De la adopción a la orquestación: lo que los datos sobre IA empresarial nos dicen de su valor real
Hay una pregunta que ningún reporte de consultoría se hace explícitamente, aunque todos sus datos la insinúan: ¿están las empresas adoptando inteligencia artificial, o simplemente acumulando la ilusión de haberlo hecho? 2026 está siendo el año en que esa pregunta ya no puede ignorarse. Porque cuando las organizaciones empiezan a hablar de “orquestación”, “agentes autónomos” o “ejecución coordinada”, en realidad están revelando de forma profunda, que la IA a nivel empresarial dejó de verse como software y comenzó a entenderse como infraestructura operativa.
Esa es una de las principales conclusiones que atraviesa el reporte Global AI Pulse Q1 2026 de KPMG, un estudio que recopila la visión de más de 2,100 líderes empresariales en 20 países y que intenta responder una pregunta incómoda para la industria: ¿por qué tantas empresas invierten en IA y tan pocas logran convertirla en valor real?
Hay un dato que lo resume todo: el 95% de las organizaciones ya tiene una estrategia de IA, de las cuales sólo el 64% dice que les está generando valor; pero solo el 8% puede probarlo con métricas concretas a nivel empresarial, con un promedio de inversión planificada de US$186 millones por empresa en los próximos 12 meses. La brecha no está donde creíamos que estaba.
Y no es una voz sola la que lo dice. La encuesta global de CEOs de PwC realizada a 4,454 directivos en 95 países encontró que más de la mitad (56%) reporta que sus empresas no han obtenido ni mayores ingresos ni menores costos de sus inversiones en IA. Solo el 12%, al que PwC llama “la vanguardia”, ha logrado ambas cosas. El resto vive en una especie de limbo tecnológico, comprometido con la IA en el discurso pero incapaz de convertirla en resultados concretos.
La paradoja del piloto eterno
El reporte de Global AI Pulse que mencionamos anteriormente, encuestó a 2,110 ejecutivos en 20 países. El hallazgo más incómodo no es que las empresas no inviertan, lo hacen a una escala sin precedentes, sino que esa inversión no está aterrizando en resultados medibles a escala corporativa.
Para dimensionarlo mejor, según datos de MIT citados por Terminal-X, el 95% de los pilotos de IA no genera ningún impacto medible en P&L. Y el reporte de Writer sobre adopción empresarial 2026 encontró que aunque el 59% de las compañías invierte más de US$1 millón anuales en IA, solo el 29% ve retornos significativos de IA generativa, y apenas el 23% los ve en agentes de IA.
La industria hiperscaler (Meta, Google, Microsoft, Amazon) proyecta gastar 675 mil millones de dólares en infraestructura de IA solo en 2026; es decir, la inversión colectiva podría acercarse a 3 o 4 billones para el final de la década. Estamos construyendo la autopista, la pregunta es si alguien sabe adónde va.
El 11% que sí lo está haciendo bien
KPMG identifica un grupo emergente al que llama “AI leaders”, donde apenas el 11% de las organizaciones pertenecen a él. Lo que los distingue no es el presupuesto ni el acceso a tecnología, sino algo más estructural: estas organizaciones no usan IA sobre su forma de trabajar; sino están rediseñando su forma de trabajar alrededor de la IA. Integran flujos de trabajo, alinean la toma de decisiones y embeben gobernanza en la ejecución. No agregan una capa tecnológica encima de los procesos existentes: reconstruyen los procesos.
El resultado es que los AI leaders reportan valor de negocio significativo en el 82% de los casos, versus el 62% de las no-líderes. Pero la distancia más reveladora está en otro lado, las organizaciones que confían en su pipeline de talento en IA tienen casi 4 veces más probabilidades de reportar resultados positivos (77% vs 20%), en conclusión, la gente importa más que el software.
KPMG incluso distingue dos perfiles: los “operadores” que despliegan IA en casos aislados sin estructuras para escalarla, y los “orquestadores” que integran IA como sistema empresarial coordinado; esa distinción no es solo operativa.
Una pausa para pensar lo que los datos no dicen
Aristóteles distinguía entre dos tipos de actividad: poiesis y praxis. La poiesis es el hacer productivo: fabricar algo externo, un objeto, un resultado. La praxis es el actuar cuyo fin no está fuera sino dentro de la propia acción; el modo en que vivimos, decidimos, nos organizamos.
