En el contexto de una economía global altamente volátil, las empresas se enfrentan a un cruce estratégico: por un lado, la necesidad urgente de mantener la resiliencia ante los choques externos; por el otro, la presión por innovar para no quedarse atrás en la carrera de la inteligencia artificial (IA).
Este artículo analiza en profundidad esta tensión estratégica, el informe de tendencias de IA para 2026, el estado actual de la implementación de IA y la hoja de ruta para que las organizaciones se conviertan en empresas impulsadas por la IA.
Informe de tendencias de IA 2026: La ola más fuerte de gasto en TI en tres décadas
Desde 1996, el mundo no ha presenciado una ola de gasto en Tecnología de la Información (TI) tan intensa como la actual. Este aumento no es solo el resultado de la digitalización convencional, sino también la preparación para la infraestructura de IA a escala global.
Según el informe de tendencias de IA 2026, para 2027, el gasto en infraestructura de IA representará hasta el 14.9% del mercado total de TI de 5 billones de USD. Mirando hacia atrás, hemos atravesado muchas fases: desde la Nueva Economía de los años 90, la crisis de las puntocom, la era del análisis de datos, el auge de la Nube y la Movilidad, hasta el período de recuperación posterior a la COVID-19.
Ahora, nos encontramos en el pico de la "ola de infraestructura de IA", donde la tecnología ya no es simplemente una herramienta de apoyo, sino que se ha convertido en la columna vertebral de cada actividad empresarial.
La tensión estratégica para los líderes: ¿Estabilidad o ruptura?
Los CEOs de hoy se enfrentan a una dura realidad. Por un lado, deben lidiar con una amplia gama de presiones sobre la estabilidad empresarial, como la inflación, los aranceles, las interrupciones de la cadena de suministro, regulaciones más estrictas, conflictos geopolíticos, escasez de habilidades y riesgos de recesión. Según el informe de tendencias de IA 2026, hasta un 56% de los líderes empresariales consideran actualmente la inestabilidad geopolítica como la mayor amenaza relacionada con la tecnología.
Por otro lado, casi todos los CEOs creen que la IA creará oportunidades para reestructurar por completo sus modelos de negocio en los próximos 3–5 años. Esto genera una tensión estratégica: ¿Cómo pueden las empresas protegerse de los riesgos y, al mismo tiempo, invertir agresivamente en nuevos modelos operativos, ecosistemas de socios y nuevas formas de interactuar con los clientes?
Estrategia de presupuesto 2026: Priorizar la estabilidad para crear impulso hacia la ruptura
Los datos de la encuesta sobre las prioridades de presupuesto para 2026 muestran un cambio claro hacia la gestión de riesgos y la estabilidad operativa para sentar las bases de la implementación de IA a gran escala:
Ciberseguridad, resiliencia y cumplimiento (42%): Esta es la prioridad máxima a medida que las amenazas digitales se vuelven cada vez más complejas.
Iniciativas y proyectos de IA (41%): La inversión en IA sigue siendo una prioridad clave, inmediatamente después de la ciberseguridad.
Optimización de la infraestructura y operaciones de TI (39%): Para ejecutar la IA de manera efectiva, los sistemas subyacentes deben funcionar sin problemas.
Recuperación ante desastres para centros de datos y Nube (37%): Garantizar la continuidad de los datos.
Plataformas de desarrollo e implementación de aplicaciones (35%): Construir las herramientas necesarias para convertir las ideas innovadoras en realidad.
Estrategia de presupuesto de IA 2026
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La paradoja de la IA: Altas expectativas, pero impacto real limitado
A pesar de las expectativas muy altas, la implementación de la IA en la práctica aún enfrenta muchos obstáculos. Solo el 11% de las organizaciones informa haber logrado resultados empresariales medibles a partir de iniciativas de IA. La mayoría de las empresas aún luchan con un ciclo de desafíos técnicos y operativos.
Barreras clave que impiden la escalabilidad de la IA
Para escalar la IA con éxito, las empresas deben resolver cuatro desafíos principales:
Preparación de los datos (57%): Los datos de baja calidad, los datos aislados, la falta de metadatos y los flujos de datos fragmentados son las barreras más grandes.
Infraestructura (55%): La falta de sistemas híbridos/multinube optimizados para IA y cuellos de botella de rendimiento al manejar cargas de trabajo pesadas.
Gobernanza y ROI (54%): Las regulaciones en constante cambio, la ausencia de KPIs centralizados de IA y la falta de transparencia en los costos dificultan demostrar el valor.
Talento e implementación (50%): Brechas de habilidades en los equipos de desarrollo, falta de alineación entre socios y empresas, y ausencia de sostenibilidad posterior a la implementación.
