Introducción

La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) está redefiniendo el panorama empresarial. Ya no es solo una innovación tecnológica: es la herramienta estratégica que impulsa nuevas formas de operar, competir e innovar en todas las industrias.

Mientras que el uso personal de la IA suele ser espontáneo, las empresas que integran GenAI lo están haciendo de manera planificada para potenciar su eficiencia, reducir costos y acelerar la innovación.

Hoy, el 78% de las organizaciones ya aprovecha la IA en al menos una función de negocio clave, y sectores como el legal y financiero experimentan un crecimiento vertiginoso en su adopción.

En este whitepaper, te mostramos cómo startups y multinacionales de todo el mundo están utilizando GenAI para transformar su realidad en 2025, a través de ejemplos prácticos que pueden inspirar el futuro de tu organización.
 

¿Qué es la IA Generativa?

La IA Generativa es un tipo de inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo a partir de grandes volúmenes de datos. Esto abarca desde textos y gráficos, hasta música, video, código o nuevos diseños de producto.

A diferencia de la IA tradicional, que solo analiza o predice, GenAI puede imaginar, simular y construir soluciones donde antes sólo intervenía la creatividad humana.

¿Por qué es clave hoy?

• Convierte datos complejos en decisiones rápidas y precisas.
• Facilita la creación de campañas, productos y procesos personalizados.
• Agiliza tareas que antes consumían días, mejorando la calidad y la productividad.

 

Sectores industriales y aplicaciones clave en 2025

 

Industria	Aplicaciones destacadas de GenAI (2025)
Salud	- Asistentes clínicos y “scribes” médicos que redactan notas, ahorrando miles de horas a médicos. - Diagnóstico asistido por IA (resumen de escáneres y análisis de imágenes). - Descubrimiento acelerado de fármacos con moléculas generadas por IA. - Chatbots de salud 24/7. - Análisis genómico personalizado.
Finanzas	- Asistentes virtuales para banqueros y clientes (resumen de datos y asesoría personalizada) - Generación automática de informes y análisis de riesgos. - Detección de fraude en tiempo real. - Chatbots bancarios 24/7. - Optimización de portafolios con modelos generativos.
Educación	- Tutores personalizados de IA para estudiantes (ej. Khanmigo). - Generación de contenido educativo adaptado. - Calificación automatizada y feedback instantáneo. - Simulaciones virtuales de laboratorios. - Chatbots para practicar idiomas y materias.
Medios y entretenimiento	- Redacción automática de textos y resúmenes periodísticos. - Asistencia creativa en guiones y contenidos audiovisuales. - Videojuegos con NPCs que improvisan diálogos. - Generación de música, imágenes y arte conceptual. - Doblaje de voz sintética en múltiples idiomas
Manufactura	- Diseño generativo de productos (ej. piezas 30% más ligeras en autos BMW). - Mantenimiento predictivo (reducción de 20% en paros no planificados). - Gemelos digitales de fábricas y cadenas logísticas. - Control de calidad automatizado con IA.
Legal	- Revisión y generación de documentos legales. - Asistentes legales virtuales y chatbots. - Búsqueda inteligente de jurisprudencia y precedentes. - Soporte legal automatizado para clientes. - Integración de IA en despachos (26% ya la usan, 45% la adoptarán pronto).

 

Casos de éxito que muestran el camino

A lo largo de industrias y geografías, la IA Generativa está demostrando que no existen límites cuando se integra estratégicamente en las operaciones. Explora algunos de los resultados tangibles que ya están transformando el mundo empresarial:
 

Sector Salud (Healthcare)

En salud, la IA generativa se emplea tanto para automatizar tareas administrativas como para impulsar avances clínicos y de investigación:

• Documentación clínica y asistencia al médico

Los escribas médicos (también conocidos como medical scribes en inglés) son quienes asisten a los médicos y a otros profesionales de la salud documentando en tiempo real la información clínica que se genera durante una consulta, examen o procedimiento médico.

Hoy, gracias a la IA Generativa, existen “escribas” médicos impulsados por IA que están aliviando notablemente la carga de papeleo.

En un sistema hospitalario de Estados Unidos, los scribes de IA que registran conversaciones médico-paciente y redactan las notas, consiguieron ahorrarle a los médicos 1.794 jornadas de trabajo en un año (casi 5 años-hombre), reduciendo drásticamente el tiempo invertido en historias clínicas y mejorando la comunicación con pacientes. El estudio, que analizó el trabajo administrativo, la satisfacción del médico y la satisfacción del paciente durante un período de 63 semanas, demostró que la IA ahorró tiempo a los médicos, permitiéndoles dedicar más atención a los pacientes durante la consulta.

Herramientas como Abridge o DeepScribe, basadas en modelos generativos de lenguaje, escuchan la consulta y generan automáticamente un resumen estructurado para el expediente, liberando al facultativo de teclear largas notas. Esto disminuye el agotamiento profesional y aumenta la satisfacción tanto de médicos como de pacientes.