La mayoría de las empresas está atrapada en la poiesis de la IA: producen pilotos, herramientas, reportes, dashboards… objetos, vaya, pero no tocan la praxis organizacional, es decir, cómo se toman las decisiones, cómo fluye el poder, cómo se mide el éxito, cómo trabajan las personas juntas.
El 11% que sí genera valor real no es que tenga mejores herramientas, es que están operando en el plano de la praxis: transformando el modo de ser de la organización, no solo añadiendo instrumentos a una estructura que no cambió. Eso es más difícil y es exactamente por qué tan pocas organizaciones lo logran.
La IA no falla como tecnología; falla cuando se la trata como un objeto a adquirir en lugar de una práctica a construir.
Los tres obstáculos que nadie quiere nombrar
KPMG identifica las principales barreras: privacidad de datos y ciberseguridad (42%), calidad de datos (34%) e incertidumbre regulatoria (31%). Son obstáculos reales, pero el informe va más lejos, estos síntomas apuntan a una desalineación estructural profunda: los datos siguen fragmentados, la gobernanza se aplica de manera inconsistente, los flujos de trabajo no se coordinan y las estructuras de incentivo siguen premiando formas antiguas de trabajar. En ese contexto, añadir “más” IA solo produce más actividad, no mejores resultados.
Grant Thornton, en su AI Impact Survey 2026 con cerca de 1,000 líderes senior, lo pone en términos crudos: el 78% de los ejecutivos carece de plena confianza en que su organización podría pasar una auditoría independiente de gobernanza de IA en 90 días y casi 3 de cada 4 organizaciones ya dan a los agentes de IA acceso a sus datos y procesos, pero solo el 20% tiene un plan de respuesta ante incidentes. Se está corriendo más rápido de lo que se puede frenar.
Y hay un tercer obstáculo que los reportes documentan pero raramente nombran con claridad: las personas. El reporte de Docebo 2026 encontró que el 85% de los empleados dice que la capacitación en IA que recibe no les sirve para usar la IA en su trabajo real, no en abstracto, sino en su rol específico. Y la encuesta global de fuerza laboral de PwC muestra que solo el 14% de los trabajadores usa IA generativa diariamente, a pesar de que las herramientas ya están desplegadas.
Solo el 12% de los líderes dice que su fuerza laboral está verdaderamente lista para adoptar la IA; la mayoría reconoce brechas de entrenamiento, con el 81% describiendo a sus equipos como solo “bastante” o “principalmente” listos.
En pocas palabras “El reto ya no es dónde aplicar la IA. Es cómo operar la transformación y operar la IA en toda la empresa. Las organizaciones que no alineen sistemas, flujos de trabajo y gobernanza seguirán generando actividad sin resultados sostenidos” Benedikt Höck, Regional AI Lead EMEA, KPMG en Alemania
LATAM: adoptamos más rápido que el promedio global pero escalamos menos que casi todos
Las Américas lideran en despliegue de la IA a escala empresarial: el 35% de las organizaciones reporta IA a nivel enterprise-wide, versus el 22% en EMEA y el 23% en Asia-Pacífico. En términos de adopción declarada, América Latina está adelante, pero los números regionales cuentan otra historia.
América Latina adopta IA al 47%, superando el promedio global del 45%. Brasil registró un incremento del 1,400% en tráfico de ChatGPT año a año, México proyecta un mercado de IA de US$5,500 millones para 2026, frente a US$3,200M en 2024. Y sin embargo: el Observatorio Agentic AI 2026 (NTT DATA y CIONET) revela que el 59% de las organizaciones en la región opera con pilotos aislados; solo el 3.8% ha logrado escalar IA a nivel industrial.
La paradoja latinoamericana es perfectamente coherente con el hallazgo global: adopción masiva, ejecución fragmentada. La región captura solo el 1.1% de la inversión global en IA mientras lidera en adopción per cápita. Tenemos el apetito, lo que falta es la estructura para metabolizarlo.
Hay también una diferencia cultural en cómo se imagina la colaboración humano-IA: en las Américas, el 41% espera mantener control humano dominante; en Asia-Pacífico, el 38% anticipa mayor coordinación liderada por IA. No es solo velocidad de adopción, es una diferencia en la filosofía del control, que no es necesariamente mala, pero sí tiene implicaciones en cómo se diseñan los modelos operativos.
