Por Redacción Pangea IA · 1 de octubre de 2026
La inteligencia artificial ya está generando resultados económicos medibles en muchas organizaciones, pero convertir un piloto prometedor en una capacidad que funcione a escala sigue siendo el gran cuello de botella. Un nuevo estudio global de BearingPoint, difundido este 1 de octubre, señala que el 74 % de las organizaciones que ya han implantado IA observa impacto medible en ingresos o costes, mientras que solo el 13 % afirma haber escalado sus iniciativas completamente de acuerdo con el caso de negocio original. La diferencia importa: no significa que el 87 % haya fracasado, sino que la mayoría ha tenido que reducir, modificar o retrasar el alcance previsto.
La conclusión es especialmente útil para empresas, pymes y autónomos porque desplaza la conversación desde «qué modelo es mejor» hacia una pregunta más incómoda: ¿qué hace falta para que una solución de IA sobreviva al paso del experimento a la operación diaria? Los datos apuntan a regulación, sistemas heredados, calidad de la información, gobierno del dato y capacidad de convertir productividad en resultados empresariales.
Qué ha encontrado el estudio
BearingPoint encuestó en agosto de 2026 a 1.050 directivos y responsables sénior de organizaciones públicas y privadas de Europa, Estados Unidos y China. La muestra, por tanto, refleja la percepción de responsables empresariales y no una auditoría independiente de cada proyecto. Reuters contrastó y difundió los principales resultados el 1 de octubre.
| Indicador | Resultado del estudio | Cómo interpretarlo |
|---|---|---|
| Impacto financiero medible | 74 % | Organizaciones con IA implantada que declaran impacto en ingresos o costes |
| Escalado según el plan original | 13 % | Han escalado completamente en línea con el caso de negocio inicial |
| Regulación como barrera | 40 % | La cita entre los principales frenos al escalado |
| Integración con sistemas heredados | 34 % | Señala dificultades para conectar la IA con tecnología existente |
| Datos fiables y de calidad | 54 % | Los ejecutivos los consideran críticos para poder escalar |
| Ahorro de costes de al menos el 10 % | 24 % | El impacto declarado aparece antes en costes que en crecimiento |
| Crecimiento de ingresos de al menos el 10 % | 4 % | Los aumentos grandes de facturación son mucho menos frecuentes |
La fotografía rompe dos simplificaciones habituales. La primera es que «la IA no da retorno»: tres de cada cuatro organizaciones con implantaciones reportan algún impacto financiero medible. La segunda es la contraria, que basta con encontrar un caso de uso rentable para poder desplegarlo por toda la empresa. El 13 % que escala exactamente como había previsto muestra que demostrar valor y reproducirlo son problemas distintos.
El problema no suele ser el modelo, sino todo lo que lo rodea
Un prototipo puede funcionar con un conjunto reducido de documentos, un equipo motivado y supervisión constante. En producción aparecen las excepciones: datos incompletos, permisos, formatos incompatibles, usuarios con necesidades diferentes, sistemas que no ofrecen API, costes variables, errores difíciles de reproducir y responsabilidades que nadie había asignado.
Esto explica por qué la integración con tecnología heredada aparece entre los obstáculos más citados. Una empresa puede contratar un modelo excelente y aun así obtener poco valor si la información relevante vive repartida entre un ERP antiguo, hojas de cálculo, correos, carpetas compartidas y aplicaciones que no se comunican entre sí.
Datos fiables antes que más inteligencia
El 54 % de los participantes identifica los datos de calidad y confianza como un elemento crítico para escalar. Es una señal importante: conforme los grandes modelos se parecen más en capacidades generales, la ventaja empresarial puede depender menos de disponer del modelo de moda y más de poder suministrarle información correcta, actualizada, autorizada y trazable.
Para una pyme, esto puede ser tan básico como unificar nombres de clientes, eliminar duplicados, definir cuál es la fuente válida de precios o documentar quién puede acceder a cada carpeta. Son tareas poco vistosas, pero determinan si un agente puede actuar con seguridad o si necesita que una persona compruebe constantemente sus resultados.
El KPI debe existir antes del despliegue
Los llamados «líderes» del estudio vinculan con mucha más frecuencia sus proyectos a indicadores financieros concretos. Es coherente con una regla práctica: si un piloto se evalúa por impresiones —«parece que ahorra tiempo»—, el salto a producción se vuelve difícil de justificar. Una medición útil necesita una línea base y un resultado comparable: minutos por expediente, coste por factura, tasa de resolución, errores, conversión o tiempo hasta cobrar.
En Pangea IA ya explicamos cómo medir el ROI de la IA en una pyme. El nuevo estudio refuerza esa idea: el retorno no debería calcularse al final para defender el proyecto, sino diseñarse desde el principio para decidir si merece escalarse.
Por qué la regulación aparece como el principal freno
Un 40 % de los encuestados señala los marcos regulatorios complejos entre las principales barreras. El dato no permite atribuir ese porcentaje exclusivamente a la Unión Europea: la encuesta incluye organizaciones de distintas regiones y sectores. Tampoco demuestra que una norma concreta sea responsable de un proyecto fallido. Lo que sí revela es que cumplimiento, privacidad, responsabilidad y documentación ya forman parte de la arquitectura de un despliegue empresarial.
En la UE, esta cuestión tiene más peso desde este verano. La Comisión Europea comenzó el 2 de agosto de 2026 a aplicar nuevas obligaciones y poderes de supervisión del Reglamento de IA, incluidos requisitos de transparencia para determinados sistemas. Otras obligaciones, especialmente las asociadas a usos de alto riesgo, tienen calendarios posteriores. Por eso una empresa no debería tratar «cumplir con el AI Act» como una casilla genérica: depende del papel que desempeñe, del sistema utilizado y del caso de uso.