• Diagnóstico por imagen y análisis clínico

En radiología, se emplean sistemas de IA avanzados para analizar radiografías, tomografías y mamografías, identificando patrones sutiles que podrían pasar desapercibidos. Por ejemplo, AstraZeneca entrenó asistentes de IA capaces de detectar automáticamente lesiones en 3D a partir de tomografías, reduciendo la necesidad de que los radiólogos marquen manualmente cada imagen.

En India, instituciones como Apollo Hospitals colaboran con Google Health para realizar cribados masivos de enfermedades. Mediante algoritmos generativos de visión por computadora, logran detectar signos tempranos de tuberculosis o cáncer de mama, extendiendo la capacidad diagnóstica de los pocos radiólogos disponibles. Esta tecnología ha permitido analizar más de 3 millones de estudios en pocos años, mejorando significativamente la detección precoz en poblaciones numerosas con acceso limitado a especialistas.

• Descubrimiento de fármacos y medicina personalizada

La capacidad generativa para simular y proponer nuevas moléculas está revolucionando la investigación farmacéutica. Modelos como AlphaFold, que predice estructuras proteicas, sentaron las bases de esta transformación. Actualmente las compañías farmacéuticas usan IA generativa para diseñar candidatos a fármacos.

AstraZeneca, por ejemplo, informó que está ampliando el uso de estas herramientas para acelerar su pipeline de I+D. La empresa estima que la IA pueda reducir entre un 30% y un 50% el tiempo que transcurre desde la identificación de una diana terapéutica hasta la obtención de un candidato clínico. Además, ha desarrollado asistentes de IA que ayudan a extraer conocimiento de documentos clínicos complejos y a crear prototipos inteligentes de protocolos de ensayo, los cuales se integran en el trabajo cotidiano de sus equipos científicos.

En el ámbito de la medicina personalizada, los sistemas generativos analizan datos genéticos y clínicos para sugerir tratamientos adaptados a cada paciente. Por ejemplo, en Mayo Clinic usan modelos de IA para diseñar planes de tratamiento oncológico ajustados a las características de cada caso, optimizando resultados y reduciendo efectos secundarios (según reportes internos mencionados en la industria).

• Atención al paciente y chatbots de salud

Muchas instituciones sanitarias han incorporado chatbots conversacionales para orientar a los pacientes. Estos asistentes, en algunos casos basados en modelos avanzados como GPT-4, responden preguntas sobre síntomas, ofrecen consejos básicos y ayudan a agendar citas médicas.

En América Latina, por ejemplo, algunas cadenas de clínicas usan bots IA bilingües para triage inicial y brindar información previa a la consulta, lo que contribuye a descongestionar las líneas telefónicas.

Un caso especialmente destacable en el sector público es el del Consejo de Seguridad de Colombia, que desarrolló un chatbot con IA generativa para mejorar el análisis de datos y la gestión de emergencias químicas. Esta herramienta ha permitido una respuesta más rápida y eficaz ante situaciones críticas, demostrando cómo incluso los gobiernos están adoptando soluciones de IA para fortalecer misiones clave de salud pública. Puedes acceder a más detalles leyendo el informe 601 casos de uso de IA de generación real de las principales organizaciones del mundo.
 

Sector Finanzas (banca, inversión y seguros)

Las entidades financieras más innovadoras del mundo están aprovechando esta tecnología para lanzar productos hiper personalizados, crear experiencias de cliente incomparables y alcanzar niveles de eficiencia operativa sin precedentes. Este avance no es exclusivo de una región:
 

• Norteamérica lidera con inversiones millonarias y despliegues a gran escala.
• Europa utiliza la IA para cumplir con regulaciones complejas y garantizar seguridad y transparencia.
• Asia-Pacífico está rompiendo récords de adopción, con China a la cabeza gracias a la integración masiva de IA en pagos móviles y Super Apps financieras.
   

Las oportunidades que abre esta tecnología son extraordinarias. De acuerdo con IBM, la IA Generativa incrementa los ingresos, reduce los costos, y está impulsando una transformación estratégica y transversal que fortalece la posición competitiva de las instituciones.

Hoy, quienes implementan IA generativa de forma proactiva ya disfrutan de ventajas tangibles:
 

• Procesos automatizados y ágiles.
• Riesgos mejor gestionados.
• Clientes más satisfechos y leales.

A continuación, descubrirás los principales casos de uso que ya están revolucionando el sector financiero y que marcarán la diferencia entre liderar el mercado… o quedarse atrás.
 

• Asesoría y gestión patrimonial

En el mundo de la gestión patrimonial, la IA Generativa está revolucionando el estándar de servicio y la capacidad de respuesta ante la volatilidad del mercado. Los grandes bancos de inversión han entendido que, en tiempos de incertidumbre, la rapidez y precisión lo son todo.

Un claro ejemplo de liderazgo es JPMorgan Chase, el banco más grande de Estados Unidos - y uno de los más grandes del mundo-, que ha elevado radicalmente el valor que ofrece a sus clientes de alto patrimonio. Gracias a sus avanzadas herramientas de IA Generativa, los asesores de JPMorgan pueden:
 

• Analizar en segundos la composición de cada portafolio y detectar patrones de trading relevantes.
• Anticipar las preguntas más probables de los clientes y disponer de datos clave listos para responder con agilidad y confianza.
• Ofrecer recomendaciones de inversión personalizadas en tiempo real, incluso en medio de episodios de alta turbulencia financiera.
   

