Adopción de la IA en las empresas: por qué el 74% todavía no puede escalar sus proyectos

La fase de duda es cosa del pasado. Para 2026, los comités ejecutivos y los consejos de administración ya no debatirán si la inteligencia artificial rediseñará el ecosistema laboral. El desafío ahora se centra en un nivel estrictamente operativo: ¿cómo transformar la convicción estratégica en capacidad de ejecución real?

IA 18 de junio de 2026 6 min de lectura Por: Skyone

Para responder a esta pregunta, MIT Technology Review Brasil, en colaboración con Skyone, elaboró un estudio exhaustivo titulado "IA en el trabajo: 20 reflexiones sobre equipos híbridos". Los resultados ofrecen un diagnóstico contundente del panorama empresarial actual: existe una clara discrepancia entre la ambición del discurso y la realidad de la infraestructura interna.

Aunque el 99% de los líderes tecnológicos y empresariales creen que los agentes de IA serán fundamentales para la competitividad en los próximos tres años, lo cierto es que la gran mayoría de las organizaciones están atrapadas en la permanente delos proyectos piloto: proyectos que impresionan en demostraciones aisladas, pero que no logran escalar ni generar un valor estructural continuo.

A continuación, analizamos los principales obstáculos identificados en el estudio del MIT realizado con Skyone y cómo las empresas pueden superar esta barrera.

Un retrato de la disparidad: mucha ambición, poca capacidad

Los datos recabados en la investigación demuestran que el acceso a la tecnología o la falta de familiaridad con el tema no son los verdaderos problemas actuales. El obstáculo reside en la coordinación y la base operativa.

La brecha en la adopción de la IA en 2026

99% Consideran que la IA será fundamental para los negocios en los próximos 3 años.
74% Todavía se encuentran en las etapas iniciales o intermedias de adopción.
59% No se consideran preparados para operar con equipos híbridos a corto plazo.
57% No disponen de un presupuesto específico para la Inteligencia Artificial.

Este escenario de estancamiento no es exclusivo del mercado brasileño. El informe global The GenAI Divide: State of AI in Business, publicado por MIT NANDA, analizó más de 300 iniciativas públicas e identificó que el 95% de las organizaciones aún no obtienen beneficios cuantificables de la IA generativa.

¿La razón? La extrema dificultad de conectar el algoritmo con los flujos de trabajo reales, los objetivos corporativos y los sistemas que dan soporte a las operaciones diarias.

Los 3 principales obstáculos que impulsan los "proyectos piloto permanentes"

Para que la Inteligencia Artificial deje de ser un mero experimento de laboratorio y se convierta en un elemento central de las operaciones, los líderes deben superar tres barreras invisibles:

1. La ilusión de la "solución lista para usar" y los sistemas fragmentados

Muchas empresas compran herramientas genéricas a proveedores externos creyendo que la IA comprenderá de forma autónoma el funcionamiento. Sin embargo, como señala Luiz Pecci , director de TI y Digital de Mundo do Cabeleireiro:

"Se trata de un proceso de construcción, en el que la organización necesita enseñar a la IA sus reglas de negocio, sus criterios de decisión y su contexto operativo.".

Cuando el algoritmo intenta ejecutarse sobre datos dispersos, hojas de cálculo aisladas y sistemas heredados fragmentados, la inteligencia artificial falla debido a la falta de datos de entrada correctos.

2. Compartimentos estancos organizativos entre el negocio y las TI

La IA no pertenece a un solo departamento; requiere interfuncionalidad. Sin embargo, un estudio de Skyone revela que el 40 % de las empresas citan la integración entre áreas como el principal desafío para incorporar la IA en sus procesos. En el 46 % de las organizaciones, las áreas de negocio y TI aún operan de forma aislada, sin una dinámica de colaboración claramente definida.

3. Debilidades técnicas e infraestructura local (en las instalaciones)

La ambición ha crecido mucho más rápido que la arquitectura de datos. Solo el 41 % de las empresas cuenta con la nube como base consolidada para datos e IA. El 59 % restante aún opera con infraestructura parcialmente en la nube o mayoritariamente local, una situación que el estudio clasifica como inadecuada para respaldar y escalar iniciativas sólidas de inteligencia artificial.

El fallo en las métricas y el enfoque limitado en la eficiencia

Otra conclusión relevante que aporta la colaboración entre MIT TR Brasil y Skyone tiene que ver con cómo el mercado mide el éxito de las implementaciones.

Métricas obsoletas: solo el 14 % de las organizaciones utiliza el retorno de la inversión (ROI) como indicador principal para evaluar sus proyectos de IA. Esto demuestra que muchas empresas ni siquiera han definido claramente qué resultados tangibles esperan obtener.
Visión cortoplacista de la productividad: aproximadamente el 46 % de las empresas invierten en equipos híbridos (humanos + IA) únicamente para lograr mejoras marginales en la productividad y reducir el tiempo dedicado a tareas repetitivas. Solo el 18 % considera la IA con el objetivo de diseñar nuevos productos o generar nuevas fuentes de ingresos.

La productividad es solo la primera etapa de la transformación. Cuando la tecnología se utiliza únicamente para acelerar un proceso antiguo, solo enmascara los problemas técnicos subyacentes y pospone la necesaria reorganización de procesos, responsabilidades y liderazgo.

Skyone: el puente entre la intención estratégica y la escala real

Para superar la brecha entre la experimentación aislada y el crecimiento estructural, las organizaciones necesitan modernizar sus fundamentos antes de centrarse exclusivamente en algoritmos. Es precisamente en este punto donde Skyone se posiciona como el socio estratégico ideal para orquestar esta transición.

Gracias a sus soluciones integradas, Skyone elimina las dificultades técnicas que experimentan los pilotos permanentes:

Skyone Autoskypermite la migración de sistemas heredados y ERP complejos a entornos en la nube preparados para IA con "Cero Cambios de Código". Esto garantiza el rendimiento, la escalabilidad bajo demanda y la seguridad digital (certificación ISO 27001 y arquitectura de Confianza Cero), esenciales para mantener los datos corporativos disponibles e integrados.
Skyone Studio: una plataforma integrada única que combina iPaaS (capaz de conectar más de 400 sistemas y eliminar los silos), Lakehouse para la gestión avanzada de datos y herramientas para el desarrollo de agentes virtuales inteligentes.

Con esta base técnica, su empresa adquiere la capacidad de enseñar sus propias reglas de negocio a modelos de lenguaje de programación avanzados (LLM), lo que permite que humanos y sistemas operen en paralelo con la máxima gobernanza y eficiencia.

Consideraciones finales: el ser humano optimizado

Como bien resume Felipe Wasserman, director de marketing y crecimiento de Skyone, el avance tecnológico no disminuye el papel de las personas, sino que, por el contrario, eleva el nivel de exigencia del razonamiento humano:

"No se trata de sustituir al ser humano, sino de complementarlo con una capa tecnológica que acelera el proceso, pero que por sí sola no puede resolver lo que requiere sensibilidad, comprensión y contexto.".

En la era de los equipos híbridos, el ganador del mercado no será quien simplemente repita que la Inteligencia Artificial es inevitable, sino quien sea capaz de construir la arquitectura necesaria para conectarla con el trabajo real, transformando la experimentación en resultados organizacionales concretos.

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