La preparación de las empresas para la IA sigue siendo una preocupación creciente; la confianza de los directores de tecnología (CTO) en la capacidad de escalar esta tecnología ha disminuido por tercer año consecutivo, según un informe de una empresa global de ingeniería digital y consultoría.
En su último informe titulado «What CTOs Think» (Lo que piensan los CTO), basado en las opiniones de 500 directores de tecnología, Akkodis reveló que la confianza de estos líderes en la capacidad de sus organizaciones para implementar y escalar la IA cayó al 48% en 2026, frente al 62% de 2025 y el 82% de 2024.
«Muchas organizaciones ya han superado la duda sobre si pueden acceder a la IA», afirmó Jo Debecker, director ejecutivo de Akkodis. «El mayor desafío al que se enfrentan ahora es si pueden hacer que la IA funcione dentro de la complejidad empresarial: integrándola en sistemas heredados, datos fragmentados, controles de riesgo, procesos de gobernanza y flujos de trabajo humanos».
«La capacidad de escalar la IA de manera significativa es crucial, ya que así es como las empresas pueden percibir el valor de esta tecnología», declaró.
«Las pruebas piloto pueden demostrar lo que es posible, pero la escalabilidad es lo que transforma la IA en mejores decisiones, una innovación más rápida y un impacto empresarial cuantificable», continuó. «Para lograrlo, las organizaciones necesitan más que tecnología: requieren una transformación de la fuerza laboral, una gobernanza clara y la confianza de las personas que utilizarán la IA a diario».
«Las organizaciones llevan dos años realizando pruebas de concepto», añadió Eric Hulse, director de investigación de Command Zero, una empresa de automatización de ciberinvestigación con sede en Austin, Texas.
«Aquellas que permanecen estancadas en la fase piloto están acumulando costes sin generar valor», comentó. «La presión por escalar es real. Sin embargo, los datos de Akkodis muestran que la confianza en la capacidad de escalado cayó del 82% al 48% en tres años. Es algo lógico: cuanto más se enfrentan los CTO a lo que realmente implica escalar, más evidente resulta que la mayoría de las organizaciones no están preparadas para ello».
El obstáculo del escalado.
El escalado es el punto donde muchos programas de IA se estancan, señaló Ryan McCurdy, vicepresidente de marketing de Liquibase, una empresa de automatización de cambios en bases de datos con sede en Austin, Texas. «Las empresas pueden acceder a modelos capaces, realizar demostraciones y mostrar mejoras en la productividad. La parte más difícil es convertir eso en un trabajo en el que la organización pueda confiar en su día a día», declaró.
La incorporación de la IA con capacidad de acción autónoma (IA agentiva) eleva el nivel de complejidad, continuó. «No se trata solo de responder preguntas. Puede escribir código, generar cambios en los esquemas de datos, actualizar flujos de trabajo y activar procesos en toda la empresa», explicó. «Eso requiere un modelo operativo diferente. Los equipos necesitan saber qué pueden hacer los agentes, en qué puntos intervienen los humanos y cómo se revisan, rastrean y controlan los cambios impulsados por la IA».
«Muchas organizaciones aún no han resuelto esto», señaló. «Por eso, o bien mantienen la IA confinada a experimentos, o bien avanzan demasiado rápido y generan riesgos en el entorno de producción. Ninguna de las dos vías es escalable».
«Las empresas que acierten no se limitarán a comprar más herramientas de IA», añadió. «Crearán la estructura necesaria a su alrededor, como datos fiables, flujos de trabajo regulados y pruebas de control. Así es como la IA pasa de ser un experimento interesante a algo que la empresa puede operar realmente».
Persisten las brechas de preparación para la IA.
El informe explicaba que, a medida que las organizaciones superan la fase de programas piloto, aumenta la complejidad de la ejecución en aspectos como la alineación de la dirección, la gobernanza y la confianza de la plantilla. Se constató que menos de la mitad de los directores de tecnología (CTO) —un 44%— cree que los equipos directivos comprenden suficientemente la IA, y solo el 36% se muestra satisfecho con los niveles de confianza de los empleados.
Además, los CTO señalaron que el avance de la IA se veía limitado por obstáculos como la falta de competencias tecnológicas internas (32%), la incertidumbre sobre el retorno de la inversión (31%) y la falta de sentido de urgencia a nivel empresarial (27%).
«Muchas organizaciones adoptan la IA porque se sienten presionadas para hacerlo», observó John Strand, propietario de Black Hills Information Security, una empresa de pruebas de intrusión con sede en Sturgis, Dakota del Sur.
«Ven constantemente titulares, publicaciones en LinkedIn y contenidos en redes sociales que afirman que la IA lo está cambiando todo, y no quieren quedarse atrás», comentó. «El peligro es que la IA se convierta en una solución que busca un problema». «La IA tiene sin duda el potencial de generar valor, pero las organizaciones deben adoptar un enfoque estratégico para identificar los puntos críticos y los desafíos empresariales específicos que puede resolver, en lugar de implementarla por toda la empresa sin un propósito claro», afirmó.