¿El resultado? JPMorgan ha visto un crecimiento del 20% en ingresos brutos entre 2023 y 2024 atribuible directamente al uso estratégico de IA, y ahora proyecta expandir su base de clientes en un 50% en los próximos 3 a 5 años, impulsados por esta tecnología transformadora.

Y no están solos. Goldman Sachs ha desarrollado un asistente generativo que potencia la toma de decisiones de sus banqueros, traders y gestores de activos. Por su parte, Morgan Stanley, en alianza con OpenAI, ha lanzado un chatbot interno que permite a sus asesores acceder a información y documentos clave al instante.

La velocidad, precisión y personalización que aporta la IA en el ámbito del wealth management se está convirtiendo en el nuevo estándar de oro. Hoy, un asesor puede escanear todas las noticias financieras relevantes del día y entregar resúmenes o análisis personalizados a cada cliente en minutos, generando confianza y fidelidad como nunca antes.
 

• Atención al cliente y banca minorista

Hoy, millones de personas disfrutan de chatbots inteligentes capaces de responder consultas, facilitar transferencias y resolver dudas en lenguaje natural, desde cualquier lugar y en cualquier momento.

En Asia, bancos digitales pioneros están marcando la diferencia al ofrecer atención 24/7 en múltiples idiomas y contextos, derribando las barreras tradicionales y superando expectativas.

Pero la revolución no termina aquí. En India, aseguradoras líderes como HDFC ERGO han dado un paso más allá con el lanzamiento de Super Apps integradas con IA.

Un ejemplo destacado es la app 1Up, que utiliza Vertex AI para asistir a los agentes de seguros con “empujones” inteligentes: recomendaciones contextuales y personalizadas sobre la siguiente mejor acción durante la incorporación de nuevos clientes. Así, cada interacción es más ágil, más eficiente y mucho más relevante.

Además, gracias al análisis avanzado de datos en plataformas como BigQuery, estas compañías pueden ahora ofrecer productos perfectamente ajustados a la ubicación y necesidades de cada cliente. El resultado es una experiencia fluida, sin fricciones, que no solo satisface al usuario, sino que también multiplica las oportunidades de venta y fidelización para la empresa.

En el nuevo panorama bancario, quienes apuestan por la IA Generativa están definiendo el estándar de excelencia y acercando el futuro financiero a cada usuario.
 

El Asistente de Asistentes: Cómo una aseguradora mejoró el servicio al cliente con Gen-AI (lee este caso de éxito)

 

• Detección de fraude y análisis de riesgos

En la batalla contra el fraude financiero y el lavado de dinero, la IA Generativa se ha convertido en el aliado más poderoso de bancos y aseguradoras. Los modelos de lenguaje generativo (LLMs), como nunca antes, pueden analizar volúmenes masivos de datos transaccionales y detectar patrones anómalos con una precisión extraordinaria.

En 2025, las áreas de compliance han dado un salto cualitativo: la IA identifica posibles fraudes y genera alertas explicativas para los analistas, detallando por qué una transacción resulta sospechosa. Esta capacidad permite a los equipos humanos centrar su atención en los casos realmente críticos, reducir el número de falsos positivos y acelerar drásticamente las investigaciones.

Además, los bancos globales están empleando IA para simular escenarios de estrés financiero y crear informes de riesgo redactados en lenguaje natural. Así, los ejecutivos pueden entender y actuar sobre riesgos complejos sin necesidad de decodificar informes técnicos interminables.
 

• Optimización de procesos internos

En los departamentos de back-office, tareas rutinarias como el procesamiento de documentos, la redacción de respuestas a clientes o el análisis de reclamaciones ahora se automatizan con soluciones como Gemini de Google. El caso de Pinnacol Assurance (Estados Unidos) es ejemplar: gracias a la IA, el 96% de sus empleados afirman haber ganado tiempo valioso, traduciéndose en más productividad y menor carga administrativa.

En el ámbito de las finanzas corporativas, muchos CFOs ya se apoyan en la IA para generar informes y proyecciones de manera automatizada. Una encuesta de 2025 reveló que la gran mayoría de las organizaciones financieras están priorizando la adopción de GenAI en funciones clave como pagos, pronóstico de flujo de caja (cash flow forecasting) y otros procesos críticos, con el objetivo de ganar agilidad operativa.
 

Aceleración de procesos con GenAI para cumplimiento normativo (lee este caso de éxito)  

Sector Educación

La educación, tradicionalmente más lenta en adoptar nuevas tecnologías, está experimentado una efervescencia de proyectos con IA Generativa, impulsando una transformación profunda en la manera en que se aprende, se enseña y se evalúa, tanto en escuelas y universidades como en el universo del aprendizaje online.

Atrás quedó la imagen de la educación como un sector rezagado en tecnología. Hoy, instituciones y gobiernos están apostando con fuerza por la IA.