Deuda técnica y flujos de trabajo
Según el informe de tendencias de IA 2026, muchos esfuerzos de modernización actuales son solo parcialmente exitosos, dejando tras de sí una gran cantidad de deuda técnica (Tech Debt). Al mismo tiempo, las organizaciones se están sobrecargando por la necesidad de integrar nuevas tecnologías y reimaginar flujos de trabajo completos. En la región de Asia-Pacífico, los proyectos de IA y digitalización suelen retrasarse un promedio de alrededor de 9 meses.
Hoja de ruta para convertirse en una organización impulsada por IA
Para avanzar más allá de la etapa de experimentación, las empresas necesitan identificar claramente su posición dentro de un modelo de madurez de cinco etapas:
Etapa ad hoc (2023–2024): Los proyectos de IA aún son fragmentados y en gran medida experimentales
Etapa de captura de oportunidades (2025): Las empresas comienzan a identificar oportunidades específicas, pero la implementación sigue siendo localizada
Etapa repetible (2026–2027): Los procesos de IA comienzan a estandarizarse y alinearse con la estrategia general
Etapa gestionada (2028–2029): La IA se integra profundamente en las operaciones con una gobernanza cercana
Etapa optimizada (Después de 2030): La IA se convierte en una base fundamental, permitiendo la automatización integral y operaciones inteligentes en toda la organización
En la región de Asia-Pacífico, la mayoría de las empresas (58.2%) aún se encuentran en la etapa de captura de oportunidades, mientras que solo el 0.2% ha alcanzado el nivel optimizado. Esto indica un enorme potencial de crecimiento si las empresas pueden eliminar los cuellos de botella relacionados con las personas, la tecnología y la gobernanza
Hoja de ruta para convertirse en una organización impulsada por IA
El ecosistema de socios está cambiando para adaptarse a las nuevas tecnologías
En la era de la IA, la relación entre las empresas y los socios tecnológicos también está experimentando cambios profundos. El valor se está redistribuyendo desde los servicios tradicionales hacia servicios especializados de IA y datos.
El crecimiento en los presupuestos de IA no significa que el gasto fluya automáticamente a través de los canales tradicionales de distribución y reventa. Las encuestas muestran que alrededor del 58% de los ingresos de los socios tecnológicos proviene ahora de productos y servicios que poseen ellos mismos. Mientras tanto, los factores mejor valorados para determinar el éxito futuro incluyen:
Fuerza de la marca del socio tecnológico (54%)
Actividades de I&D (41%)
Marketing (39%)
Capacidades de transformación y entrega de servicios basados en IA (33%)
Esto demuestra que las empresas tecnológicas necesitan avanzar gradualmente desde la simple reventa e implementación de soluciones hacia el desarrollo de sus propios productos, servicios especializados de IA y soluciones vinculadas directamente a los resultados comerciales de los clientes.
El ecosistema de socios está cambiando
El futuro de la economía digital y palancas clave de ejecución
Estamos entrando en un nuevo ciclo de hipercrecimiento en el que los "agentes de inteligencia artificial" (AI Agents) desempeñarán un papel central. Para 2029, se prevé que alrededor de 1.200 millones de agentes de IA estarán activos, realizando cientos de miles de millones de acciones cada día.
Para capturar esta oportunidad, las empresas necesitan centrarse en tres palancas clave de ejecución:
Rediseñar el trabajo: La IA debe ir más allá de los proyectos piloto e integrarse en los procesos centrales. Las empresas necesitan definir claramente dónde la IA reemplazará tareas, dónde la IA aumentará las capacidades de las personas y dónde la IA transformará por completo el trabajo. Al mismo tiempo, es esencial construir nuevo talento y habilidades.
Desplegar de manera sistemática: Priorizar la modernización de la infraestructura y la estandarización de las plataformas de datos para que las aplicaciones de IA puedan escalarse rápidamente y de forma segura
Adopta un enfoque orientado al valor: Centra tu atención en casos de uso que generen un impacto real. Recuerda: “La eficiencia es solo el suelo, no el techo”. La IA no se trata únicamente de ahorrar costes, sino también de crear nuevas formas de valor.
Ciclo de hipercrecimiento de la IA y la economía de tokens
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La era de la IA no es para las organizaciones que se quedan estancadas. La tensión entre mantener la resiliencia e impulsar la innovación es una parte inevitable de la transformación. Al centrarse en la preparación de los datos, la modernización de la infraestructura y el rediseño decisivo de los flujos de trabajo, las empresas pueden navegar por la “pivota hacia la IA” y convertirse en líderes de la futura economía digital.