Los agentes de IA: ¿solución o nueva capa de complejidad?
El 80% de las aplicaciones empresariales enviadas o actualizadas en el primer trimestre de 2026 ya embeben al menos un agente de IA, según Gartner, comparado con el 33% en 2024. La pregunta ya no es si desplegar agentes, sino qué flujos de trabajo justifican realmente el costo operativo.
KPMG revela que el 52% de las organizaciones ya usa agentes de IA para automatizar flujos que atraviesan múltiples funciones, el 41% los usa para crear bases de conocimiento compartido y el 40% para apoyar toma de decisiones entre equipos; pero solo el 9% ha llegado a verdadera orquestación a nivel de workflows. El resto sigue en despliegues funcionales aislados. La banca y seguros lideran con un 47% de agentes en producción, mientras que salud y gobierno están en 18% y 14% respectivamente.
El tiempo medio de retorno de inversión de los agentes es de 5.1 meses: más rápido en ventas (3.4 meses), más lento en finanzas y operaciones (8.9 meses). Son números que invitan a la precisión, no a la euforia generalizada.
Lo que viene: un futuro que llega antes de que estemos listos
8 de cada 10 organizaciones encuestadas esperan sistemas de IA con capacidad de razonamiento a nivel humano dentro de los próximos cinco años. Esto es el horizonte de planificación estratégica actual, y la mayoría de las empresas no está ajustando sus roadmaps para es
Forrester predice una corrección de mercado: empresas que diferirán el 25% del gasto en IA planificado para 2026 hacia 2027. La señal es que el valor todavía no aterrizó y la paciencia institucional tiene límites. Citi ya identificó una penalización de 30 puntos base en spread de crédito para empresas clasificadas como “adoptantes” de IA versus “habilitadoras”. La diferencia entre medir actividad y medir prueba de impacto ahora tiene precio en el costo de capital.
PwC lo articula con precisión: las empresas que han establecido fundamentos sólidos de IA (con marcos de IA responsable e integración a escala empresarial) son 3 veces más propensas a reportar retornos financieros significativos, y las que aplican IA ampliamente a productos, servicios y experiencias de cliente logran casi 4 puntos porcentuales más de margen de ganancia que las que no lo hacen.
La ventana no está cerrada, pero tampoco está abierta indefinidamente.
Tres preguntas para llevar a tu próxima junta
Sin ánimo de convertir esto en un checklist más del mundo del management, hay tres preguntas que vale la pena llevar a la mesa:
¿Puedes medir el ROI de tu IA hoy? No en términos de “eficiencia percibida” o “pilotos exitosos”, sino en resultados de negocio concretos, atribuibles, auditables. Si la respuesta es no, el problema no es la IA: es el sistema de medición.
¿Tu gobernanza de IA es un freno o un acelerador? Las organizaciones líderes tratan la gobernanza como prerequisito de escala, no como control posterior. “La gobernanza no está frenando a los líderes de IA —concluye Grant Thornton—: está correlacionada con resultados más fuertes y sostenibles” ¿La tuya está integrada en la ejecución o vive en un documento que nadie lee?
¿Tu gente sabe usar la IA para su trabajo específico? No en general, no en abstracto, en su rol concreto, es decir, en su flujo de trabajo real. Si el 85% de tus empleados dice que la formación que recibe no les sirve para su trabajo, el problema no es la IA: es el modelo de capacitación.
La IA más poderosa del mercado, instalada en una empresa que no cambió cómo funciona, produce exactamente lo que el 89% de las empresas está experimentando hoy: actividad sin transformación; lo que nos deja como conclusión que la herramienta nunca fue el problema. Es la diferencia entre poner una IA a contestar correos y repensar cómo fluye la información, quién toma decisiones y por qué, cómo se mide el valor y qué significa trabajar bien en un entorno donde parte del trabajo lo hace una máquina.
El mensaje de PwC para 2026 es directo: “Un pequeño grupo de empresas ya está convirtiendo la IA en retornos financieros medibles, mientras muchas otras siguen luchando por salir de los pilotos. Esa brecha está comenzando a reflejarse en la confianza y la competitividad, y se ampliará rápidamente para quienes no actúen.”
Fuente:
marketing4ecommerce.co