Japón y Corea del Sur lideran el cambio con programas nacionales que llevan tutores de inglés con IA a las aulas rurales, asegurando que ningún estudiante quede atrás por falta de recursos.

En Europa, la Unión Europea financia iniciativas pioneras de “clases aumentadas por IA”, garantizando un desarrollo ético y responsable de la tecnología. Mientras tanto, universidades de prestigio como MIT y Stanford investigan a fondo cómo la IA puede potenciar los resultados de aprendizaje y preparar a los jóvenes para el futuro.

Aunque persisten debates sobre cómo evaluar a los estudiantes en la era de herramientas como ChatGPT, el consenso es claro: la IA Generativa facilita el acceso a una educación personalizada y de calidad, abriendo puertas antes inimaginables para millones de estudiantes.
 

• Tutoreo y apoyo personalizado

El avance más disruptivo es la llegada de tutores virtuales inteligentes, accesibles para cualquier estudiante con conexión a Internet. Plataformas como Khan Academy han integrado GPT-4 a través de su asistente Khanmigo, ofreciendo tutoría uno a uno para practicar matemáticas, comprender conceptos difíciles y explorar cualquier área del conocimiento, todo a medida del alumno.

Además de explicar, estos tutores IA adaptan sus respuestas al nivel de cada estudiante, incentivan el pensamiento crítico y fomentan la autonomía. Hoy, cualquier alumno puede recibir ayuda de calidad a las 11 de la noche, eliminando las barreras de tiempo y espacio.

Lo mismo ocurre en el aprendizaje de idiomas: aplicaciones como Duolingo ofrecen planes “Max” donde los chatbots simulan conversaciones reales, corrigen errores en tiempo real y mejoran notablemente la motivación y el progreso del usuario. ¿El impacto? Un aumento récord en la retención y la participación, revolucionando la forma de aprender idiomas.
 

• Creación de contenido educativo

La IA Generativa ha liberado a docentes y diseñadores instruccionales de las tareas más repetitivas. Ahora, un profesor puede generar en minutos planificaciones de clase, ejercicios originales, problemas matemáticos, diálogos para idiomas, o ejemplos de ensayos adaptados al nivel de su grupo.

En asignaturas como historia o literatura, la IA ayuda a diseñar debates, cuestionarios y casos prácticos personalizados. Plataformas como Quizlet han adoptado IA para crear tarjetas de estudio interactivas, mientras que herramientas como Eduaide generan planes de lección completos, multiplicando el repertorio de recursos disponibles.
 

• Retroalimentación y evaluación automatizada

Evaluar ya no es una tarea interminable. Herramientas como Gradescope utilizan visión artificial e IA Generativa para calificar automáticamente exámenes y tareas, además de explicar a los alumnos por qué una respuesta fue incorrecta y cómo mejorarla.

Los profesores ahorran horas gracias a sistemas como GPT-4 que resumen ensayos, identifican ideas clave y permiten centrarse en la creatividad y el pensamiento crítico.

En la enseñanza de programación, asistentes como copilot de código ayudan a los estudiantes a escribir y mejorar sus proyectos, y luego la misma IA evalúa el código entregado, ofreciendo consejos inmediatos y personalizados.
 

• Simulaciones y laboratorios virtuales

Una de las tendencias más impactantes es la generación de entornos simulados para la enseñanza práctica. En medicina, por ejemplo, la IA puede crear “pacientes virtuales” que interactúan con el estudiante, quien debe diagnosticar y tratar según los síntomas simulados. En física y química, los alumnos pueden describir experimentos y ver resultados simulados explicados paso a paso, todo en lenguaje natural y sin riesgos.
 

Medios de comunicación y entretenimiento

Los medios, la industria editorial y el mundo del entretenimiento creativo han abrazado la IA Generativa tanto para ganar eficiencia tras bambalinas como para innovar en contenidos. La IA ya no es solo una herramienta, sino la nueva musa que está redefiniendo cómo se informa, se crea y se cautiva a las audiencias.

A nivel mundial, la integración de IA en medios y entretenimiento es imparable. La BBC experimenta con generación automática de clips multilingües; en Hollywood se debate el papel de la IA en guiones y efectos; en Asia, el K-Pop y los influencers digitales creados por IA arrasan en redes.

Si bien surgen debates éticos sobre derechos de autor y el rol humano en la creación, lo cierto es que la IA Generativa se ha convertido en la aliada cotidiana de periodistas, artistas, desarrolladores y creativos de todo el mundo.
 

• Periodismo y redacción de noticias

En las redacciones modernas, la IA Generativa es el secreto mejor guardado (y a veces, “en la sombra”). Más del 42% de los periodistas ya utilizan esta tecnología para ganar velocidad y productividad: desde transcribir entrevistas y resumir declaraciones hasta traducir textos y buscar datos en gigantescas bases informativas. El 69% señala la eficiencia como su principal motivación para adoptarla.

ChatGPT y otros modelos permiten transformar reportes financieros en noticias listas para publicar, automatizar resultados deportivos y climatológicos, e incluso proponer titulares alternativos y extractos para redes sociales. Aunque muchas empresas de medios aún avanzan con cautela y elaboran guías internas sobre ética y verificación, la realidad es clara: los periodistas ya están aprovechando la IA para llegar más lejos, más rápido y en más idiomas.

