¿Por qué la IA se estanca a pesar del optimismo de los dirigentes

Mientras que la inteligencia artificial (IA) se impone cada vez más como una tecnología imprescindible en el panorama económico mundial, persiste una paradoja en 2026: a pesar del entusiasmo manifiesto de los dirigentes empresariales, su adopción real sigue estando muy por debajo de las expectativas. Los consejos de administración, los comités de dirección y los foros estratégicos no cesan de proclamar la importancia crucial de la IA para la innovación y la competitividad. Sin embargo, en el terreno, la implementación concreta y el despliegue operativo de los proyectos de IA luchan por avanzar. La brecha entre el discurso y la acción plantea interrogantes profundos sobre los frenos ocultos que ralentizan la transformación digital de las organizaciones.

Esta situación paradójica se debe a varios factores combinados: la preparación insuficiente de los proyectos, una falta flagrante de metodología para medir el impacto, dificultades de integración técnica, pero también resistencias culturales importantes. Las iniciativas de inteligencia artificial suelen lanzarse bajo la presión del mercado y de la competencia más que en una óptica estratégica sólida. Así, el optimismo mostrado por los dirigentes no basta para ocultar los límites profundos de la madurez digital y organizativa de las empresas. Comprender estos bloqueos es esencial para contemplar una evolución duradera y eficaz de la IA en la empresa en los próximos años.

Las razones profundas de la estancación de la inteligencia artificial en la empresa

A pesar de un reconocimiento casi unánime de la importancia de la IA — cerca del 77 % de las direcciones estratégicas en Francia la colocan en la cima de sus prioridades —, la verdadera integración sigue siendo en gran medida hipotética. ¿Por qué tal desfase? El principal freno identificado reside en una preparación insuficiente de los proyectos. Dos empresas de cada tres no realizan un análisis de rentabilidad claro antes de lanzar una iniciativa de IA. Sin esta evaluación rigurosa, las decisiones se basan a menudo en hipótesis poco fundadas, haciendo difícil una gestión fiable y una asignación óptima de los recursos.

Esta falta de indicadores financieros precisos afecta directamente la credibilidad de estos proyectos. De hecho, la capacidad para demostrar la eficacia operativa o los ahorros generados es esencial para perpetuar las inversiones. Aparece entonces una desconfianza mayor hacia las iniciativas de IA, porque los resultados tangibles se hacen esperar. Este fenómeno crea un círculo vicioso donde la duda frena la aceleración, mientras que las inversiones no reciben el apoyo esperado dentro de las administraciones internas.

Además, el 94 % de las empresas encuentran dificultades para industrializar las tecnologías de IA a gran escala. Se asiste a una multiplicación de experimentos y pruebas de concepto (POC), pero su transición al modo de producción operacional sigue siendo limitada. En este contexto, los avances reales en los procesos de negocio son lentos, incluso casi inexistentes. La adopción de la IA suele percibirse como una reacción a una presión competitiva exterior más que como el fruto de una estrategia reflexiva centrada en la creación de valor.

La dispersión de los datos, las arquitecturas técnicas frágiles, así como la falta de alineación entre las diferentes partes interesadas (dirección general, áreas de negocio, servicios TI) pesan mucho sobre el despliegue armonioso de las soluciones. Como señala Pete McEvoy, responsable mundial del gabinete AdvisoryX, la ausencia de fundamentos sólidos compromete cada intento de industrialización, lo que provoca un uso fragmentado y poco productivo.

El papel crítico de la gobernanza y la cultura empresarial frente al optimismo de los dirigentes

Más allá de los desafíos tecnológicos, la gobernanza y la cultura organizacional aparecen como elementos determinantes en la dinámica de la inteligencia artificial. Un estudio reciente señala que el 86 % de las empresas enfrentan obstáculos culturales importantes en la adopción de la IA. La resistencia al cambio, a menudo subestimada, constituye un verdadero freno a la integración de las nuevas tecnologías.

Los equipos, confrontados a la novedad de las herramientas y temiendo a veces la transformación de sus propias misiones, manifiestan cierto conservadurismo. Esta aprehensión alimenta una forma de desconfianza, acentuada por la impresión de que la IA podría deshumanizar los procesos o suplir determinados talentos. La ausencia de formación adecuada y la escasez de competencias especializadas agravan todavía más esta situación. De hecho, el 23 % de las empresas lamenta una falta de talentos cualificados para llevar los proyectos de IA.

Esta dinámica cultural pone de manifiesto la necesidad de un liderazgo claro, capaz de reunir en torno a una visión común. También es necesario promover una gobernanza adecuada, que integre la gestión de riesgos, la transparencia en el uso de datos y un enfoque ético. Sin un marco riguroso, el riesgo de desviaciones o fracasos aumenta, alimentando la prudencia o incluso el escepticismo de los decisores.