Los problemas de datos socavan la IA.
Steven Swift, director general de Suzu Testing —un proveedor de servicios de ciberseguridad basados en IA con sede en Las Vegas—, sostuvo que las tecnologías empleadas para alcanzar los objetivos empresariales no son lo más importante. «Lo que importa es que la empresa logre sus objetivos», declaró. «Si una empresa puede trasladar una serie de costes heredados a varios modelos de IA, rara vez se producen cambios significativos en sus capacidades operativas».
«Los laboratorios de IA están vendiendo palas y gritando a los cuatro vientos que hay una fiebre del oro», añadió. «Técnicamente, eso no significa que tu organización no vaya a encontrar oro. Pero la mayor parte del dinero que se gana en una fiebre del oro proviene de vender palas, no del oro en sí».
La gran cantidad de herramientas de IA disponibles para las empresas plantea problemas, reconoció Bob Brauer, fundador y director ejecutivo de Interzoid, una consultora de San Francisco proveedora de soluciones de enriquecimiento de datos para sistemas empresariales.
«Los equipos se enfrentan al reto de conectar esas herramientas de IA con sistemas reales y correctos», declaró. «La razón por la que esto es tan importante es que las empresas suelen tener datos repartidos en varios sistemas, y cada sistema mantiene distintas ‘versiones de la verdad'».
«La eficacia de la IA depende de la calidad de los datos con los que trabaja; por tanto, cuando los equipos se encuentran con sistemas desordenados —con problemas como registros antiguos, duplicados o campos incompletos—, la IA toma decisiones erróneas», explicó. «Dado que la IA opera a gran velocidad, esas malas decisiones se propagan rápidamente a gran escala, y las empresas a menudo no detectan los problemas de datos hasta que ya han crecido lo suficiente como para sufrir consecuencias negativas».
«En última instancia, para que una integración de IA pueda conectarse y escalar, las empresas necesitan datos más limpios y coherentes, de modo que la IA trabaje con información en la que el negocio pueda confiar», agregó.
La innovación se impone a la eficiencia.
El informe de Akkodis también reveló un cambio fundamental en la forma en que las organizaciones definen el valor de la transformación digital. Por primera vez, señala el estudio, los directores de tecnología (CTO) citan la innovación —y no la eficiencia— como el principal motor de la inversión digital, lo que indica una transición desde la optimización centrada en costes hacia el crecimiento, la diferenciación y los nuevos modelos de negocio.
A medida que maduran las capacidades de la IA, los beneficios marginales derivados de la eficiencia disminuyen, lo que aumenta la importancia de la innovación como fuente de ventaja competitiva, según explica el informe. Aunque se trata de un cambio global, las prioridades varían según el sector —desde el desarrollo de la fuerza laboral en el sector aeroespacial hasta la aceleración de la innovación en ciencias de la vida o la resiliencia en el sector energético—, lo que subraya la necesidad de enfoques específicos para cada industria a la hora de escalar la IA.
«Este cambio demuestra que la transformación digital se está convirtiendo en una agenda de crecimiento, y no solo en una agenda de costes», afirmó Debecker. «Las empresas están yendo más allá del uso de la tecnología para optimizar procesos existentes y están empezando a utilizarla para crear nuevos productos, servicios, flujos de trabajo y modelos de negocio», añadió. «Este cambio es significativo porque transforma la manera en que los líderes miden el éxito: ya no se trata solo de cuánto costo logran eliminar, sino de la rapidez con la que pueden convertir la tecnología en nuevo valor para los clientes, los empleados y el propio negocio».
«En la práctica, la confianza se construye mediante la transparencia, una gobernanza clara y una definición precisa de las competencias para la toma de decisiones; esto garantiza que los empleados comprendan cómo se utiliza la IA, quién asume la responsabilidad y cómo se validan los resultados».
El crecimiento se convierte en el objetivo.
Este cambio representa una evolución fundamental, afirmó Josh Stanaland, socio y director de tecnología (CTO) de Shark AI Solutions, una empresa con sede en St. Petersburg (Florida) dedicada al desarrollo de productos, la IA y la gestión de cuentas de clientes.
«Anteriormente, la transformación digital se centraba en la reducción de costos y en realizar el mismo trabajo de manera más rápida o económica», declaró. «Ahora, con la maduración de la IA, el principal motor es la innovación: la creación de nuevo valor, productos, modelos de negocio y oportunidades de crecimiento».
«Es un cambio significativo porque marca la transición de una optimización defensiva a una diferenciación ofensiva», señaló. «Las empresas que traten a la IA como un motor de innovación tomarán la delantera, mientras que aquellas centradas únicamente en la eficiencia corren el riesgo de quedarse atrás».
