La inteligencia artificial ha dejado de ser un experimento aislado para entrar en los planes estratégicos de las compañías españolas. El 60,5% de las empresas en España ya integra la IA en su estrategia real y el 79% tiene previsto aumentar su presupuesto en esta tecnología durante el próximo año. Sin embargo, entre invertir en inteligencia artificial y conseguir que esa inversión llegue a la cuenta de resultados sigue existiendo una distancia considerable.
La segunda edición del informe Data and AI Impact Report: The New Economics of Trust, de SAS, elaborado a partir de una investigación de IDC, muestra la dimensión del desafío: el 88% de las pruebas de concepto de IA fracasa en su paso a producción y apenas el 17,3% de las compañías españolas afirma conseguir un retorno de inversión elevado. El gran salto de la IA en Espan…
La siguiente etapa de la transformación tecnológica, por tanto, no consistirá simplemente en utilizar más IA. Para los directivos, la cuestión será conseguir una inteligencia artificial rentable, escalable y confiable.
Del entusiasmo por la IA a la exigencia de resultados
La adopción de la inteligencia artificial ha avanzado rápidamente dentro de las organizaciones. Los profesionales utilizan herramientas generativas para redactar, resumir información, analizar documentos o acelerar tareas que anteriormente requerían más tiempo.
La nota de SAS recoge datos de The State of AI 2026, de McKinsey, según los cuales el 80% de los empleados asegura ganar eficiencia y productividad gracias a la IA, mientras que solo el 37% de las empresas logra mejorar su beneficio operativo o EBIT.
Esta diferencia ayuda a explicar uno de los principales problemas que afrontan actualmente las compañías.
Ahorrar tiempo en una tarea individual no significa necesariamente aumentar la rentabilidad de toda una organización. Para que esa eficiencia llegue a los resultados empresariales es necesario integrar la tecnología en procesos completos, disponer de datos adecuados y revisar la manera en la que trabajan personas y sistemas.
La rentabilidad de la inteligencia artificial comienza así a sustituir a la mera adopción como indicador relevante para los comités de dirección.
El 88% de los proyectos piloto no consigue llegar a producción
Uno de los datos más significativos del estudio es la dificultad para escalar los proyectos.
Según SAS, el 88% de las pruebas de concepto de IA fracasa al intentar pasar a producción.
Es precisamente en ese salto donde aparecen problemas que pueden permanecer ocultos durante una prueba limitada: integración con los sistemas existentes, disponibilidad y calidad de los datos, seguridad, trazabilidad o gobernanza de los modelos.
El resultado es una situación aparentemente contradictoria. Una compañía puede disponer de numerosas iniciativas de inteligencia artificial y, al mismo tiempo, tener muy pocas plenamente incorporadas a sus operaciones.
El informe aporta otro indicador de este cambio de etapa. El índice de impacto de la IA en España elaborado por SAS e IDC ha bajado de 61 a 53,1 puntos.
La propia compañía interpreta este retroceso como una fase de ajuste en la que las organizaciones deben reforzar sus fundamentos antes de escalar sus proyectos.
Solo el 17,3% obtiene un retorno elevado de su inversión
La cifra que probablemente más interese a las direcciones financieras es la relacionada con el retorno.
Únicamente el 17,3% de las empresas españolas afirma obtener un ROI elevado de sus iniciativas de inteligencia artificial, según el informe.
La diferencia entre el 60,5% que ya integra la IA en su estrategia y ese 17,3% que declara un retorno elevado muestra que adopción y rentabilidad todavía avanzan a velocidades diferentes.
Para las empresas, este escenario puede modificar la manera de aprobar nuevos proyectos.
La pregunta ya no debería limitarse a qué modelo o herramienta incorporar. También resulta necesario determinar qué proceso se quiere mejorar, qué indicador permitirá medir el resultado, cuánto costará integrar la solución y en qué plazo debería recuperarse la inversión.
La IA entra así en una etapa de mayor disciplina financiera.
La calidad del dato se convierte en una condición para obtener ROI
La información con la que trabajan los modelos aparece como uno de los grandes puntos de mejora.
El estudio señala que el 43,2% de las empresas españolas gestiona la calidad de los datos de manera aislada, equipo por equipo, y que apenas el 18,5% la establece como requisito obligatorio en todos sus proyectos.
Esta fragmentación puede dificultar el seguimiento de la información y el rendimiento de los sistemas analíticos.
La cuestión tiene una implicación directa para los directivos: invertir en inteligencia artificial también significa invertir en datos.
Una organización puede disponer de modelos avanzados, pero su capacidad para generar valor estará condicionada por la información que los alimenta y por los mecanismos utilizados para garantizar su calidad.
Por eso, la transformación mediante IA no debería contemplarse únicamente como un presupuesto tecnológico. Arquitectura de datos, integración, gobierno de la información y responsabilidades internas forman parte de la misma inversión.