Una gobernanza inclusiva que fomente la colaboración entre áreas de negocio, direcciones y expertos TI es la clave para superar el mero entusiasmo y comenzar una transformación profunda y duradera. Las empresas que invierten en este sentido suelen observar un mejor compromiso de los equipos y una apropiación más fluida de las herramientas de inteligencia artificial.

Una lista de los principales frenos culturales a la adopción de la IA

• Resistencia al cambio y miedo a la disrupción de los empleos
• Falta de formaciones adaptadas a las nuevas herramientas de IA
• Escasez de perfiles especializados y de competencias técnicas
• Ausencia de una visión estratégica común y de una gobernanza clara
• Temor a los impactos sociales, incluida la mutación de los empleos
• Falta de comunicación transparente sobre los retos y beneficios

El desafío consiste, por tanto, en acompañar el aumento de competencias e involucrar a los colaboradores en un enfoque participativo centrado en el valor añadido de la IA en sus tareas diarias, para que esta revolución tecnológica deje de percibirse como una amenaza y se vea como una oportunidad.

El déficit en la evaluación del impacto financiero y operativo: un límite mayor para las inversiones en IA

Uno de los grandes desafíos que contribuyen al estancamiento aparente de la inteligencia artificial reside en la debilidad de los indicadores de medición. Muy pocas empresas logran medir de forma precisa el impacto real de sus proyectos IA. Los retornos financieros están mal definidos, poco cuantificados o poco comunicados, lo que genera una cierta opacidad alrededor de las inversiones realizadas.

Esta ausencia de evaluación rigurosa afecta la estrategia global, debido a la falta de información fiable sobre la rentabilidad. Las empresas pierden así la oportunidad de optimizar su portafolio de proyectos, priorizar aquellos con alto potencial de creación de valor y adaptar sus presupuestos con discernimiento. Este fenómeno alimenta la percepción de una inversión costosa y con beneficios inciertos.

La puesta en marcha de un referente de indicadores claros — financieros, operativos y ligados a la adopción — aparece como una condición sine qua non para dinamizar de nuevo el recurso a la IA. Sin estas referencias, la gobernanza tiene dificultad para convencer a los accionistas y a las partes interesadas de continuar por este camino.

Tipo de indicadores	Objetivo principal	Ejemplo concreto
Indicadores financieros	Medir el retorno de la inversión (ROI)	Reducción de los costes operativos gracias a la automatización
Indicadores de uso	Evaluar la proporción de usuarios activos	Tasa de adopción de las herramientas de IA dentro de los equipos
Indicadores de rendimiento del negocio	Analizar el impacto en la productividad	Mejora del tiempo de tratamiento de las solicitudes de clientes

Las empresas que logran establecer estas medidas están en condiciones de alinear mejor sus acciones con las expectativas del mercado y trabajan con un plan de desarrollo más claro. Esta metodología contribuye a reforzar la confianza en la tecnología y a fomentar la inversión a más largo plazo.

La presión competitiva: un motor insuficiente para el desarrollo sostenible de la IA

Si la presión ejercida por la competencia sigue siendo un motor potente para la introducción de la inteligencia artificial en las empresas, no basta para asegurar una adopción duradera. Muchas iniciativas surgen como respuestas estratégicas a amenazas externas, demandas de clientes o avances realizados por competidores directos. Sin embargo, esta dinámica reactiva puede carecer de visión.

Las empresas comprometidas en la IA bajo esta impulsión suelen mostrar una ausencia de reflexión profunda sobre el valor realmente generado. Multiplican las pruebas de concepto sin garantizar que estos experimentos desembocan en una adaptación duradera de los procesos de negocio. Este enfoque fragmentado no beneficia ni al crecimiento ni a la innovación a largo plazo.

La clave reside en una reorientación hacia un uso reflexivo, centrado en la transformación de la empresa y en la creación de una ventaja competitiva basada en el valor añadido. Fidji Simo de OpenAI ilustra este punto con una visión clara: es una empresa que duplica sus capacidades gracias a la IA la que progresará más rápido que aquella que simplemente intenta reducir sus costes.

Esta filosofía invita a considerar la IA no sólo como una palanca de rendimiento sino también como un catalizador de innovación organizativa. Para ello, es imprescindible que la presión externa se combine con una estrategia interna sólida.

El desarrollo técnico y las limitaciones relacionadas con las infraestructuras y los datos

Las bases tecnológicas representan otro factor determinante importante en la estancación de la inteligencia artificial. El despliegue masivo de soluciones de IA exige una arquitectura sólida, capaz de gestionar la complejidad de los datos y algoritmos. Pero, en muchas empresas, los sistemas existentes están dispersos, insuficientemente integrados y luchan por responder a las necesidades crecientes.

