La adopción de la inteligencia artificial avanza con rapidez en el tejido empresarial, pero la mayoría de las organizaciones sigue encontrando dificultades para transformar las pruebas piloto en soluciones plenamente integradas en su actividad. Un análisis de la consultora tecnológica h&k revela que solo el 33% de las empresas ha conseguido escalar sus proyectos de IA a producción, mientras que la falta de gobernanza, medición y estrategia limita el retorno de las inversiones realizadas.
La IA se ha consolidado como una de las principales prioridades de transformación para las empresas, pero su implantación efectiva continúa siendo un desafío para gran parte del tejido empresarial. Así lo refleja un análisis presentado por la empresa tecnológica h&k, que advierte de una creciente distancia entre el entusiasmo por esta tecnología y la capacidad real de las organizaciones para integrarla de forma segura, rentable y escalable.
Según los datos recopilados por la consultora, el 88% de las organizaciones ya utiliza herramientas de inteligencia artificial en al menos una función de negocio. Sin embargo, únicamente el 33% ha conseguido trasladar sus proyectos piloto a entornos de producción, una cifra que evidencia las dificultades para convertir la experimentación en resultados tangibles.
El informe señala además que el 79% de las empresas carece de un modelo maduro de gobernanza para la IA, mientras que solo el 25% de las iniciativas logra alcanzar el retorno de inversión esperado. Asimismo, apenas el 20% de las organizaciones emplea estas tecnologías con el objetivo de generar nuevos ingresos, frente a un uso mucho más orientado a la eficiencia operativa y la reducción de costes.
Para Javier Tejada, copresidente y responsable de tecnología de h&k, el principal desafío ya no reside en acceder a las herramientas de inteligencia artificial, sino en gestionarlas adecuadamente dentro de la organización. “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”, afirma Tejada.
A partir de su experiencia con organizaciones de distintos sectores, la consultora ha elaborado un decálogo de recomendaciones dirigido especialmente a pequeñas y medianas empresas. El objetivo es ayudarles a adoptar la inteligencia artificial de forma responsable y alineada con las nuevas exigencias regulatorias europeas.
Entre las conclusiones más destacadas figura la dificultad de superar la fase experimental. Aunque numerosas compañías han puesto en marcha pruebas de concepto o pilotos, una amplia mayoría encuentra obstáculos cuando intenta integrarlos en los procesos habituales de negocio. De hecho, el 74% reconoce problemas para generar valor más allá de las fases iniciales de prueba.
La compañía considera que una de las causas de este fenómeno es la ausencia de criterios claros para evaluar el éxito de los proyectos. Sin indicadores de negocio definidos desde el principio, muchas iniciativas terminan acumulándose sin llegar a aportar beneficios concretos.
Otro aspecto que limita el impacto de la IA es la orientación predominante hacia la eficiencia interna. El 66% de las organizaciones utiliza estas herramientas para mejorar la productividad y el 40% para reducir costes, mientras que solo una minoría las emplea como palanca para impulsar el crecimiento y generar nuevas oportunidades comerciales.
El informe también alerta sobre la escasa madurez de los sistemas de control y supervisión. La aparición de agentes de inteligencia artificial capaces de ejecutar tareas, interactuar con sistemas corporativos o tomar determinadas decisiones incrementa la necesidad de establecer marcos de gobernanza sólidos.
Según h&k, muchas organizaciones están incorporando estas capacidades sin haber definido previamente responsabilidades, mecanismos de supervisión humana o límites de actuación. Esta situación adquiere especial relevancia en un contexto marcado por el desarrollo de la regulación europea sobre inteligencia artificial y la creciente preocupación por los riesgos asociados a su uso.
La consultora destaca igualmente las dificultades para medir el retorno económico de estas iniciativas. Los datos muestran que solo una de cada cuatro logra alcanzar los objetivos de rentabilidad previstos y que únicamente el 6% consigue generar un impacto en el beneficio operativo igual o superior al 5%.
En este sentido, los expertos consideran que muchas empresas continúan evaluando indicadores de actividad, como el número de usuarios o de proyectos lanzados, en lugar de centrarse en métricas relacionadas con la generación de valor, el ahorro efectivo, la reducción de tiempos o el incremento de ingresos.
Otro de los mensajes centrales del análisis es que la adopción de la inteligencia artificial no puede abordarse exclusivamente desde una perspectiva tecnológica. La compañía sostiene que la transformación debe incluir cambios en los procesos, en la organización del trabajo y en las competencias profesionales.
Entre los datos recopilados destaca la previsión de que el 31% de la fuerza laboral necesitará procesos de recualificación durante los próximos tres años. Para h&k, centrar el debate únicamente en la sustitución de puestos de trabajo puede generar resistencias internas y dificultar la adopción efectiva de las nuevas herramientas.
La consultora recomienda apostar por la formación continua, la redefinición de funciones y la reasignación de talento hacia actividades de mayor valor añadido, permitiendo que la inteligencia artificial complemente las capacidades humanas en lugar de sustituirlas.
Asimismo, advierte sobre el riesgo de dispersar esfuerzos en un elevado número de proyectos simultáneos. Frente a la presión por incorporar rápidamente soluciones basadas en IA, la firma propone concentrar los recursos en un número reducido de casos de uso con alto potencial de impacto, respaldo directivo y objetivos claramente definidos.
A partir de las diez lecciones identificadas, h&k resume en cuatro los factores que diferencian a las organizaciones más avanzadas en inteligencia artificial: la ambición para abordar la IA como una transformación empresarial de alcance estratégico; el enfoque para priorizar menos iniciativas pero mejor ejecutadas; la disciplina para implantar mecanismos de gobierno y métricas de seguimiento; y la formación de los equipos para acompañar el cambio.
La compañía subraya que la inteligencia artificial solo genera valor sostenido cuando se integra en la estrategia corporativa y se conecta con los procesos críticos del negocio. Para ello, propone la elaboración de un Plan Director de IA que permita definir prioridades, construir las capacidades necesarias y escalar las soluciones de forma ordenada.
Como apoyo a este proceso, la firma ha puesto a disposición de las empresas una Guía de Autodiagnóstico IA destinada a evaluar el grado de madurez de las organizaciones, identificar barreras y establecer una hoja de ruta para avanzar hacia una adopción más efectiva de esta tecnología.
Con una inversión empresarial en inteligencia artificial que seguirá creciendo durante 2026, el estudio concluye que el éxito no dependerá únicamente de incorporar nuevas herramientas, sino de la capacidad de las organizaciones para gobernarlas, medir su impacto y convertirlas en una ventaja competitiva real.