Los traductores y reporteros apoyados por IA logran publicar antes, mientras los editores la emplean para inspirar creatividad y viralizar contenidos. El resultado: noticias más ágiles, multilingües y atractivas para una audiencia global.

Sin embargo, la adopción formal aún es cautelosa: muchas salas de prensa están elaborando guías internas para el uso de IA (focalizadas en principios éticos, verificación de hechos, evitar sesgos, etc.), sabiendo que los periodistas ya la están usando (con o sin aprobación).
 

• Producción audiovisual y publicidad

En cine y televisión, la IA se utiliza en fases creativas y técnicas. Guionistas emplean modelos generativos para brainstorming de tramas y diálogos: se les pide ideas de escenas o chistes sobre cierto tema y luego el humano las refina. De hecho, ya se produjo alguna serie corta con guiones co-escritos por IA (respetando las reglas del sindicato bajo supervisión humana).

El Eternauta, la serie argentina de ciencia ficción estrenada el 30 de abril de 2025 por Netflix, hizo historia al convertirse en la primera producción de la plataforma de streaming en usar IA Generativa para recrear el colapso de un edificio =.

“La IA representa una oportunidad increíble para ayudar a los creadores a hacer mejores películas y series, no solo más baratas… Usando herramientas impulsadas por IA, lograron un resultado asombroso con una velocidad notable y, de hecho, esa secuencia de efectos visuales se completó 10 veces más rápido de lo que podría haberse completado con herramientas y flujos de trabajo de efectos visuales tradicionales”, declaró Ted Sarandos, codirector ejecutivo de Netflix.
 

• Publicidad y marketing

Generadores de imágenes como Midjourney o Stable Diffusion crean bocetos de anuncios visuales en minutos, ayudando a las agencias a presentar varias ideas al cliente sin costos de producción inicial.

Las grandes marcas están en esta movida desde el año 2023. Un ejemplo es Coca-Cola, que ese año lanzó una iniciativa invitando a sus fans a crear arte con IA. 

La personalización también ha dado un salto: servicios de streaming ya generan automáticamente sinopsis, teasers y descripciones de video adaptados a cada usuario, maximizando la interacción y el engagement.
 

• Entretenimiento interactivo (videojuegos)

En videojuegos, la IA Generativa está cambiando paradigmas. Los NPCs (personajes no jugables) ahora pueden interactuar con los jugadores de forma realista, dinámica e impredecible. 

Ubisoft, por ejemplo, prototipó un sistema (Ghostwriter) para generar líneas de diálogo variadas para NPCs menores.

Un estudio indie en Estados Unidos creó un juego (Retail Mage) donde la mayoría de las interacciones en la tienda virtual –desde cómo reaccionan los clientes NPC hasta qué sucede si el jugador intenta acciones creativas- son impulsadas por IA en lugar de un guión predefinido, abriendo posibilidades de interacción ilimitadas.

Esto abre posibilidades enormes: NPCs que recuerdan conversaciones pasadas con el jugador, misiones generadas sobre la marcha según el estilo de juego, etc. 

También hay desarrolladores que ya usan IA para generar arte y escenarios en tiempo record: por ejemplo, algoritmos que crean mapas o niveles de juego basados en parámetros, reduciendo meses de diseño a días.

En el área de testing, ya se están entrenando bots de juego con IA para testear miles de partidas y encontrar bugs automáticamente, elevando la calidad y acelerando el desarrollo.
 

• Música y arte generativa

El 2025 ha sido el año de la explosión del arte y la música generada por IA. Desde canciones pop con voces sintéticas de celebridades - algunas virales y otras en el centro de debates legales - hasta herramientas como Jukebox (OpenAI) o MusicLM (Google) que permite a músicos y creativos explorar nuevos sonidos, acompañamientos y melodías con solo una idea inicial.

En artes visuales, galerías y diseñadores colaboran con IA para crear obras híbridas (humano-IA), logotipos, personajes y escenarios de películas.

En cine, la IA facilita desde el rejuvenecimiento digital de actores (“de-aging”) hasta la creación automática de fondos y extras, en lugar de pantallas verdes tradicionales, reduciendo costos y abriendo nuevas posibilidades visuales.
 

Sector manufactura e industria

Europa - con Alemania y Francia a la cabeza - ha apostado por esta tecnología para mantener el liderazgo mundial en sectores como la automoción y la aeronáutica. Estas industrias ahora diseñan y perfeccionan componentes complejos con ayuda de modelos generativos, acelerando la innovación y la llegada al mercado de nuevos productos.

En Norteamérica, el foco está en la automatización avanzada y el mantenimiento predictivo.

Asia (especialmente China y Japón) está utilizando IA para impulsar la innovación acelerada de producto. El resultado: ciclos de desarrollo más cortos, costes reducidos y una capacidad de respuesta al mercado prácticamente instantánea.

Esta nueva era de eficiencia industrial redefine lo que es posible y prepara a la industria para afrontar los desafíos y oportunidades de la segunda mitad de la década.
 

