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

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La IA empresarial gana tracción, pero persisten problemas de escalado, según un nuevo estudio 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. Ese es el panorama que se desprende de un nuevo informe de DataIQ y Blend, que encuestó a profesionales sénior de datos y analítica en distintas industrias, incluidos miembros de la lista DataIQ 100.

El estudio recoge cómo se están desplegando las herramientas de IA en las empresas y en qué medida siguen quedando por debajo de las expectativas.

Más de la mitad de las organizaciones encuestadas informó contar con al menos 12 aplicaciones de IA en uso, a menudo desplegadas en pruebas de concepto aisladas. Sin embargo, el 28% aún reporta usar solo 3–5, lo que sugiere dificultades para pasar de las pruebas iniciales a una implementación más amplia. Estas cifras ponen de manifiesto una trayectoria desigual en la forma en que las empresas están yendo más allá de la experimentación para incorporar la IA en sistemas operativos.

Si bien crece el interés por la integración de IA—la demanda de la adopción a nivel empresarial aumenta un 25% frente a 2023—la inversión en elementos fundamentales sigue siendo limitada. Solo una tercera parte de los encuestados dijo que sus organizaciones están priorizando la capacitación o la gestión del cambio para herramientas de IA, lo que apunta a una posible falta de alineación entre la ambición estratégica y la preparación para la implementación.

El informe también refleja un cambio en la forma en que se está utilizando la IA generativa dentro de entornos empresariales. El uso en ingeniería de datos se ha más que duplicado durante el año pasado: el 65% de los encuestados ahora aplica IA generativa para apoyar funciones de datos del backend. En 2023, esa cifra era apenas de 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 la toma de decisiones basada en la intuición muestran trayectorias de adopción más lentas.

La confianza y la gobernanza también siguen marcando el ritmo y la eficacia del despliegue de IA. A medida que las organizaciones afrontan el escrutinio regulatorio y las preocupaciones internas de riesgo, cada vez se consideran más necesarias estructuras formales de supervisión y rendición de cuentas para escalar de forma responsable.

Los hallazgos sugieren que, si bien la IA se está convirtiendo en una característica estándar en la planificación empresarial, la capacidad de operacionalizarla sigue siendo irregular. Muchas empresas aún enfrentan una desconexión entre la ambición y la ejecución—especialmente cuando se trata de habilitar la fuerza laboral, garantizar la transparencia e integrar la IA en entornos heredados complejos.