Durante los últimos años, la inteligencia artificial ha vivido una etapa de entusiasmo desbordado. Promesas de disrupción inmediata, automatización total y ventajas competitivas casi instantáneas han marcado el discurso tecnológico. Sin embargo, a medida que las organizaciones maduran en su adopción de la IA, el enfoque empieza a cambiar, la inversión en inteligencia artificial empieza a formar parte de los presupuestos de las compañías. El hype deja paso al realismo, y la experimentación puntual se transforma en una estrategia más sólida, orientada al impacto sostenible y al valor a largo plazo.
Esta es una de las principales conclusiones del nuevo estudio del Instituto de Investigación de Capgemini, que analiza cómo las grandes organizaciones están redefiniendo su relación con la inteligencia artificial de cara a 2026. El informe revela un giro claro: la IA ya no se concibe únicamente como una palanca de eficiencia, sino como un elemento estructural del modelo de negocio, la toma de decisiones y la competitividad futura.
De la experimentación a la creación de valor
Según el estudio, el 38% de las organizaciones ya ha desplegado casos de uso de IA generativa, mientras que seis de cada diez están explorando aplicaciones de IA agéntica. Estos datos confirman que la adopción avanza, pero también que las empresas son cada vez más selectivas. De hecho, cerca de dos tercios de los directivos reconocen haber pausado proyectos de IA de bajo impacto para concentrar recursos en iniciativas con resultados más claros y medibles.
Este cambio de enfoque responde a una realidad evidente: no toda aplicación de IA genera valor. Las organizaciones han aprendido que escalar tecnología sin una base sólida puede generar complejidad, riesgos y frustración interna. Por ello, la prioridad ahora está en construir fundamentos robustos que permitan integrar la IA de forma coherente en los procesos clave del negocio.
Nuevas métricas para medir el éxito de la IA
Otro de los grandes cambios que señala el informe es la evolución de los indicadores de éxito. La productividad y la reducción de costes siguen siendo relevantes, pero ya no son suficientes. Las empresas empiezan a evaluar el retorno de la IA en términos de crecimiento de ingresos, mejora de la experiencia de cliente, gestión del riesgo, cumplimiento normativo y calidad en la toma de decisiones.
Esta ampliación de métricas refleja una visión más madura de la tecnología. La IA deja de ser un experimento aislado del área de innovación para convertirse en una herramienta transversal que impacta en finanzas, operaciones, marketing, recursos humanos y estrategia corporativa.
En paralelo, más de la mitad de las organizaciones prioriza ahora la soberanía del dato, asegurando que la información crítica permanezca bajo su control. En un entorno regulatorio cada vez más exigente y con crecientes riesgos reputacionales, la gobernanza de datos se consolida como uno de los pilares fundamentales de cualquier estrategia de IA.
Inversión creciente, pero más selectiva
Lejos de frenar la inversión, este enfoque más realista la refuerza. Las organizaciones prevén destinar en 2026 cerca del 5% de su presupuesto anual a iniciativas de IA, frente al 3% en 2025. Sin embargo, el destino de estos recursos cambia: infraestructura, calidad del dato, marcos de gobernanza y capacitación de la plantilla concentran ahora el grueso de la inversión.
Este dato es clave. El informe deja claro que el éxito de la IA no depende únicamente de los algoritmos, sino de la preparación de las personas y de la organización en su conjunto. Sin talento capacitado, sin procesos claros y sin liderazgo comprometido, la tecnología pierde gran parte de su potencial transformador.
La IA entra en la toma de decisiones ejecutivas
Uno de los aspectos más relevantes del estudio es el impacto de la IA en la alta dirección. Más de la mitad de los CXO ya utiliza la inteligencia artificial para apoyar sus decisiones estratégicas, y se espera que este porcentaje se duplique en los próximos tres años.
Actualmente, la IA se emplea sobre todo para tareas de análisis, síntesis de información o apoyo documental. Sin embargo, los directivos anticipan que su papel evolucionará hacia el refuerzo del pensamiento estratégico: cuestionar escenarios, detectar riesgos emergentes y mejorar la capacidad de anticipación.
Pese a ello, el informe subraya un consenso claro: la IA no sustituye al juicio humano. Solo un 1% de los ejecutivos cree que la tecnología podrá tomar decisiones estratégicas de forma autónoma a corto plazo. La relación humano-máquina se plantea, por tanto, como un modelo de complementariedad, no de sustitución.
Gobernanza, confianza y liderazgo: los grandes retos
El avance de la IA en la toma de decisiones también plantea desafíos relevantes. Solo el 41% de los CXO declara tener un alto nivel de confianza en la IA para decisiones ejecutivas. Las principales preocupaciones siguen siendo los riesgos legales, la seguridad de la información y la dificultad para explicar decisiones influenciadas por algoritmos.
Además, persiste una cierta cautela reputacional. Apenas el 11% de los directivos reconoce públicamente el uso de IA en sus decisiones empresariales, por temor a la reacción de clientes, socios o la opinión pública en caso de error.
En este contexto, el informe destaca la importancia de contar con marcos claros de gobernanza y rendición de cuentas. Dos tercios de los líderes consideran que disponer de reglas más definidas les permitiría aprovechar mejor la IA sin comprometer la confianza ni la transparencia.
Apenas el 11% de los directivos reconoce públicamente el uso de IA en sus decisiones empresariales, por temor a la reacción de clientes, socios o la opinión pública en caso de error.
Del hype a la empresa del mañana
El mensaje de fondo es claro: la IA ha superado su fase más especulativa y entra en una etapa de consolidación. Ya no se trata de experimentar por experimentar, sino de integrar la inteligencia artificial en el ADN de la organización con una visión de largo plazo.
Las empresas que logren combinar tecnología, datos, personas y liderazgo estarán mejor posicionadas para competir en un entorno cada vez más complejo. La ventaja ya no reside en ser el primero en adoptar IA, sino en saber hacerlo con criterio, responsabilidad y foco en el valor real.