Una forma práctica de reducir fricción es incorporar el análisis de riesgo cuando se selecciona el caso de uso, no cuando el sistema ya está terminado. Nuestra guía para crear una política de uso de IA en la empresa aborda precisamente controles, responsabilidades y reglas internas que evitan que cada empleado improvise por su cuenta.
El dato más delicado: productividad y plantilla
El informe recoge que el 62 % de las organizaciones percibe actualmente una «sobrecapacidad» de plantilla de al menos el 10 % asociada a la productividad obtenida con IA, y que el 95 % espera llegar a ese nivel de capacidad excedente en 2030. Es probablemente el resultado que requiere más cautela.
No equivale a decir que el 62 % haya despedido al 10 % de sus empleados, ni que el estudio prediga de forma fiable una reducción concreta de empleo. Se trata de respuestas de directivos sobre capacidad de trabajo liberada. Esa capacidad puede transformarse en menos contratación, reducción de horas, reasignación de funciones, más producción con el mismo equipo o, en algunos casos, recortes de plantilla. El desenlace depende de las decisiones de cada organización y de la demanda que tenga.
El contraste entre costes e ingresos también ayuda a entenderlo. El 24 % declara ahorros de costes de al menos el 10 %, mientras solo el 4 % afirma haber conseguido un crecimiento de ingresos de esa magnitud. Por ahora, la IA parece más fácil de monetizar eliminando tiempo y coste que creando ventas nuevas a gran escala.
Qué puede hacer una pyme española para no quedarse en el piloto
Una pyme no necesita copiar la gobernanza de una multinacional. Sí necesita evitar que el proyecto dependa de una sola persona y de una demostración que nadie sabe mantener. A partir de los resultados del estudio, una ruta razonable puede resumirse en cinco decisiones operativas.
- Elegir un proceso con volumen y coste conocidos. Cuantas más veces se repite una tarea, más fácil es medir si la IA mejora el resultado.
- Fijar una línea base. Medir tiempo, coste, errores y calidad antes de automatizar. Sin ese punto de partida, el ROI será una estimación interesada.
- Preparar los datos y permisos. Definir fuentes válidas, propietarios de la información, niveles de acceso y qué datos no deben salir de determinados sistemas.
- Diseñar el paso a producción desde el piloto. Preguntar desde el inicio cómo se integrará con correo, CRM, ERP o almacenamiento, cuánto costará por uso y qué ocurrirá si el proveedor cambia precios o límites.
- Asignar control humano y responsable. Un proceso automatizado necesita saber quién revisa excepciones, quién puede detenerlo y quién responde cuando el sistema se equivoca.
El objetivo no es automatizarlo todo. Es encontrar un flujo donde el valor sobreviva a los costes reales de integración, mantenimiento y supervisión. Antes de comprar herramientas, también conviene comparar ese coste total con el proceso actual; en nuestra guía sobre cuánto cuesta automatizar una pyme con IA detallamos qué partidas suelen olvidarse.
Agentes de IA: más potencial, pero también más exigencia
El estudio también señala que solo una minoría está escalando arquitecturas agénticas de forma amplia. Esto es relevante porque los agentes aumentan la diferencia entre una demostración y un sistema empresarial. Un chatbot puede sugerir un texto; un agente conectado a herramientas puede modificar registros, enviar mensajes, consultar información interna o iniciar procesos. Cuanto mayor es su capacidad de actuar, mayor es la necesidad de permisos mínimos, registros, límites, recuperación ante errores y supervisión.
Por eso el boom actual de agentes no elimina el problema del escalado: lo hace más visible. Productos como las nuevas plataformas empresariales de IA intentan resolver precisamente identidad, conectores, gobierno y administración centralizada. Pero contratar una plataforma no sustituye el trabajo interno de decidir qué procesos pueden delegarse y con qué controles.
La lectura correcta del 13 %
El titular más fácil sería que «el 87 % de los proyectos de IA fracasa». Los datos publicados no dicen eso. El 13 % se refiere a organizaciones que han escalado sus iniciativas completamente en línea con el caso de negocio original. Otras han escalado menos de lo esperado, han modificado el alcance o siguen en fases anteriores. Además, el 74 % de quienes han implantado IA declara impacto financiero medible.
La conclusión más útil es distinta: el cuello de botella se está desplazando. Cuando los modelos eran escasos y caros, conseguir capacidad de IA era el problema principal. Ahora que existen modelos potentes de múltiples proveedores, el reto competitivo pasa por integrarlos en procesos reales, alimentarlos con datos fiables, medir resultados y gobernar su uso.
Para las empresas españolas y europeas, eso convierte tareas aparentemente secundarias —arquitectura de datos, documentación, permisos, métricas y cumplimiento— en parte central de la estrategia de IA. El próximo salto no dependerá solo de un modelo más inteligente. Dependerá de si la organización puede absorber esa inteligencia sin romper sus procesos ni perder el control.
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Fuentes consultadas
- BearingPoint: AI delivers value, but only 13% of organizations scale it as planned, publicado el 1 de octubre de 2026.
- BearingPoint: Scaling AI for measurable impact, estudio global basado en 1.050 directivos encuestados en agosto de 2026.
- Reuters: AI adoption stalls as companies struggle to scale projects despite strong returns, 1 de octubre de 2026.
- Comisión Europea: aplicación del Reglamento de IA y nuevos requisitos de transparencia, 31 de julio de 2026.
Fuentes consultadas el 1 de octubre de 2026.
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