Nueva encuesta muestra que la adopción de IA empresarial avanza, pero escalar sigue siendo un desafío clave

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La IA empresarial gana terreno, pero persisten los problemas de escalabilidad, según una nueva encuesta de DataIQ

La IA se está integrando cada vez más en los flujos de trabajo empresariales, pero la adopción a gran escala sigue enfrentando obstáculos conocidos. Esa es la imagen que surge de un nuevo informe de DataIQ y Blend, que encuestó a profesionales senior de datos y análisis de diferentes industrias, incluidos miembros de la lista DataIQ 100.

El estudio muestra cómo se están implementando las herramientas de IA en las empresas y dónde siguen sin cumplir las expectativas.

Más de la mitad de las organizaciones encuestadas reportaron tener al menos 12 aplicaciones de IA en uso, a menudo desplegadas en pruebas de concepto aisladas. Sin embargo, el 28% aún utiliza solo de 3 a 5, lo que sugiere dificultades para ampliar desde las pruebas iniciales hacia una implementación más amplia. Estas cifras resaltan una trayectoria desigual en cómo las empresas avanzan más allá de la experimentación para integrar la IA en sus sistemas operativos.

Aunque el interés en la integración de IA está creciendo—el apetito por su adopción a nivel empresarial ha aumentado un 25% en comparación con 2023—la inversión en elementos fundamentales sigue siendo limitada. Solo un tercio de los encuestados afirmó que sus organizaciones están priorizando la capacitación o la gestión del cambio para las herramientas de IA, lo que indica una posible desconexión entre la ambición estratégica y la preparación para la implementación.

El informe también refleja un cambio en cómo se está usando la IA generativa en entornos empresariales. Su uso en ingeniería de datos se ha más que duplicado en el último año, con un 65% de los encuestados aplicando IA generativa para apoyar funciones de datos en backend. En 2023, esa cifra era solo del 28%.

Más allá de las tasas de implementación, el informe también explora el papel del liderazgo y la cultura organizacional en la configuración de los resultados de la IA. Las empresas con estrategias de datos maduras parecen estar mejor posicionadas para integrar la IA de manera más sistemática, mientras que aquellas que dependen más de decisiones basadas en la intuición muestran trayectorias de adopción más lentas.

La confianza y la gobernanza también siguen influyendo en el ritmo y la efectividad del despliegue de la IA. A medida que las organizaciones enfrentan escrutinio regulatorio y preocupaciones internas de riesgo, las estructuras formales para supervisión y responsabilidad se consideran cada vez más necesarias para escalar de manera responsable.

Los hallazgos sugieren que, aunque la IA se está convirtiendo en una característica estándar en la planificación empresarial, la capacidad de operativizarla sigue siendo desigual. Muchas empresas aún enfrentan una desconexión entre la ambición y la ejecución—especialmente en lo que respecta a habilitar a la fuerza laboral, garantizar la transparencia e integrar la IA en entornos heredados complejos.