La confianza también tiene impacto económico
La tecnología necesita, además, ser utilizada por las personas.
Según el informe, en España, en el 35,1% de los casos el principal motivo por el que los profesionales ignoran las recomendaciones de la IA es la incapacidad del sistema para explicar cómo ha llegado a una determinada conclusión.
Es un problema especialmente relevante cuando la inteligencia artificial interviene en decisiones empresariales.
Si un profesional no puede entender o justificar una recomendación, aumenta la posibilidad de que la revise manualmente o directamente la descarte. En ese escenario, parte del ahorro de tiempo que debería proporcionar la automatización puede desaparecer.
A la falta de explicabilidad se añaden los sesgos percibidos y la ausencia de contexto corporativo en determinadas respuestas.
La IA confiable deja así de ser únicamente una cuestión de cumplimiento o reputación para convertirse también en un elemento relacionado con la productividad y el retorno económico.
La gobernanza de la IA entra en el comité de dirección
España presenta fortalezas y debilidades en este ámbito.
De acuerdo con SAS e IDC, las organizaciones españolas destacan en políticas de inteligencia artificial responsable y capacidad de explicación, pero la gobernanza de modelos constituye su punto más débil frente a la media mundial.
La gobernanza determina cuestiones fundamentales: quién es responsable de un modelo, qué información utiliza, cómo se supervisan sus resultados, quién puede modificarlo o qué procedimiento debe seguirse cuando genera una respuesta incorrecta.
Son preguntas que trascienden al departamento tecnológico.
Cuando los sistemas de IA empiezan a intervenir en procesos empresariales relevantes, su supervisión afecta también a áreas financieras, jurídicas, de riesgos, Recursos Humanos y dirección general.
Jorge Zafra, director de marketing de SAS Iberia, considera que el mercado se encuentra en un momento de transición en el que las empresas deben trasladar sus políticas teóricas a la operación cotidiana y reforzar sus cimientos de datos.
Las empresas con IA confiable presentan una importante ventaja en ROI
Uno de los resultados globales más destacados del estudio relaciona directamente confianza y rentabilidad.
Según SAS e IDC, las organizaciones que cuentan con prácticas consolidadas de inteligencia artificial confiable, apoyadas en gobernanza, alta calidad de datos y auditoría continua, tienen 15 veces más probabilidades de conseguir un retorno de inversión sólido que las compañías rezagadas.
La cifra requiere una interpretación precisa: no significa que estas empresas multipliquen por quince sus beneficios, sino que presentan una probabilidad quince veces superior de alcanzar un ROI sólido, de acuerdo con el análisis.
La diferencia refuerza una idea que comienza a ganar peso en las estrategias empresariales: gobernar mejor la inteligencia artificial no necesariamente supone frenar su innovación. Puede ser precisamente una condición para escalarla.
El 79% aumentará su presupuesto en IA
A pesar de las dificultades detectadas, las compañías no parecen dispuestas a reducir su apuesta.
El 79% de las empresas españolas tiene previsto incrementar su presupuesto en inteligencia artificial durante el próximo año.
La cifra anticipa una nueva oleada de inversión, pero también eleva las exigencias sobre los proyectos.
Si los presupuestos crecen mientras el porcentaje de compañías que consigue un ROI elevado continúa siendo limitado, los comités de dirección necesitarán establecer mecanismos más precisos para decidir dónde invertir.
Esto puede significar seleccionar menos proyectos pero más vinculados al negocio, establecer indicadores de retorno desde el inicio y reforzar simultáneamente infraestructura, datos y capacidades internas.
La prioridad deja de ser demostrar que una compañía utiliza inteligencia artificial. Lo relevante empieza a ser demostrar qué valor obtiene de ella.
De experimentar con IA a industrializarla
El mercado español parece encontrarse ante un cambio de fase.
Durante los últimos años, experimentar rápidamente tenía sentido para conocer las posibilidades de una tecnología emergente. Ahora que la IA empieza a integrarse en la estrategia corporativa, el nivel de exigencia aumenta.
Los dos grandes datos del informe resumen bien esta situación: el 60,5% de las empresas ya integra la IA en su estrategia, pero el 88% de las pruebas de concepto no consigue llegar a producción.
Cerrar esa brecha será uno de los principales desafíos empresariales.
La próxima ventaja competitiva relacionada con la inteligencia artificial podría no proceder de tener acceso al modelo más novedoso, sino de algo mucho menos visible: datos fiables, procesos rediseñados, sistemas integrados, modelos gobernados y objetivos económicos claramente definidos.
Con el 79% de las compañías dispuesto a aumentar su inversión, la carrera empresarial de la IA entra así en una nueva etapa. Ya no basta con adoptarla. Ahora hay que conseguir que funcione a escala y que las cuentas demuestren su valor.
