Las empresas ya no preguntan si adoptar IA generativa — preguntan por qué sus pilotos no escalan. El reporte The multi-year AI advantage del Capgemini Research Institute, basado en 1,505 ejecutivos globales, documenta exactamente dónde está el embudo y qué lo desatasca.
Qué está pasando: los números del giro
Según el reporte de Capgemini publicado en enero de 2026, el 38% de las organizaciones globales han operacionalizado casos de uso de IA generativa — es decir, los ha sacado de la fase experimental y los ha integrado a operaciones reales. Seis de cada diez exploran actualmente aplicaciones de IA agéntica. El presupuesto promedio destinado a IA subirá del 3% al 5% del presupuesto anual total de las organizaciones en 2026, con foco en infraestructura de datos, gobernanza y capacitación de equipos.
Dos tercios de los líderes encuestados señalaron que escalar la IA más lento que sus competidores representa un riesgo estratégico directo. El miedo a quedarse atrás ya superó al miedo a invertir mal.
Por qué importa: los factores que separan a quienes escalan
El reporte identifica cuatro habilitadores críticos para pasar de piloto a despliegue a escala: liderazgo ejecutivo activo (señalado por el 67% de las organizaciones), alianzas externas (59%), marcos de gobernanza ética (53%) e infraestructura de datos escalable (51%). No son sorpresas — pero la jerarquía sí lo es. El liderazgo ejecutivo aparece primero, antes que la tecnología.
La IA no escala por falta de modelos. Escala cuando hay un ejecutivo que firma el presupuesto y asume la responsabilidad del despliegue. — Extracto del reporte de Capgemini
Pascal Brier, director de innovación de Capgemini, lo formuló con claridad en el comunicado del reporte: la pregunta ya no es si adoptar IA, sino cómo integrarla en la estructura completa de la empresa. La IA agéntica — sistemas que toman decisiones y ejecutan acciones de forma autónoma sin intervención humana en cada paso — aparece como la siguiente frontera de adopción, con casi la mitad de las organizaciones chinas ya en fase piloto o despliegue, adelantando a las estadounidenses y europeas.
Qué cambia: el ROI ya no se mide solo en eficiencia
Un dato que el reporte marca como señal de madurez: las empresas están cambiando cómo miden el retorno de sus inversiones en IA. La eficiencia operativa y la reducción de costos ya no son los únicos indicadores. Crecimiento de ingresos, gestión de riesgos, experiencia del cliente y gestión del conocimiento institucional son ahora métricas primarias de éxito en los despliegues de IA. Esto indica que la IA dejó de verse como herramienta de recorte y se empieza a ver como motor de generación de valor.
El desafío que el reporte no resuelve — y que los ejecutivos encuestados reconocen — es la escasez de talento especializado para operar y gobernar estos sistemas. La demanda de perfiles que combinen comprensión del negocio con capacidad técnica en IA sigue superando ampliamente la oferta global.
