La IA reduce la carga de trabajo y automatiza las tareas repetitivas tanto para las personas como para los equipos. La IA generativa va un paso más allá: genera textos, imágenes, código y datos estructurados únicos bajo demanda, lo que la hace útil en casi todas las funciones de una empresa.

En este artículo, vamos a explicar qué es la IA generativa y a repasar seis casos de uso empresarial que los responsables de la toma de decisiones están priorizando en este momento.

En resumen: La IA generativa automatiza las tareas repetitivas, acelera la producción de contenidos, personaliza las interacciones con los clientes y pone a disposición el conocimiento institucional cuando se necesita. Según un estudio de McKinsey para 2025, el 78 % de las organizaciones de todo el mundo habrá adoptado la IA, y el 71 % de las empresas utilizará la IA generativa en al menos una función empresarial. Los seis casos de uso que te presento a continuación abarcan la gestión del conocimiento, la atención al cliente, la generación de contenidos, las ventas, la programación y las operaciones relacionadas con los empleados.

Visión general de la IA Generativa

La IA generativa es un programa que analiza y aprende de textos, imágenes, código y otros tipos de datos. Estos datos se utilizan de diferentes maneras según el propósito de la IA, y la IA generativa los aprende para generar el resultado perfecto. Por ejemplo, los grandes modelos de lenguaje (LLM) se usan para el texto y el lenguaje, mientras que las GAN y las VAE se usan para imágenes o vídeos.

¿Cómo funciona el Generativo AI ?

La IA generativa se basa en una instrucción para generar resultados a partir de sus diversos datos de entrenamiento. Cuando recibe una solicitud del usuario, la herramienta de IA la analiza, recurriendo a sus datos de entrenamiento, parámetros y patrones para generar el resultado deseado. Al seleccionar los datos con mayor probabilidad según sus parámetros, la IA generativa crea resultados rápidamente, a menudo en solo unos segundos.

Aunque cada resultado generado por la IA generativa es original y único, sigue unos patrones específicos. La calidad de los resultados de una herramienta de IA depende en gran medida de sus datos de entrenamiento y sus parámetros. Si una herramienta de IA está entrenada para crear narrativas de ficción, usarla para generar correos electrónicos de negocios o copy para sitios web copy dar lugar a resultados poco satisfactorios.

Tipos de herramientas de IA Generativa

Las herramientas de IA generativa se dividen en dos categorías: las que están listas para usar y las que se pueden personalizar con tus propios datos.

Las herramientas de IA listas para usar están entrenadas por sus desarrolladores con los mismos parámetros para todo el mundo, como ChatGPT o Midjourney, por ejemplo. La ventaja es que puedes empezar a usarlas introduciendo una instrucción sin necesidad de ninguna configuración adicional. Estas herramientas se desenvuelven bien en tareas empresariales generales.

Las herramientas de IA personalizables te permiten añadir los datos de tu empresa y generar resultados a partir de ellos. La ventaja es que puedes crear flujos de trabajo adaptados al contexto específico de tu empresa, ya sea para la atención al cliente, la recuperación de conocimientos internos o el análisis de datos.

Casos de uso empresarial de la IA Generativa

Las herramientas de IA generativa son ideales para una amplia variedad de casos de uso empresarial gracias a su capacidad para generar código, texto e imágenes. Estos son los seis casos de uso que marcarán su adopción en 2025.

Gestión del conocimiento y colaboración

Uno de los casos de uso más relevantes de la IA generativa en el ámbito empresarial es la gestión del conocimiento; concretamente, hacer que el conocimiento institucional sea accesible y útil para todos los miembros del equipo, incluidos los nuevos empleados.

TextCortex las organizaciones integrar los datos de la empresa y utilizarlos en todas las tareas corporativas, desde la generación de contenidos hasta la recuperación de conocimientos estructurados.

Resultados de uno de nuestros casos prácticos:

  • TextCortex implementó TextCortex en Kemény Boehme Consultants y, a día de hoy, los empleados notan un aumento de la eficiencia y la productividad (con un ahorro medio de 24 horas al mes ).
  • AICX, socio del ecosistema de TextCortex, ayudó a que el equipo alcanzara una tasa de activación del 70 % en las primeras semanas.
  • La confianza de los empleados a la hora de usar y trabajar con la IA aumentó un 60 %.
  • La implantación da como resultado un retorno de la inversión (ROI) 28 veces superior.

