Nueva encuesta muestra que la adopción de IA empresarial gana terreno, pero la escalabilidad 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 sénior de datos y análisis en diversas industrias, incluidos miembros de la lista DataIQ 100.

El estudio captura 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 informaron tener al menos 12 aplicaciones de IA en uso, a menudo implementadas en pruebas de concepto aisladas. Sin embargo, un 28% aún reporta usar solo de 3 a 5, lo que sugiere dificultades para pasar de las pruebas iniciales a una implementación más amplia. Estas cifras subrayan una trayectoria desigual en cómo las empresas están pasando de la experimentación a integrar la IA en los sistemas operativos.

Si bien el interés en la integración de IA está creciendo—el apetito por la 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 dijo que sus organizaciones están priorizando la capacitación o la gestión del cambio para las herramientas de IA, lo que apunta a un posible desajuste entre la ambición estratégica y la preparación para la implementación.

El informe también refleja un cambio en cómo se utiliza la IA generativa en entornos empresariales. El uso en ingeniería de datos se ha más que duplicado en el último año, con un 65% de los encuestados aplicando ahora IA generativa para apoyar funciones de datos 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 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 continúan moldeando el ritmo y la eficacia de la implementación de la IA. A medida que las organizaciones navegan por el escrutinio regulatorio y las preocupaciones internas de riesgo, las estructuras formales de supervisión y rendición de cuentas se ven cada vez más como necesarias para escalar de manera responsable.

Los hallazgos sugieren que, si bien la IA se está convirtiendo en una característica estándar en la planificación empresarial, la capacidad para operativizarla sigue siendo mixta. Muchas empresas aún enfrentan una desconexión entre la ambición y la ejecución, particularmente cuando se trata de capacitar a la fuerza laboral, garantizar la transparencia e integrar la IA en entornos heredados complejos.