La IA en empresas ya está demostrando que puede generar ahorro y mejorar resultados, pero escalar esos proyectos sigue siendo el gran cuello de botella. Un nuevo estudio de BearingPoint basado en 1.050 directivos y altos responsables de 13 países concluye que solo el 13% de las organizaciones ha logrado ampliar sus iniciativas de inteligencia artificial conforme al caso de negocio original, pese a que casi tres de cada cuatro empresas que ya la utilizan afirman obtener un impacto financiero medible.
La fotografía es importante porque desplaza el debate empresarial. El problema ya no es únicamente si la inteligencia artificial funciona, sino si una organización puede integrarla en procesos reales, gobernarla, conectarla con sistemas heredados y medir su impacto a escala. En España, donde el tejido empresarial está dominado por pymes, esta dificultad es todavía más relevante: CaixaBank Research estima que en 2025 la IA estaba presente en el 21% de las empresas de más de diez trabajadores, pero la tasa caía al 14% al incluir microempresas.
IA en empresas: el 13% logra escalar según el plan original
La IA en empresas se está quedando a medio camino entre el piloto y la transformación operativa. BearingPoint divide a las organizaciones en cuatro niveles de madurez: exploradoras, experimentadoras, implementadoras y líderes. El 54% ya se encuentra en la fase de implementación, mientras que solo el 11% afirma tener la IA profundamente integrada en la mayoría de sus operaciones.
| Indicador | Resultado |
|---|---|
| Empresas que han escalado la IA según el caso de negocio original | 13% |
| Organizaciones que ya reportan impacto financiero medible | Casi 75% |
| Organizaciones en fase de implementación | 54% |
| Organizaciones con IA profundamente integrada | 11% |
| Empresas que reportan ahorros de costes de al menos el 10% | 24% |
| Empresas con crecimiento de ingresos de al menos el 10% | 4% |
La diferencia entre generar valor y escalarlo es significativa. Una empresa puede ahorrar tiempo en atención al cliente, acelerar tareas administrativas o mejorar determinadas decisiones con un proyecto aislado, pero convertir ese caso de uso en una capacidad transversal exige arquitectura, datos, seguridad, responsables claros, formación y procedimientos de control.
Este patrón encaja con lo que ya muestran otras investigaciones. Cisco situaba también en torno al 13% la proporción de organizaciones preparadas para desplegar IA de forma amplia, mientras que la Cámara de España advierte de que la mayoría de las pymes todavía está en fases iniciales de exploración o uso parcial.
Por qué los proyectos de IA no pasan del piloto
Escalar proyectos de IA no depende solo de la calidad del modelo, sino de la capacidad de integrarlo en la organización. En el estudio de BearingPoint, la regulación aparece como la barrera más citada, seguida por la integración con sistemas tecnológicos existentes.
Aproximadamente el 40% de los encuestados señala los marcos regulatorios como principal obstáculo, mientras que el 34% apunta a la dificultad de conectar la nueva tecnología con sistemas y procesos heredados. La calidad y disponibilidad de los datos añade otra capa de complejidad: más de la mitad de los directivos considera que disponer de datos fiables es un requisito esencial para escalar.
En la práctica, el problema aparece cuando una prueba que funciona en un entorno controlado debe conectarse con ERP, CRM, bases de datos, herramientas de atención al cliente, sistemas financieros o procesos sujetos a auditoría. En ese punto ya no basta con una licencia de software o con disponer de un modelo potente.
La consecuencia es que muchas organizaciones aprueban pilotos antes de evaluar si podrán integrarlos después. BearingPoint señala que menos de un tercio analiza formalmente la escalabilidad antes de poner en marcha una iniciativa de IA. Eso obliga a resolver tarde cuestiones de arquitectura, seguridad, propiedad de los datos o responsabilidades internas.
El retorno de la IA llega antes por costes que por ingresos
El retorno de la IA en empresas se está viendo con mayor claridad en ahorro de costes que en crecimiento de ventas. Entre las organizaciones que ya han implantado inteligencia artificial, el 24% declara reducciones de costes de al menos el 10%, mientras que solo el 4% afirma haber conseguido un incremento de ingresos o de prestación de servicios de esa magnitud.
La diferencia ayuda a explicar por qué tantos proyectos se concentran en productividad interna. Automatizar documentación, resumir información, clasificar solicitudes o asistir a empleados suele ser más rápido y medible que crear nuevos productos o generar ingresos adicionales.