TextCortex facilita el proceso inicial de formación e incorporación, ya que permite a los nuevos empleados acceder a los recursos de la empresa mediante consultas en lenguaje natural. Los nuevos empleados pueden obtener la información que necesitan haciendo preguntas sobre la empresa, en lugar de tener que esperar a que un compañero les ayude o rebuscar entre documentos.

Fondo blanco con texto negro. Descripción generada automáticamente

TextCortex normas de seguridad con certificación ISO 27001 y SOC 2 para garantizar la seguridad y la confidencialidad de los datos de tu empresa. Tus datos permanecen dentro de tu infraestructura controlada.

Asistencia y atención al cliente

Los chatbots tradicionales ofrecen respuestas estándar predefinidas a los clientes. Los chatbots basados en IA ofrecen respuestas únicas y adaptadas al contexto a cada cliente, y se pueden personalizar con los datos de tu empresa para mantener el tono de voz de tu marca.

Mira cómo Klarna demostró el impacto de la IA en las operaciones de atención al cliente:

  • El asistente de IA gestionó 2,3 millones de conversaciones, lo que supone dos tercios de los chats de atención al cliente de Klarna
  • Realiza el trabajo equivalente a 700 agentes a tiempo completo
  • Está a la altura de los agentes humanos en cuanto a puntuaciones de satisfacción del cliente
  • Mayor precisión en la resolución de las consultas, lo que se traduce en una reducción del 25 % en las consultas repetidas
  • Los clientes hacen sus recados en menos de 2 minutos, frente a los 11 minutos que tardaban antes
  • Está disponible en 23 mercados, las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y se comunica en más de 35 idiomas
casos de uso de la ai generativa - atención al cliente

Según un estudio de BCG, las funciones de atención al cliente generan el 38 % del valor empresarial total de la IA en la mayoría de las organizaciones, lo que las convierte en uno de los ámbitos con mayor retorno de la inversión en los que empezar.1

Generación de contenidos

Uno de los principales casos de uso de la IA generativa en el ámbito empresarial se da en el ámbito operativo: la generación a gran escala de contenidos como blog , guías prácticas, preguntas frecuentes y publicaciones en redes sociales.

Puedes generar contenido general con herramientas de IA listas para usar, o crear contenido específico para un público concreto con herramientas de IA personalizables como TextCortex. Los tipos de contenido que puedes crear con herramientas de IA generativa incluyen:

  • Blog Puestos
  • Descripciones de productos
  • Correos electrónicos
  • Copias de marketing
  • Leyendas en redes sociales
  • Artículos
  • Hashtags
  • Imágenes

Ventas y marketing

El marketing moderno más eficaz utiliza métodos de comunicación digital, como el correo electrónico, las redes sociales y los SMS. Sin embargo, los clientes suelen borrar los correos electrónicos de marketing genéricos dirigidos a todo el mundo. Con las herramientas de IA generativa, puedes analizar tu base de clientes y crear correos electrónicos de marketing y boletines personalizados para cada uno de ellos, presentándoles los productos o servicios que realmente necesitan.

El estudio de McKinsey de 2025 señala que el marketing y las ventas son las áreas clave para la implementación de la IA generativa, y que su adopción se ha más que duplicado desde 2023. La comunicación personalizada, las propuestas generadas por IA y la automatización del proceso de ventas son los casos de uso que los equipos de ventas de las empresas están aplicando en la actualidad.2

Generación de código

Los desarrolladores de software usan la IA generativa para reducir su carga de trabajo y automatizar tareas de programación repetitivas. Los desarrolladores con experiencia pueden usar modelos como GPT-4o, Claude Sonnet 4 o Gemini 2.0 para realizar tareas de programación complejas con mayor rendimiento. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) avanzados pueden detectar y corregir errores en un código determinado o proporcionar un resumen estructurado de los errores.

casos de uso empresarial de la ai generativa - generación de código

Las herramientas de IA generativa también pueden probar el código para confirmar que funciona según lo previsto y cumple con los estándares de calidad. Puedes usarlas para completar las tareas de programación de tu empresa y aumentar el rendimiento del desarrollo a lo largo de los sprints.