La calidad y la gobernanza de los datos constituyen un desafío fundamental. Los datos permanecen a menudo dispersos entre diferentes silos de negocio, lo que complica su explotación y armonización. Sin una base de datos unificada, la pertinencia de los modelos de IA disminuye considerablemente, afectando directamente la fiabilidad de los resultados.

Los equipos TI deben al mismo tiempo gestionar la complejidad de las infraestructuras, garantizar la ciberseguridad y asegurar la disponibilidad en tiempo real. Estos desafíos técnicos, combinados con una escasez crónica de competencias especializadas, ralentizan los proyectos y generan costes adicionales a menudo mal anticipados.

Por ello, es indispensable repensar en profundidad las infraestructuras digitales para superar estas barreras. La simplificación de las herramientas y la adopción de plataformas modulares y evolutivas hacen posible una adopción más fluida y estable de la inteligencia artificial.

Ejemplo de una reorganización exitosa de infraestructuras

Una gran empresa industrial ha realizado recientemente una completa renovación de sus sistemas implementando una plataforma centralizada de datos acoplada a soluciones de IA integradas. Esta transformación permitió mejorar la reactividad en el mantenimiento predictivo, ahorrando así varios millones de euros al año y reduciendo drásticamente los tiempos de parada.

La inversión financiera: una realidad contrastada a pesar del optimismo de los dirigentes

Según observaciones recientes, cerca del 68 % de los CEO planean aumentar sus inversiones en inteligencia artificial hacia 2027. Este compromiso financiero marca una señal fuerte de confianza, aunque es importante analizar la naturaleza y eficacia de estos gastos.

Los presupuestos asignados no siempre favorecen una mejora global de la madurez. Una parte importante se consume en experimentaciones repetidas que, sin acompañamiento metodológico, difícilmente generan resultados concretos. Esta dispersión reduce el impacto real en el mercado y da la impresión de una inversión poco estructurada.

La diversificación de los tipos de proyectos IA también plantea la cuestión de su coherencia en la hoja de ruta estratégica. Se invita a los dirigentes a concentrar los esfuerzos en soluciones de alto valor añadido y a evitar la tentación del «efecto moda» o del simple gadget tecnológico.

En este contexto, una mejor articulación entre los objetivos financieros, técnicos y humanos es necesaria. Las inversiones deben acompañar una transformación completa que integre competencias, gobernanza y tecnología.

Los retos del reequilibrio de competencias en el mercado laboral ligado a la IA

La inteligencia artificial modifica profundamente las necesidades en competencias. En 2026, el 81 % de los dirigentes anticipan una recomposición de los perfiles necesarios para acompañar estas transformaciones. Las profesiones clásicas evolucionan, emergen nuevos roles, especialmente en los ámbitos del tratamiento de datos, la ciberseguridad y el desarrollo de software especializado.

Esta evolución presiona a los recursos humanos. El reclutamiento de talentos específicos se vuelve un desafío mayor mientras el mercado enfrenta una escasez importante en estos sectores. Paralelamente, la formación continua de los colaboradores existentes se vuelve una necesidad para garantizar una integración armoniosa de las tecnologías IA.

El reequilibrio también debe tener en cuenta los aspectos humanos y sociales ligados a la adopción masiva de la inteligencia artificial. Las empresas deben anticipar las mutaciones, acompañar las transiciones y velar por preservar un clima de confianza y compromiso duradero.

• Aumento de las necesidades en expertos científicos de datos e ingenieros de IA
• Refuerzo de competencias en ciberseguridad para asegurar los sistemas de IA
• Desarrollo de capacidades en gestión de proyectos ágiles y transformación digital
• Implantación de formaciones transversales para facilitar la comprensión de los retos de la IA
• Promoción de nuevas prácticas colaborativas entre áreas de negocio y TI

Perspectivas futuras: hacia una integración más madura de la inteligencia artificial

A pesar de las dificultades actuales, la trayectoria a medio plazo de la inteligencia artificial sigue siendo positiva. El estudio muestra que el 36 % de los dirigentes piensan adoptar formas más evolucionadas y autónomas de IA llamadas «agénticas» en los próximos dos años. Esta proyección marca una voluntad clara de ampliar el uso más allá de las simples herramientas de automatización.

Para lograr esta etapa, será necesario superar la fase de experimentación crónica e inscribir la IA en el corazón de los procesos de negocio de manera sostenible y estratégica. Esto pasa por una revisión de los modelos de negocio y por una mejor coordinación entre las diferentes esferas de la empresa.

Esta evolución debería también acompañarse de un trabajo profundo sobre la transparencia, la ética y la gobernanza de los datos. Sólo prácticas responsables garantizarán un desarrollo equilibrado, beneficioso tanto para las empresas, los colaboradores y la sociedad en su conjunto.