Ese enfoque no es necesariamente negativo. El problema aparece cuando la empresa confunde una mejora puntual de eficiencia con una transformación completa. Reducir minutos en una tarea no equivale a rediseñar un proceso ni garantiza que el ahorro termine convirtiéndose en margen, capacidad comercial o mayor producción.
El estudio prevé que la situación cambie gradualmente. Para 2030, el 22% de los encuestados espera obtener mejoras de ingresos de al menos el 10%, mientras que el 35% anticipa reducciones de costes superiores a ese porcentaje.
España avanza, pero las pymes siguen por detrás
La adopción de IA en España crece con rapidez, aunque sigue siendo muy desigual por tamaño empresarial. CaixaBank Research calcula que el uso de inteligencia artificial en compañías españolas de más de diez empleados pasó del 8% en 2021 al 21% en 2025. Sin embargo, la tasa de adopción en las pequeñas empresas se situaba en torno al 18%, frente a niveles cercanos al 60% en las grandes.
La brecha aumenta al incluir las microempresas, que representan la mayor parte del tejido productivo español. El análisis estima una adopción agregada cercana al 14% cuando se incorpora este grupo.
Las diferencias también aparecen por sectores. Información, comunicaciones y actividades tecnológicas presentan tasas mucho más altas, mientras que construcción, transporte, logística y determinadas actividades industriales avanzan con mayor lentitud.
El tipo de uso también importa. Muchas empresas españolas emplean IA en administración, marketing, ventas, contabilidad o análisis de información, pero todavía son menos las que la han integrado en producción, logística u operaciones. Esa diferencia entre uso transversal y uso en el núcleo del negocio ayuda a entender por qué la productividad agregada tarda en reflejar el entusiasmo tecnológico.
La financiación es otro límite para la expansión de la IA
La financiación de la inteligencia artificial añade otra dificultad a la hora de escalar. Como explicamos en nuestro análisis sobre financiación de la IA en Europa, alrededor del 72% de las empresas de la eurozona prevé financiar sus inversiones con recursos internos, mientras que solo una minoría recurre a préstamos, capital o deuda.
Esta dependencia de la caja propia puede frenar proyectos que requieren integrar datos, renovar infraestructura o contratar perfiles especializados. Las inversiones en software, propiedad intelectual y transformación de procesos ofrecen menos garantías tangibles que una fábrica o una máquina, lo que complica el acceso a financiación bancaria tradicional.
Al mismo tiempo, la infraestructura necesaria para sostener el crecimiento de la IA es cada vez más costosa. Business Magazine ya ha analizado cómo la inversión mundial en centros de datos para IA podría alcanzar magnitudes históricas durante las próximas décadas.
Gobernanza, datos y responsables: qué separa a los líderes del resto
La gobernanza de IA aparece como uno de los factores que distingue a las organizaciones capaces de escalar. Entre las empresas más maduras, casi la mitad afirma ampliar sus proyectos según lo previsto, frente a solo el 6% de las organizaciones clasificadas como implementadoras.
También hay diferencias en la disciplina financiera. El 70% de los líderes vincula la mayoría de sus proyectos de IA a indicadores financieros medibles, mientras que entre los implementadores la proporción se sitúa en el 34%.
Esto cambia la forma de aprobar inversiones. En lugar de preguntar únicamente si una herramienta funciona, la dirección debe definir qué problema resuelve, qué dato utilizará, quién será responsable, cómo se medirá el resultado y qué ocurrirá si el modelo falla o cambia de comportamiento.
La Cámara de España recomienda precisamente un enfoque progresivo para las pymes: identificar pocos procesos, lanzar pilotos controlados, probarlos con casos reales y medir antes de escalar. La guía también insiste en no utilizar información sensible en aplicaciones no autorizadas y en mantener supervisión humana.
Los agentes de IA elevan el nivel de riesgo operativo
Los agentes de IA hacen todavía más importante la gobernanza porque pueden ejecutar acciones y no solo generar respuestas. BearingPoint señala que más de tres cuartas partes de las organizaciones todavía están aprendiendo o explorando arquitecturas de agentes, mientras que solo el 13% cuenta con una estrategia definida y proyectos activos.
Cuando un sistema puede acceder a bases de datos, iniciar procesos, modificar información o interactuar con otras aplicaciones, la empresa necesita definir permisos, límites, trazabilidad y responsabilidad humana. La seguridad deja de ser una capa posterior y pasa a formar parte del diseño.
