En un entorno donde la inteligencia artificial (IA) se ha vuelto ubicua, la conversación ha adquirido un tono más crítico y práctico. Ya no se trata de exhibiciones brillantes o demostraciones impresionantes, sino de una cuestión fundamental: ¿quién está realmente monetizando la IA y quién está atrapado en fases de prueba sin resultados sustanciales? El nuevo «Informe global de IA 2026» de NTT DATA expone esta transformación con un enfoque práctico más que promocional, destacando la integración de la IA como un «sistema operativo» del negocio moderno en lugar de ser solo un facilitador tecnológico.
El informe, basado en una encuesta a 2.567 ejecutivos en 35 países y 15 industrias, subraya un hecho revelador: solo el 15% de las organizaciones (denominadas «líderes en IA») han logrado convertir eficazmente su estrategia de IA en resultados tangibles. Este grupo selecto reporta un crecimiento de ingresos superior al 10% y márgenes operativos significativamente más elevados que sus pares.
La clave del éxito no reside en la simple acumulación de tecnología IA, sino en la alineación estratégica de la IA con los objetivos del negocio y una rapidez de ejecución superior. Las organizaciones con estrategias de IA totalmente alineadas reportan ganancias incrementadas gracias a la tecnología, superando ampliamente a aquellas menos coordinadas.
El informe también introduce una distinción importante entre GenAI y Agentic AI. Mientras que GenAI se centra en la creación de contenido, Agentic AI va un paso más allá al actuar y optimizar procesos en ciclos cerrados, redefiniendo la eficiencia no solo en la pantalla, sino también en el flujo de trabajo.
Una transformación hacia estructuras «AI-native» es esencial según el informe. Esta filosofía trasciende el enfoque previo de ajustar modelos a procesos existentes, demandando una rediseño completo para permitir adaptabilidad y autonomía. Los líderes en IA, por ejemplo, usan esta tecnología para respaldar procesos de interacción con el cliente y operaciones internas en una proporción significativamente mayor que sus competidores.
Queda claro que la infraestructura, la deuda técnica y la soberanía de datos se erigen como desafíos críticos. Con el incremento de las preocupaciones legales y geopolíticas sobre la residencia de los datos, las organizaciones se están volcando hacia modelos de IA privada y soberana.
En cuanto a gobernanza, el enfoque se ha centrado en estandarizar procesos y roles, destacando el surgimiento del Chief AI Officer (CAIO) como un actor clave en la orquestación integrada de la IA dentro de las empresas.
El informe concluye con un consejo claro: escalar exitosamente IA no se trata de ejecutar múltiples proyectos piloto, sino de elegir dominios de alto valor, rediseñarlos a fondo, y respaldarlos con una infraestructura robusta y una gobernanza sólida. La capacidad de una organización para gobernar lo que ha creado determina su habilidad para escalar en el competitivo ecosistema de la IA.