Gestión de empresas y empleados

Las herramientas de IA que se integran con los datos de tu empresa pueden gestionar tareas de equipo como las interacciones entre empleados y jefes, las evaluaciones de rendimiento, la recopilación de comentarios, el intercambio de conocimientos y la gestión de tareas. La IA generativa ofrece a los jefes una forma estructurada de seguir el progreso de la hoja de ruta, mantener a los equipos coordinados y poner a disposición de cada empleado la información que necesita.

MAHLE, un proveedor automovilístico global y empresa del DAX, logró una adopción de la IA del 65 % en el primer mes tras implementar TextCortex, lo que supuso un ahorro de más de 5 horas a la semana por empleado. Echa un vistazo al caso práctico completo aquí.

TextCortex equipos empresariales

TextCortex una plataforma de IA empresarial con sede en la UE que permite a las organizaciones implementar y gestionar agentes de IA con sus propios datos de forma segura. Ofrece a todos los equipos (ventas, jurídico, producto, RR. HH., atención al cliente) acceso a un asistente de IA multimodelo que funciona con GPT-4o, Claude, Gemini y otros modelos desde una sola plataforma.

Cuenta con la certificación ISO 27001 y SOC 2, y cumple plenamente con el RGPD y la Ley de IA de la UE. Hoy en día lo utilizan empresas de la lista Fortune 500 y del DAX 40. La incorporación incluye un programa de formación en IA de tres meses: cuatro talleres, certificación del equipo y un gestor de cuentas dedicado para impulsar su adopción desde el principio.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los casos de uso más comunes de la IA generativa en las empresas?

Entre los casos de uso más habituales en las empresas se encuentran la gestión del conocimiento, la automatización de la atención al cliente, la generación de contenidos, las ventas y el marketing personalizados, la generación de código y la incorporación de nuevos empleados. Los datos de McKinsey para 2025 muestran que las empresas están utilizando la IA en una media de tres funciones empresariales a la vez.

¿Cómo mejora la IA generativa la gestión del conocimiento en las empresas?

La IA generativa se conecta a las fuentes de datos de la empresa y permite a los empleados recuperar información mediante consultas en lenguaje natural, en lugar de tener que rebuscar en los sistemas de archivos. Esto reduce el tiempo de incorporación, agiliza la toma de decisiones y evita que el conocimiento institucional se pierda cuando los empleados se van.

¿Es segura la IA generativa para los datos de las empresas?

Depende de la plataforma. Las herramientas de IA para empresas, como TextCortex las certificaciones ISO 27001 y SOC 2, cumplen con el RGPD y se ejecutan en una infraestructura privada, por lo que tus datos nunca se utilizan para entrenar modelos públicos. Comprueba siempre las certificaciones de cumplimiento antes de implementar cualquier herramienta de IA con datos confidenciales de la empresa.

¿En cuánto tiempo puede una empresa obtener un retorno de la inversión gracias a la IA generativa?

Las implementaciones en empresas suelen pasar de la fase piloto a generar un impacto significativo en un plazo de entre 7 y 12 meses. TextCortex como KBC hablan de un retorno de la inversión 28 veces mayor una vez que la adopción alcanza una masa crítica dentro del equipo, lo cual se consigue con una tasa de activación del 70 % en las primeras semanas tras la implementación.

¿Cuál es la diferencia entre las herramientas de IA generativa listas para usar y las personalizables?

Las herramientas listas para usar, como ChatGPT, se entrenan con datos públicos y están disponibles de inmediato. Las herramientas personalizables te permiten integrar los datos de tu propia empresa, lo que las hace mucho más útiles para tareas empresariales específicas, como la atención al cliente, la recuperación de conocimientos internos y la automatización de flujos de trabajo.

¿Cómo utilizan las empresas la IA generativa en ventas y marketing?

Las empresas usan la IA generativa para analizar los datos de los clientes y crear comunicaciones personalizadas, automatizar la redacción de propuestas, evaluar a los clientes potenciales y elaborar mensajes específicos a gran escala. McKinsey señala que el marketing y las ventas son las áreas principales en las que se está implementando la IA generativa, y su adopción se ha más que duplicado desde 2023.

1 BCG. «Automatización del servicio de atención al cliente impulsada por la IA». 2024. bcg.com

2 McKinsey & Company. «El estado de la IA: cómo las organizaciones se están reinventando para generar valor». 2025. mckinsey.com