• Diseño generativo de productos

Las empresas manufactureras están usando IA para crear y probar prototipos de diseño mucho más rápido.

Un caso ejemplar es BMW, que ha incorporado plataformas de diseño generativo para transformar componentes clave de sus vehículos. Los ingenieros, con apoyo de IA, han logrado diseños optimizados para piezas críticas como soportes de cinturón de seguridad, reduciendo el peso en un 30% sin comprometer seguridad ni resistencia. ¿El impacto? Menor consumo de material, mayor eficiencia de combustible y un avance real hacia la sostenibilidad. Una prueba de que innovar no significa sacrificar, sino sumar eficiencia y responsabilidad ambiental.

En aeroespacial, Airbus emplea IA Generativa para diseñar mamparos de cabina mucho más livianos, obteniendo prototipos un 45% más livianos que los diseños convencionales. Esta reducción representa ahorros de combustible significativos en cada vuelo, multiplicando la rentabilidad y el compromiso ecológico.

La IA puede proponer geometrías orgánicas que un ingeniero humano difícilmente imaginaría por sí solo, para luego validarlas con simulaciones. Además, con manufactura aditiva (impresión 3D) es posible fabricar muchas de estas formas complejas, como ya lo está haciendo General Motors.
 

• Optimización de producción y mantenimiento predictivo

La IA Generativa está revolucionando la producción industrial y el mantenimiento, permitiendo un nivel de eficiencia, control y prevención impensable hace apenas unos años.

Siemens lidera este avance con su enfoque de mantenimiento predictivo impulsado por IA. Al analizar flujos continuos de datos provenientes de la maquinaria (como vibraciones, temperatura y patrones operativos), la IA detecta señales mínimas de desgaste o anomalía y predice con precisión qué componente está en riesgo, cuándo podría fallar y cuál es la mejor acción preventiva. Gracias a este sistema, han reducido los tiempos de inactividad un 20% y los costos de mantenimiento cerca de 25% en sus plantas piloto, elevando la productividad y la confiabilidad a un nuevo estándar global.

La IA Generativa también está potenciando los controles de calidad en tiempo real: modelos avanzados de visión identifican defectos en productos - desde pequeñas rayaduras hasta piezas mal formadas - con una sensibilidad que supera al ojo humano. Incluso, la IA puede “imaginar” y mostrar variaciones entre una pieza perfecta y una defectuosa, permitiendo comparar y corregir de inmediato en la línea de ensamblaje, sin detener la producción.

En el ámbito logístico, empresas como UPS están implementando gemelos digitales de sus redes de distribución: réplicas virtuales alimentadas por IA que simulan cada centro y ruta de entrega. Esto les permite monitorear el estado y ubicación exacta de cada envío en tiempo real, anticipar cuellos de botella y ajustar operaciones para asegurar que los paquetes lleguen siempre a tiempo.
 

Lee estos casos de éxito:

• Innovando en la industria de procesamiento de carne con GenAI
• Liderando la Transformación Digital de Upstream con GenAI

 

• Agentes inteligentes en operaciones

Los Agentes multimodales también se están integrando a las fábricas. Estos Agentes son capaces de entender, procesar y responder a diferentes tipos de información al mismo tiempo, combinando datos que provienen de múltiples fuentes o formatos.

A diferencia de la IA tradicional, que suele trabajar solo con texto o solo con imágenes, los agentes multimodales pueden integrar texto, imágenes, voz, video, sensores y más para tomar decisiones o interactuar con usuarios de manera mucho más completa y natural.

Por ejemplo, Toyota capacitó a cientos de trabajadores de planta para que usen plataformas de IA sin código y así ellos mismos puedan crear modelos de machine learning a su medida. Con este enfoque lograron ahorrar más de 10.000 horas-hombre al año al automatizar tareas de producción repetitivas y liberar el talento del personal de línea para enfocarse en actividades de mayor valor.

En la industria química, algunas plantas utilizan IA Generativa para ajustar parámetros de reacción sobre la marcha: el modelo sugiere cómo variar temperatura o insumos para optimizar el rendimiento, simulando miles de escenarios en segundo plano.

Esto ha sido clave para detonar innovaciones directamente desde quienes conocen mejor los procesos productivos: los propios trabajadores.

El resultado es un entorno de trabajo más ágil, colaborativo y resiliente, donde la IA no reemplaza, sino que potencia la creatividad y la capacidad de decisión de los equipos humanos.
 

Lee estos casos de éxito:

• Transformando la Eficiencia del Soporte en la Industria Forestal
• CREA-RS revoluciona emisión de ART con comando de voz y GenAI

 

• Cadenas de suministro y planificación

Plataformas avanzadas como Kinaxis (Canadá) han integrado IA Generativa en la planificación de la cadena de suministro. Estas soluciones permiten generar múltiples escenarios, como lo que puede pasar si un proveedor se retrasa. En estos casos, la IA no solo identifica riesgos y cuellos de botella antes de que ocurran, sino que también propone automáticamente los planes de compras, inventario y manufactura más eficientes para cada situación. Esto ayuda a las empresas a responder ágilmente a cambios del mercado, evitando sobre inventarios o desabastos.

