La inteligencia artificial ha llegado antes a las personas que a los procesos. Durante 2025, miles de profesionales han integrado modelos generativos en su día a día, elevando la productividad individual y aprovechando la democratización del acceso a la tecnología. Sin embargo, este salto no ha tenido un impacto proporcional a nivel corporativo. La organización avanza más despacio que sus propios equipos y la brecha entre el potencial disponible y el impacto real se hace cada vez más evidente.
Los datos globales explican esta paradoja. El informe McKinsey State of AI 2025 señala que casi 9 de cada 10 empresas usan IA regularmente, pero solo un 6% por ciento consigue escalarla para transformar procesos o generar resultados materiales. Por su parte, estudios recientes de Gartner muestran que entre el 30% y el 40% de los prototipos de IA llega a producción, mientras que el resto se abandona por problemas de calidad del dato, mala integración entre sistemas, falta de controles o ausencia de un caso de negocio claro. “La tecnología avanza con rapidez, pero la estructura interna de muchas compañías no está preparada para absorberla -explican desde la agencia Kraz, especializada en soluciones de IA para negocio- A lo largo de 2025 hemos visto la IA aplicada en proyectos de retail, servicios y gran consumo, lo que ha generado un funcionamiento a dos velocidades. Por un lado, los equipos que impulsan la adopción y experimentan con la IA a un ritmo natural y rápido. Por otro, la organización, que mantiene procesos rígidos, sistemas fragmentados y flujos de aprobación que no acompañan el ritmo de la tecnología. En opinión de los responsables d ela agencia, la IA “florece desde la práctica diaria, pero la empresa aún no ofrece un terreno de juego claro donde ese avance pueda traducirse en impacto sostenido. Los limitadores no están en los modelos, sino en la estructura. Solo el 3% de los directivos considera que su empresa está realmente preparada para implementar IA; las principales barreras son la fragmentación y baja calidad de datos, falta de gobernanza, dispersión de la información, y escasa integración entre sistemas, además de una cultura analítica aún no plenamente madura que frena la adopción efectiva”.
En este escenario, la diferencia en 2026 no vendrá de disponer de más tecnología, sino de la capacidad para transformar información en decisiones y decisiones en acción con mayor rapidez. “Con Athenea - nuestra solución de Marketing Mix Modeling para entender qué impulsa realmente el crecimiento de cada compañía - hemos visto que la diferencia no está en tener más IA, sino en tener más claridad -explica Joan Miró, CEO de Kraz- En clientes nuestros del sector moda y complementos, reorganizamos el proceso de decisión y reasignamos la inversión hacia las palancas que realmente contribuían al crecimiento ha generado mejoras superiores al 20%. No fue la herramienta lo que marcó la diferencia, sino la velocidad con la que pudieron actuar sobre la señal correcta”.
Este esfuerzo de aceleración deja al descubierto otra tensión clave: la distancia entre la forma tradicional de gobernar la empresa y el ritmo que exige la IA. Los modelos basados en comités, validaciones secuenciales y ciclos largos aportan orden, pero avanzan demasiado despacio para un entorno donde las ventanas competitivas se estrechan. Al mismo tiempo, muchas de las iniciativas más valiosas surgen desde los propios equipos operativos, que detectan casos de uso antes incluso de que la organización los formalice. El reto en 2026 será articular un modelo en el que la dirección marque prioridades, límites y criterios de seguridad, mientras los equipos aportan la velocidad y la experimentación necesarias.