Cómo empezar a implantar IA en la empresa: 5 pasos clave

En pleno 2025, hablar de “implantar la IA” en una empresa es algo que suena tan genérico como “implantar electricidad”: ambas pueden emplearse para multitud de tareas, pero cada organización la usa de forma diferente, según sus necesidades y procesos.

La inteligencia artificial puede dedicarse a tareas como: analizar datos, atender clientes, predecir demandas o automatizar procesos (entre otras). El error es por tanto acercarse a esta tecnología como si fuera una solución mágica y única que va a “arreglar” todas las carencias de la empresa. De hecho, las organizaciones que más valor extraen de la IA son aquellas que la aplican integrándola de forma estratégica en sus procesos organizativos.

En este artículo precisamente te explicamos los que, a nuestro parecer, son los 5 pasos fundamentales que deben darse para implantar con éxito la inteligencia artificial en empresas.

5 pasos para empezar con la IA en la empresa.

Es importante entender que implantar IA en una empresa es una transformación que involucra personas, procesos y tecnología. 

Estos cinco pasos ofrecen una guía práctica y estratégica para empezar con IA en la empresa: desde identificar a los perfiles adecuados y seleccionar casos de uso con impacto real, hasta poner en marcha pilotos, crear capacidades internas y, finalmente, escalar las soluciones que funcionen.

Paso 1: empezar con las personas.

El primer paso no es, como muchos podrían pensar, elegir un modelo ni una plataforma, sino identificar a las personas adecuadas dentro de la empresa para promover este cambio. 

Necesitas un núcleo promotor que entienda a fondo el negocio (procesos, cuellos de botella, métricas, etc.) y, al mismo tiempo, tenga un alfabetismo mínimo en IA: qué puede y qué no puede hacer, cuáles son sus límites y cómo se valida su salida. Esta combinación es la que te permitirá conectar necesidades reales con capacidades tecnológicas para así evitar que la IA termine en el cajón de los “proyectos escaparate”. 

Paralelamente, conviene definir desde el principio unas reglas del juego responsables, como: políticas de uso, revisión humana, privacidad de datos, seguridad o gestión de riesgos.

Además, esta dimensión humana normalmente exige formación y reskilling. Los datos del World Economic Forum (fuente aquí) muestran que la evolución de puestos y habilidades en los próximos años pasa por reforzar competencias digitales, de datos y colaboración con sistemas inteligentes.

Paso 2: identificar casos de uso.

Con el equipo promotor en marcha, el siguiente paso es detectar casos de uso concretos y priorizarlos. 

Aquí puede ayudar el apoyarse en partners especializados en IA que ofrezcan asesoramiento especializado, o usar metodologías de decisión prestando especial atención a variables como: 

• valor económico esperado: ahorro de costes o generación de ingresos.
• facilidad de implantación: disponibilidad y calidad de datos, complejidad técnica, cambios organizativos.
• riesgo asociado: privacidad, sesgos, seguridad o dependencia de terceros.

Estudios (como este de McKinsey & Company) muestran que las mayores oportunidades de la IA suelen encontrarse en áreas transversales como la atención al cliente, las funciones comerciales y de marketing, el back office o las operaciones. 

En estos ámbitos es donde se consiguen los mayores incrementos de productividad y ahorro de tiempo en tareas como redactar documentos, buscar información, analizar datos o dar soporte. Por eso conviene empezar por procesos con datos fiables y repetibles, y dejar para más adelante aquellos con alto riesgo regulatorio o con un retorno incierto.

Estudios de MIT Sloan Management Review y BCG señalan que, al introducir IA, conviene revisar y ampliar los KPI tradicionales, porque surgen nuevas métricas más reveladoras del impacto. Por ejemplo, la calidad de los datos utilizados o la proporción de resultados revisados por humanos de forma efectiva pueden ser tan relevantes como los indicadores financieros clásicos. 

Paso 3: arrancar y lanzar iniciativas rápidamente.

Una vez priorizados los casos, lo ideal es mover ficha rápido. 

Es decir, mejor lanzar un proyecto piloto acotado de 60–90 días que meterse en seis meses de documentación. Porque el objetivo de los pilotos ágiles no es la perfección, sino el aprendizaje: validar hipótesis, cuantificar beneficios, conocer limitaciones de los datos o sus integraciones y ajustar el diseño del flujo humano-IA.

