022 y 2025 el desempleo subió más entre los trabajadores menos expuestos a la inteligencia artificial. La exposición, por sí sola, no explica el cambio.
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La ventaja se mudó de lugar
¿Qué queda, entonces, para diferenciarse? El informe sugiere que la ventaja se mudó del modelo en sí al uso que se le da. Entre las empresas que usan IA, el 67% reporta más ingresos en marketing y ventas y el 62% en desarrollo de producto; el 56% reporta ahorros de costos en ingeniería de software y manufactura.
La lectura para un fundador es directa: en vez de ‘ponerle IA’ a todo, conviene atacar uno de esos frentes con un problema medible y resolverlo mejor que la competencia.
Ahí está la conclusión concreta para el emprendedor y su startup/organización. Usar IA ya no es un factor que realmente distingue a las organizaciones según Stanford, lo que distingue es convertirla en un resultado que se pueda medir: una venta cerrada, una hora ahorrada, un ticket resuelto; cuantificando este impacto y entendiendo cómo está influenciando el desempeño.
