Desde la llegada de ChatGPT en 2023, el mundo corporativo se sumergió en una carrera frenética. Lo que comenzó como una curiosidad tecnológica se transformó rápidamente en una presión extrema, caracterizada por la necesidad de medir, adoptar y analizar la Inteligencia Artificial (IA) en cada rincón de la organización.
Sin embargo, a poco de cumplir tres años de despliegues acelerados, la polvareda comienza a asentarse y deja a la vista una realidad incómoda que suele venir junto a grandes innovaciones tecnológicas: Una especie de “accionismo prematuro" en el cual empresas y directivos ceden ante el impulso de ejecutar antes de entender, de adquirir antes de preparar y de implementar antes de generar una gobernanza adecuada.
El problema central que observamos en 2026 no es una deficiencia de la tecnología en sí, sino una crisis de madurez en su tratamiento. Muchas empresas se lanzaron a la IA con una avidez comprensible por "no perder el tren", pero lo hicieron sin la documentación histórica ni la estructura de datos necesarias para que esa incorporación sea sustentable.
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Lo importante al final
Lo que hemos observado, acompañando procesos de transformación, es que el patrón se repite de forma alarmante: las empresas primero adquieren herramientas basadas en recomendaciones de mercado; luego pasan a una búsqueda casi desesperada de casos de uso para justificarlas; para recién al final descubrir que no poseen datos confiables y estructurados, procesos definidos, criterios de éxito ni gobernanza.
Es como construir el techo de una casa cuyos cimientos son arena movediza. Sin una estructura de datos sólida, objetivos realistas y una gestión del cambio humana, la IA difícilmente escala. En esos casos se queda atrapada en ese espacio donde las ideas parecen brillantes en una demostración controlada, pero colapsan cuando deben enfrentarse al flujo real de trabajo de una compañía de gran escala.
Las cifras de los informes más recientes de 2025 y 2026 respaldan esta idea. Según el Global Survey de McKinsey (noviembre 2025), el paso del prototipo al impacto real sigue siendo una tarea pendiente para la mayoría. Lo que separa a los ganadores no es el presupuesto, sino la existencia de modelos operativos claros y un liderazgo senior comprometido con el rediseño de los flujos de trabajo.
La brecha es hoy más ancha que nunca. PwC (abril 2026) señala que el 74% del valor económico de la IA es capturado por apenas el 20% de las organizaciones. El resto, ese 80% restante, sigue en modo piloto, quemando recursos en iniciativas que no logran mover la aguja del retorno de inversión.
Por su parte, Gartner (enero 2026) ha endurecido su postura. Si en 2024 advertía que un 30% de los proyectos de IA generativa serían abandonados, hoy la cifra se ha elevado al 50%. Las causas son siempre las mismas: mala calidad de datos, controles de riesgo insuficientes y costos crecientes sin un valor de negocio claro. IBM añade otra capa de realismo al señalar que solo el 25% de las iniciativas de IA entregan el retorno esperado, y apenas el 16% logra escalar a toda la empresa.
El accionismo prematuro no solo es ineficiente, es también riesgoso. Ya no hablamos solo de dinero desperdiciado, sino de precedentes legales y daños reputacionales. Casos como el de Air Canada, obligada judicialmente a responder por la información errónea de su chatbot, o la reciente demanda de Nippon Life contra OpenAI por sumas millonarias en 2026, demuestran que la IA no exime a la empresa de su responsabilidad operativa.
Hacia una planificación consciente
¿Cómo salir, entonces, de esta trampa? El camino no empieza preguntando "¿qué puede darme la IA?", sino "¿qué necesita mi proceso para ser más eficiente?". La planificación estratégica debe ser holística, especialmente en proyectos internacionales donde la complejidad de los datos y las culturas organizacionales se multiplican.
La verdadera madurez digital implica reconocer que la IA es una capacidad, no un parche. Este cambio de paradigma requiere, en primer lugar, una gobernanza de datos rigurosa que nos permita saber exactamente qué información tenemos, de dónde proviene y quién es el responsable de su integridad. En segundo lugar, exige un rediseño profundo de procesos: no se trata de digitalizar el caos, sino de optimizar antes de automatizar para evitar que la IA simplemente acelere la ineficiencia.
Finalmente, se requiere una gestión del personal humana y empática, que acompañe a los equipos en la transición. La IA no viene a reemplazar la estrategia humana, sino a potenciarla y dejar en franca evidencia cuán sólida es.
Para cerrar, el éxito en la era de la IA no será de las empresas que más herramientas acumulen, sino de aquellas que tengan la sabiduría de detener el accionismo frenético para construir, con paciencia y método, la infraestructura necesaria para que la inteligencia -sea ésta artificial o humana- pueda prosperar.
*Senior PMO & Transformation Lead | Gobernanza de programas y proyectos internacionales