Antes de poner en marcha el piloto, conviene definir un punto de partida (baseline), los KPI de éxito y unos criterios claros de “go/no-go”: qué resultados justificarían escalar la solución y cuáles indicarían que conviene detenerla. 

Las empresas que logran escalar la IA con éxito combinan velocidad con una buena gobernanza, y profesionalizan pronto la transición de un piloto a la producción real. Esto implica adaptar procesos, asegurar soporte, monitorizar resultados y controlar los costes. 

Estudios de Deloitte y MIT Sloan Management Review (antes mencionado) señalan que los mayores cuellos de botella no son solo técnicos: también influyen la gestión del dato, el manejo de los riesgos, el patrocinio ejecutivo y el soporte tras el lanzamiento. Por eso es clave diseñar los pilotos desde el inicio pensando en cómo funcionarán una vez estén en producción.

Paso 4: crear capacidades tecnológicas y humanas.

Con los primeros aprendizajes, llega el momento de construir capacidades, algo que será necesario hacer a diferentes niveles.

En el plano tecnológico, todo empieza con el acceso a nuevas herramientas y con los datos: su calidad, trazabilidad, seguridad, accesibilidad y un enfoque de privacy by design. 

Un patrón muy útil en muchos proyectos es el RAG (Retrieval-Augmented Generation) aplicado al conocimiento corporativo, ya que permite mantener el contexto actualizado y reduce las “alucinaciones” de los modelos. 

A nivel humano, lo recomendable es consolidar un equipo propio híbrido que combine perfiles cada vez más especializados en IA, como ingenieros de datos, diseñadores de prompts o conversaciones y especialistas en procesos.

En Europa, conviene alinear estos esfuerzos con las obligaciones del AI Act, que exige clasificar los sistemas por niveles de riesgo, garantizar la gestión adecuada de los datos y documentar técnicamente las soluciones de alto riesgo.

Por último, no hay que olvidar el reskilling continuo. Según el Future of Jobs Report del World Economic Forum, la reconfiguración de tareas impulsada por la IA exige programas de formación sostenidos para mantener la empleabilidad y la productividad. Las empresas que lo afrontan de forma proactiva no solo reducen el impacto de la transición, sino que también aumentan su capacidad de capturar valor en el medio y largo plazo.

Paso 5: Expandir.

Cuando un caso demuestra valor y está gobernado, es el momento de escalarlo. Puedes hacerlo horizontalmente (misma solución en más unidades o países) o verticalmente (misma familia de tareas en procesos adyacentes).

Para escalar con solidez, es clave estandarizar lo aprendido. Eso significa contar con componentes reutilizables, plantillas de despliegue y un catálogo de buenas prácticas que especifique datos necesarios, métricas de seguimiento, límites de uso y roles implicados.

Al mismo tiempo, hay que mantenerse atento al entorno externo: la inversión disponible, la evolución del talento y la regulación. Informes como el AI Index de la Universidad de Stanford muestran un ritmo cada vez mayor de innovación, modelos y financiación, junto con un endurecimiento regulatorio y una adopción empresarial más extendida.

Por eso resulta recomendable revisar el roadmap de IA al menos una vez al año, ajustándolo a este escenario en constante cambio, para que las nuevas mejoras tengan en cuenta tanto el propio aprendizaje interno como los cambios a nivel externo.

Llegados a este punto, la IA ya ha dejado de ser una novedad en la organización y ha pasado a ser una herramienta más integrada en los procesos y métodos de trabajo.

Empezar con IA en la empresa es activar un proceso de cambio.

En definitiva, empezar con IA es mucho más que un proyecto tecnológico: es activar un proceso de cambio que combina visión estratégica, disciplina operativa y preparación cultural. Las empresas que lo afrontan con método consiguen transformar la IA en una palanca real de productividad y ventaja competitiva.

En Holistic Data Solutions acompañamos a las organizaciones en cada fase de este recorrido: desde el análisis de oportunidades y la selección de casos de uso hasta la ejecución de pilotos, la puesta en producción y la formación de los equipos. 

Si quieres descubrir cómo empezar con IA en tu empresa de forma segura, medible y con impacto real, hablemos.