En retail, un caso latinoamericano es Farmatodo (cadena de farmacias en Colombia), que usa IA Generativa para personalizar recomendaciones de productos a clientes y automatizar procesos internos que antes eran manuales. El resultado: equipos más eficientes, clientes más satisfechos y una capacidad inigualable para anticipar y cubrir las necesidades del mercado.
 

Empoderando a los Agentes Comerciales: Cómo una empresa de Servicios Públicos mejoró la búsqueda de Información con GenAI (lee este caso de éxito)

 

Sector Legal y servicios profesionales

Los despachos de abogados, consultorías y otras firmas de servicios profesionales han descubierto en la IA generativa un aliado para aumentar su productividad y alcance. Aunque conservadora por naturaleza, la industria legal en 2025 muestra una rápida transición.

Según un estudio realizado por Thomson Reuters, la adopción de IA Generativa en lo jurídico casi se duplicó en un año, con 26% de bufetes usándola activamente y 45% planificando integrarla en sus operaciones centrales durante los próximos 12 meses.

En ciudades como Londres, despachos usan copilotos de IA para la redacción y revisión de contratos. En Singapur y otras capitales de la innovación, la IA ya asiste en procesos de arbitraje, agilizando análisis complejos y mejorando la calidad del servicio.

Los beneficios ya medidos incluyen respuestas más rápidas al cliente, reducción de horas facturables en tareas rutinarias (lo que obliga a replantear modelos de negocio) y menor error humano en el análisis de textos voluminosos.
 

Empoderando un departamento de Legales con Gen-AI (lee este caso de éxito)

 

• Asistentes legales y análisis de documentos

Una de las aplicaciones estrella es la revisión y redacción de textos jurídicos.

Hoy, Asistentes legales basados en IA, como los LLMs (modelos de lenguaje) entrenados específicamente en derecho - por ejemplo, Harvey AI -  se han convertido en aliados indispensables para cualquier despacho de vanguardia.

¿Qué hacen estos Asistentes?

• Resumir jurisprudencia compleja y encontrar precedentes relevantes en minutos.
• Analizar contratos de 100 páginas y entregar resúmenes claros con puntos clave y alertas de posibles riesgos legales.
• Redactar borradores de documentos, cláusulas y avisos legales a partir de simples instrucciones, ahorrando días de trabajo manual.

Este tipo de soluciones acelera tareas que antes tomaban días de lectura. Por ejemplo, un contrato de 100 páginas puede ser resumido en minutos con puntos clave y posibles riesgos señalados por la IA.

En el ámbito de patentes, se usa IA para hacer búsquedas exhaustivas del estado del arte, detectar similitudes y generar automáticamente las descripciones necesarias para proteger nuevas invenciones, liberando a los expertos para que se enfoquen en el análisis estratégico y la defensa de la propiedad intelectual.

Las firmas líderes de consultoría, como las Big Four (EY, PwC, Deloitte, KPMG), han apostado fuerte por la IA generativa. EY, por ejemplo, está capacitando a sus 400.000 empleados para usar toda una gama de agentes de IA diseñados para tareas legales, fiscales y sectoriales.
 

• Investigación jurídica y soporte en litigios

La IA Generativa está revolucionando la práctica del litigio al poner copilotos inteligentes al servicio de los abogados, jueces y equipos legales. Hoy, startups innovadoras ofrecen asistentes de IA que, en tiempo real, pueden:
 

• Buscar en segundos entre millones de páginas de expedientes y documentos judiciales.
• Identificar precedentes relevantes de manera automática y sugerir estrategias legales ajustadas a cada caso.
• Sugerir preguntas para testigos basándose en la evidencia disponible, permitiendo una preparación de juicios mucho más sólida y dinámica.

En países como Estados Unidos, estas herramientas ya se integran con software de gestión legal existente, y la adopción crece rápidamente.

Pero la innovación va más allá de los bufetes: juzgados en Brasil y Argentina ya están experimentando con IA para filtrar y priorizar casos judiciales. Por ejemplo, una IA puede revisar miles de expedientes y sugerir cuáles podrían resolverse mediante jurisprudencia clara, incluso generando borradores de fallo para que el juez los valide y ajuste. Esto acelera la justicia, libera recursos y eleva el estándar de eficiencia en los sistemas judiciales.
 

• Traducción legal y servicios globales

En un mundo globalizado, la IA Generativa políglota se ha convertido en la herramienta clave para firmas legales internacionales.

racias a su capacidad de traducir contratos, normativas y documentos legales entre múltiples idiomas - con un nivel de precisión y fidelidad sin precedentes - , la IA permite cerrar transacciones internacionales en tiempo récord y sin riesgos de malas interpretaciones.

Bufetes europeos con clientes en China ahora pueden traducir documentos legales complejos del mandarín al inglés o español en minutos, acelerando la negociación y ejecución de contratos globales.

La IA también está democratizando el acceso a la justicia. En España, por ejemplo, se ha probado con éxito un chatbot legal que responde consultas legales básicas sobre multas, arrendamientos y otros temas cotidianos, todo basado en la legislación vigente. Así, cualquier ciudadano puede recibir orientación inicial fiable sin coste ni esperas, acercando el derecho a quienes más lo necesitan.
 