Esto conecta con otro de los frentes empresariales que hemos analizado, la IA aplicada a la ciberseguridad. Cuanto mayor sea la autonomía de los sistemas, mayor será la necesidad de monitorizar quién accede a qué información y qué acciones puede ejecutar.
La productividad liberada no se convierte automáticamente en beneficio
La productividad generada por la IA no se transforma automáticamente en rentabilidad. El estudio de BearingPoint indica que el 62% de las organizaciones estima que la IA ya ha creado una sobrecapacidad laboral de al menos el 10%.
Ese dato no significa necesariamente que vaya a producirse una reducción equivalente de empleo. Una empresa puede utilizar la capacidad liberada para vender más, mejorar servicio, reducir tiempos de entrega, asumir más clientes o trasladar empleados hacia tareas de mayor valor.
El verdadero reto de gestión consiste en decidir qué hacer con el tiempo ahorrado. Si una herramienta reduce un proceso de cuatro horas a dos, pero la organización no cambia objetivos, cargas de trabajo o responsabilidades, la mejora de productividad puede quedar diluida.
La transformación organizativa, por tanto, es tan importante como la herramienta. Las empresas que obtengan más valor serán probablemente las que rediseñen funciones, incentivos y procesos en lugar de limitarse a añadir asistentes de IA a la operativa existente.
Qué debería hacer una empresa antes de ampliar un proyecto de IA
Antes de escalar un proyecto de IA, la empresa debería validar tanto el caso de negocio como su capacidad de operación. Una prueba exitosa es solo el primer filtro.
El análisis debería incluir al menos cinco preguntas: qué indicador económico mejorará, qué datos necesita, con qué sistemas debe integrarse, qué riesgos regulatorios o de seguridad introduce y quién tendrá responsabilidad sobre el funcionamiento del sistema.
También conviene separar ahorro teórico de ahorro real. Un proyecto que reduce tiempo de trabajo no genera necesariamente una reducción de costes si la empresa no reutiliza esa capacidad de forma productiva. Del mismo modo, una mejora en ventas debe compararse con el coste completo del modelo, licencias, infraestructura, integración y mantenimiento.
Para las pymes españolas, el enfoque gradual puede ser especialmente útil. El reciente programa de Red.es para ecosistemas de IA orientados a pymes y startups refleja precisamente la necesidad de desarrollar casos de uso aplicables a problemas empresariales reales.
Preguntas frecuentes
¿Qué porcentaje de empresas consigue escalar sus proyectos de IA?
Según el estudio global de BearingPoint publicado en octubre de 2026, solo el 13% de las organizaciones afirma haber escalado sus iniciativas de inteligencia artificial completamente de acuerdo con el caso de negocio original. El dato contrasta con el hecho de que casi tres de cada cuatro empresas que ya han implantado IA reportan algún impacto financiero medible.
¿Cuál es la principal barrera para escalar la IA?
Las barreras más citadas son la regulación y la integración con sistemas tecnológicos existentes. Aproximadamente el 40% de los encuestados señala los requisitos regulatorios y el 34% apunta a problemas de integración con sistemas y procesos heredados. La calidad, gobernanza y accesibilidad de los datos también son elementos críticos.
¿La IA genera más ingresos o más ahorro de costes?
Por ahora, los resultados son más visibles en costes. El 24% de las organizaciones con IA implantada declara reducciones de costes de al menos el 10%, mientras que solo el 4% informa de mejoras de ingresos o prestación de servicios de esa magnitud. Las previsiones para 2030 apuntan a un mayor peso del crecimiento de ingresos.
¿Cómo está España en adopción de inteligencia artificial empresarial?
CaixaBank Research estima que en 2025 el 21% de las empresas españolas de más de diez empleados utilizaba IA. Al incluir microempresas, la tasa agregada se reduce aproximadamente al 14%. Las grandes compañías presentan niveles de adopción mucho más altos que pequeñas y microempresas.
¿Qué debe medir una empresa antes de escalar un piloto de IA?
Debe definir un indicador económico, comprobar la calidad y disponibilidad de los datos, evaluar integración tecnológica, riesgos regulatorios y seguridad, asignar responsables y calcular el coste total de operación. Escalar sin responder estas cuestiones puede convertir un piloto prometedor en una iniciativa difícil de mantener.
Fuentes y documentos
