La creciente relevancia de la Inteligencia Artificial (IA) en el mundo empresarial ha reconfigurado la conversación de la industria tecnológica, que ahora busca respuestas específicas sobre el impacto económico real de esta tecnología. A diferencia del enfoque anterior centrado en demostraciones conceptuales, hoy el debate se centra en descubrir quién está efectivamente monetizando la IA y quién permanece atrapado en experimentos sin retorno tangible.

El reciente informe «Global AI Report 2026» de NTT DATA señala un cambio crucial en esta discusión. Según el estudio, las estrategias tecnológicas y de negocio están convergiendo, posicionando a la IA como un componente integral del funcionamiento de los negocios contemporáneos.

Un dato revelador del informe es que solo el 15% de las empresas, clasificadas como «líderes en IA», han logrado superar a la competencia. Estas organizaciones, que se destacan por su estrategia definida y la madurez de sus implementaciones, reportan un crecimiento superior al 10% en sus ingresos, contrastando con el 25.3% de las empresas rezagadas.

La diferencia entre líderes y el resto no radica simplemente en la adopción de IA, sino en la forma en que se gobierna, aplica y escala su uso. Según el informe, una estrategia de IA alineada con los objetivos de negocio se traduce en un aumento considerable de las ganancias. Así, el 83.6% de las empresas con estrategias claras de IA observaron un incremento de ganancias del 5% o más en el último año.

El informe también introduce la distinción entre GenAI, que genera contenido y diálogo, y Agentic AI, que ejecuta tareas y optimiza resultados, apostando por una mejora en la productividad a través de la automatización de procesos.

El concepto de organizaciones «AI-native» se destaca como un paso más allá del enfoque cloud-native, enfatizando la adaptabilidad y la autonomía. Las empresas líderes rediseñan sus procesos desde cero, priorizando interacciones con IA tanto en áreas de front-office como de back/mid-office.

Sin embargo, la infraestructura y la gobernanza permanecen como desafíos críticos. La deuda técnica y la necesidad de una arquitectura robusta continúan siendo los principales bloqueadores para escalar la IA. Además, el informe recalca la importancia de la IA soberana y privada, subrayando el impacto de la geopolítica y la regulación en la gestión de datos.

El estudio resalta el surgimiento del Chief AI Officer (CAIO) y la unificación de plataformas de IA como elementos esenciales para el éxito. Las organizaciones que logran integrar la IA de manera efectiva en sus procesos internos y externos son las que están estableciendo el estándar en la industria.

El mensaje final es claro: las empresas que quieren liderar en el uso de la IA no deben centrarse únicamente en realizar más pruebas, sino en elegir áreas de alto valor para rediseñar procesos y reforzar la infraestructura, apoyadas por una gobernanza eficaz y alianzas estratégicas.

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