• Servicios profesionales adjuntos

Auditorías Inteligentes

Con IA Generativa ahora se pueden analizar enormes volúmenes de datos contables, detectar irregularidades y, lo más valioso, explicar las anomalías detectadas en lenguaje claro y preciso. Esto permite a los auditores centrar su tiempo en investigar hallazgos relevantes y tomar decisiones informadas, en lugar de perder horas revisando datos.

Servicios fiscales personalizados

Nuevos agentes inteligentes, entrenados en normativas tributarias de cada país, pueden asistir en la preparación de formularios, responder consultas complejas y actualizarse automáticamente ante cambios en la ley. Esto no sólo acelera la gestión fiscal, sino que reduce errores y eleva la confianza del cliente.

Gestión del conocimiento en consultoría

En las grandes firmas de consultoría, la IA generativa se usa para resumir informes históricos, analizar casos pasados y proponer estrategias ganadoras basadas en precedentes reales. Así, los consultores pueden entregar recomendaciones mucho más informadas y personalizadas, sin invertir días revisando información.
 

Transformando los servicios de asesoría de una firma de consultoría con GenAI (lee este caso de éxito)

 

¿Cómo comenzar a transformar tu organización con GenAI?

La pregunta que deben hacerse hoy las empresas y emprendedores es cómo aprovechar la IA para hacer realidad lo que antes parecía imposible.

Adoptar la IA Generativa no es simplemente sumar nuevas herramientas; es el momento de repensar desde la raíz cómo se crea valor en tu organización. Más allá de la tendencia, el éxito sostenido vendrá de comprender a fondo los principios que rigen la evolución de tu mercado y alinear tu estrategia tecnológica con ellos.
 

¿Por dónde empezar? 

1. Automatiza, pero mantén el propósito y la creatividad

Usa la IA para liberar a tu equipo de tareas repetitivas y ganar tiempo para lo que realmente importa: la creatividad, la experiencia y el propósito de tu negocio. La eficiencia sólo tiene valor si potencia tu identidad y diferenciación.
 

2. Define tu estrategia antes de elegir herramientas

No adoptes IA sólo porque otros lo hacen. Reflexiona primero sobre la misión de tu empresa, identifica dónde la IA puede multiplicar su impacto, y establece objetivos claros. La tecnología es el medio, no el fin.
 

3. Apuesta por la simplicidad

Busca soluciones de IA que simplifiquen procesos y permitan a tus equipos concentrarse en aportar valor, en lugar de lidiar con complejidad técnica innecesaria. La verdadera ventaja está en hacer que lo sofisticado sea fácil y accesible.
 

4. Aprende y experimenta

La adopción de IA es un camino de aprendizaje continuo. Fomenta una cultura de experimentación y mejora, en la que probar, equivocarse y aprender sean parte del proceso para descubrir aplicaciones únicas y diferenciales para tu negocio.
 

5. Elige aliados tecnológicos confiables

La IA es un componente estructural del futuro empresarial. Por eso, no basta con sumarse: hay que elegir con quién y cómo hacerlo.

Con Globant Enterprise AI y GeneXus Next, accedes a una alianza única entre visión tecnológica, gobierno empresarial y capacidad de ejecución. Hablamos de un ecosistema que tiene todo para incorporar IA desde el primer momento, y construir el software del mañana.

 

GeneXus Next: La plataforma Low-Code agéntica nativa para empresas

Si estás evaluando plataformas para apoyar la transformación digital de tu organización, GeneXus Next es la solución estratégica más inteligente, particularmente para empresas que buscan resiliencia tecnológica, agilidad operativa y control a largo plazo.

Mientras que otras plataformas Low-Code te ayudan a construir pantallas o automatizar tareas con inteligencia artificial como complemento, GeneXus Next es la única que permite integrar IA de forma orgánica en todas las etapas del ciclo de vida de las aplicaciones. Esto convierte a GeneXus Next en la primera plataforma Low-Code agéntica nativa del mundo.

Todos los sistemas generados con GeneXus Next pueden:
 

• Orquestar y versionar asistentes de IA usando los mecanismos de gobierno y seguridad de Globant Enterprise AI.
• Integrar agentes inteligentes en cualquier etapa del flujo de negocio, con trazabilidad, compliance y control de costos centralizado.
• Evolucionar automáticamente: cuando Globant Enterprise AI incorpora nuevos modelos, patrones o frameworks, tus sistemas y agentes hechos con GeneXus Next pueden adoptarlos en minutos, sin refactorización manual.
• Aprovechar una arquitectura cloud-agnóstica, lista para multi-cloud u on-premise, evitando el lock-in de proveedores.

Si buscas una plataforma que te ofrezca velocidad sin comprometer calidad, innovación sin perder el control, y evolución sin tener que partir de cero cada vez que cambia la tecnología, GeneXus Next es la elección.

No te pedimos que creas en promesas. Te invitamos a validarlo. Contáctanos.
 

Da el siguiente paso y lidera la transformación en tu sector

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