La inteligencia artificial está entrando con rapidez en las empresas pero su incorporación no siempre se traduce en resultados. Aunque el 88 % de las organizaciones ya utiliza IA en al menos una función solo el 33 % ha comenzado a escalar sus proyectos piloto a producción. Esta brecha entre experimentación y adopción efectiva refleja uno de los principales retos a los que se enfrentan las compañías: convertir la IA en una capacidad integrada en el negocio, con objetivos claros, mecanismos de gobierno y capacidad para medir su impacto.
Los datos analizados por la consultora tecnológica h&k muestran que el desafío va más allá de la disponibilidad de la tecnología. El 79 % de las organizaciones todavía no dispone de un modelo maduro de gobernanza para IA, mientras que solo el 25 % de las iniciativas consigue alcanzar el retorno esperado. Además, apenas el 20 % utiliza estas herramientas con el objetivo de incrementar los ingresos.
Para las pymes, esta situación pone de manifiesto la necesidad de abordar la inteligencia artificial desde una perspectiva empresarial y no únicamente tecnológica. “La IA está llegando a las pymes antes que sus modelos de control. Muchas organizaciones han empezado por probar herramientas, pero todavía no han definido quién las gobierna, qué datos utilizan, qué riesgos asumen o cómo van a medir su impacto. El riesgo no está en usar IA, sino en escalarla sin una estrategia clara”, señala Javier Tejada, copresidente y responsable de tecnología de h&k.
Claves para que las pymes saquen partido a la IA
La experiencia de h&k muestra que el principal reto de las empresas ya no es acceder a la inteligencia artificial, sino conseguir integrarla de verdad en el negocio. Tener herramientas disponibles o realizar pruebas puntuales no garantiza que la tecnología termine formando parte de la forma habitual de trabajar. Para que la adopción sea efectiva, es necesario acompañarla de formación y medir si realmente está cambiando los procesos y ayudando a los empleados en su día a día.
Aunque el 88 % de las organizaciones ya utiliza IA en, al menos, una función, el acceso a la tecnología no garantiza su adopción efectiva. El 60% de quienes tienen acceso a estas herramientas las utiliza a diario, pero solo el 36 % considera que está bien formado. Para h&k, la verdadera adopción se produce cuando la IA cambia la forma de trabajar y se integra en las tareas habituales de los empleados. Por eso, la formación no puede limitarse a sesiones puntuales, sino que debe acompañar el proceso de incorporación de la tecnología.
El gran reto sigue siendo pasar de las pruebas a la producción. Muchas empresas han experimentado ya con inteligencia artificial, pero pocas consiguen convertir esos proyectos en iniciativas que funcionen de forma habitual dentro del negocio. Solo el 33 % ha comenzado a escalar sus pilotos a producción y el 74 % reconoce dificultades para generar valor más allá de estas primeras pruebas. Para evitar que los proyectos se queden en el laboratorio, es necesario definir desde el principio qué se quiere conseguir, cómo se va a medir y qué datos y recursos serán necesarios para llevarlos a producción.
La mayoría utiliza la IA para ser más eficiente, pero todavía no tanto para crecer. El 66 % de las organizaciones recurre a la IA para mejorar la productividad y el 40 % para reducir costes. Sin embargo, solo el 20 % la utiliza para incrementar sus ingresos. Para h&k, mejorar la eficiencia es un buen punto de partida, pero el verdadero potencial estratégico de la IA pasa por conectarla también con procesos relacionados con el crecimiento.
No tiene sentido poner IA sobre procesos que ya funcionan mal. Automatizar un proceso poco eficiente no va a solucionar sus problemas. Antes de incorporar inteligencia artificial, las empresas deberían revisar cómo están trabajando, simplificar procesos, aclarar responsabilidades y preparar los datos. De esta forma podrán identificar aquellos puntos en los que la tecnología puede aportar un valor real.
La gobernanza no puede dejarse para después. El 79 % de las organizaciones todavía no cuenta con un modelo maduro de gobernanza para la inteligencia artificial. Esta carencia adquiere todavía más importancia con la llegada de los agentes de IA, capaces de ejecutar acciones, tomar decisiones o conectarse con sistemas corporativos. Las empresas necesitan definir quién supervisa estas herramientas, qué pueden hacer, qué límites deben tener y cómo se controlarán sus actuaciones. Para h&k, la gobernanza debe formar parte de la estrategia desde el comienzo y no incorporarse cuando la tecnología ya está desplegada.
Todavía cuesta saber cuánto aporta realmente la IA al negocio. Solo el 25 % de las iniciativas de IA consigue el retorno esperado y apenas el 6 % alcanza un impacto en el EBIT igual o superior al 5 %. Estos datos reflejan la dificultad de muchas organizaciones para traducir el uso de la tecnología en resultados empresariales. No basta con conocer cuántas personas utilizan una herramienta o cuántos pilotos se han puesto en marcha. Es necesario medir variables como el ahorro real, los ingresos adicionales, la reducción de tiempos o las mejoras de productividad para comprobar si la inversión está generando el impacto previsto.
No hace falta tener decenas de proyectos de IA en marcha. La presión por incorporar esta tecnología puede llevar a las empresas a acumular ideas y pilotos sin una estrategia clara. h&k recomienda comenzar con menos de 15 casos de uso de alto valor, seleccionados por su potencial de negocio, viabilidad técnica y respaldo de la dirección. La prioridad debe ser concentrar los recursos en proyectos que puedan llegar a implantarse y generar resultados, en lugar de dispersar esfuerzos entre numerosas iniciativas que difícilmente pasarán de la fase experimental.
Un chatbot y un agente de IA no son lo mismo. El 62 % de las organizaciones ya está experimentando con agentes de IA, pero solo el 23 % consigue escalarlos. Además, apenas el 10 % de las organizaciones que utiliza IA agéntica declara obtener un ROI significativo. El salto hacia agentes capaces de actuar de forma autónoma exige una preparación mayor: datos de calidad, API gobernadas, procesos estandarizados, límites claros de riesgo y mecanismos para registrar y supervisar sus decisiones. Por ello, pasar de experimentar con estas soluciones a utilizarlas a escala requiere una mayor madurez tecnológica y organizativa.
La IA también obliga a preparar a las personas. El 31 % de la fuerza laboral necesitará recualificación durante los próximos tres años. Por eso, la incorporación de inteligencia artificial no debería plantearse únicamente desde la perspectiva de qué puestos pueden desaparecer. También es necesario determinar qué nuevas capacidades necesitarán los empleados, cómo cambiarán sus funciones y qué formación necesitan para adaptarse. La recualificación y el rediseño de roles serán elementos fundamentales para que las empresas puedan aprovechar el potencial de la IA y facilitar su adopción.
La apuesta por la IA debe mantenerse en el tiempo. El 91 % de las empresas prevé aumentar su inversión en inteligencia artificial en 2026, pese a que muchas todavía no han conseguido el retorno esperado. Para h&k, esta aparente contradicción demuestra que la IA debe abordarse como una transformación a medio plazo y no mediante iniciativas aisladas. Las empresas necesitan combinar proyectos capaces de generar resultados visibles a corto plazo con otros más ambiciosos que permitan transformar procesos, mejorar su competitividad y abrir nuevas vías de crecimiento.
