La inteligencia artificial (IA) se perfila como una tecnología transformadora que podría alterar con mayor profundidad el tejido empresarial que la propia irrupción de internet o la computación en la nube. No obstante, esta promesa de disrupción viene acompañada de interrogantes fundamentales sobre la capacidad real de las empresas para gestionar los cambios tecnológicos y organizativos que implica su adopción. El Cisco AI Readiness Index 2024 , basado en una encuesta a más de 8.000 directivos de empresas de 30 países, analiza precisamente ese grado de preparación en torno a seis pilares clave: estrategia, infraestructura, datos, gobernanza, talento y cultura.
La palabra clave de este análisis es inteligencia artificial, eje central del diagnóstico y motor de transformación tecnológica evaluado en el estudio.
La urgencia por adoptar IA no se traduce en preparación efectiva
El informe revela una marcada disonancia entre la urgencia estratégica y la preparación operativa. Solo el 13 % de las organizaciones encuestadas afirma estar completamente preparada para integrar la IA en sus procesos de negocio. Esta cifra contrasta con el 98 % de compañías que prevén acelerar su despliegue de tecnologías de IA en los próximos seis meses.
Esta brecha sugiere que, a pesar del consenso sobre la relevancia de la IA, la mayoría de las organizaciones carece de las capacidades estructurales y técnicas para implementarla de forma segura, eficaz y escalable. El índice muestra además una caída generalizada respecto al año anterior en todos los pilares, lo que indica que el ritmo de adopción está superando la capacidad de adaptación organizativa.
Estrategias en construcción sin respaldo operativo
El 61 % de las empresas encuestadas asegura contar con una estrategia de IA ya definida o en desarrollo. Sin embargo, disponer de una hoja de ruta no garantiza por sí sola la preparación necesaria para ejecutar proyectos de forma efectiva.
Solo una de cada cinco compañías dispone actualmente de los recursos tecnológicos imprescindibles —como unidades GPU, redes de alto rendimiento y almacenamiento específico— para dar soporte a aplicaciones de IA. El informe también señala que solo el 27 % de las empresas da a la IA la máxima prioridad presupuestaria frente a otras iniciativas tecnológicas.
Además, apenas el 38 % de las organizaciones tiene definidos indicadores concretos para evaluar el impacto de la IA en sus operaciones, lo que dificulta la toma de decisiones basada en resultados objetivos.
Infraestructuras técnicas: un cuello de botella común
La infraestructura tecnológica representa uno de los principales cuellos de botella. Según el índice, el 79 % de los encuestados espera necesitar más capacidad de procesamiento gráfico en los próximos meses para soportar las cargas de trabajo vinculadas a la IA. No obstante, solo el 10 % considera que sus redes actuales pueden escalar adecuadamente para afrontar esta demanda.
El 68 % de las empresas admite que su infraestructura solo está «moderadamente preparada» como máximo. Además, el 54 % indica que su capacidad de escalabilidad y flexibilidad es limitada. Este déficit está llevando a las organizaciones a priorizar inversiones en tecnología moderna, con un 55 % planeando adquirir nuevos sistemas y un 51 % enfocado en contratar personal técnico cualificado para reforzar la infraestructura.
Datos: fragmentados, inaccesibles y difíciles de integrar
El análisis también revela deficiencias notables en la gestión y calidad de los datos, condición indispensable para el entrenamiento y despliegue de modelos de IA. El 82 % de las organizaciones mantiene datos distribuidos en silos y solo el 25 % informa de una integración plena entre sus sistemas de análisis y sus fuentes de datos.
Además, el 80 % de los encuestados reconoce problemas en los procesos de limpieza y preprocesamiento de datos, mientras que un 64 % considera insuficiente su capacidad para rastrear el origen de los datos utilizados en proyectos de IA.
Estos obstáculos, sumados a la escasez de personal con conocimientos en análisis de datos, limitan seriamente la capacidad de las empresas para aprovechar el potencial de la IA en sus operaciones.
Gobernanza y cumplimiento normativo, aún inmaduros
La gobernanza es otro de los pilares que muestra niveles bajos de preparación. El 76 % de los responsables consultados admite que su empresa carece de políticas comprensivas sobre el uso ético, legal y operativo de la IA. Solo el 31 % afirma tener protocolos detallados y actualizados, y únicamente un 35 % reporta un conocimiento avanzado de las normativas internacionales de privacidad de datos.
La falta de perfiles especializados en gobernanza de IA, derecho y ética tecnológica es una barrera destacada: más de la mitad de los encuestados (51 %) considera que este déficit de talento limita el desarrollo de una gobernanza efectiva. Asimismo, la concienciación interna sobre sesgos algorítmicos o transparencia en los modelos es aún reducida, con un 44 % clasificando su conocimiento organizativo como moderado.
Talento escaso y difícil de retener
El talento especializado en IA sigue siendo un recurso escaso y disputado. Solo el 19 % de las empresas cree contar con personal cualificado para aprovechar plenamente las herramientas de IA. La dificultad para cubrir vacantes específicas ha empujado al 56 % de las organizaciones a recurrir a contratistas y al 54 % a aumentar sus presupuestos para contratación.
El informe también pone de relieve que el 40 % de las compañías está invirtiendo en programas de formación y reciclaje profesional, aunque solo el 39 % dispone de programas internos y el resto depende de proveedores externos. La combinación de escasez de perfiles técnicos, incremento de costes salariales y alta rotación plantea un desafío de sostenibilidad para el desarrollo de capacidades internas a largo plazo.
Cultura empresarial: resistencia al cambio y falta de planes estructurados
La preparación cultural de las empresas para adoptar la IA también presenta debilidades significativas. Solo el 9 % de las organizaciones alcanzan un nivel de receptividad alto en este aspecto. El respaldo institucional ha disminuido: solo el 66 % de los consejos de administración y el 75 % de los equipos directivos muestran una actitud favorable, frente al 82 % en ambos casos el año anterior.
El 30 % de las organizaciones indica que sus empleados muestran resistencia activa o limitada aceptación hacia la integración de la IA. Por su parte, el 23 % de los mandos intermedios también presenta una actitud reticente. Aunque el 76 % declara tener un plan de gestión del cambio, solo el 28 % afirma que este plan está plenamente desarrollado.
La presión para adoptar IA afecta ya al 85 % de las organizaciones, que consideran disponer de un margen de unos 18 meses para implementar sus estrategias antes de enfrentarse a consecuencias negativas en competitividad o eficiencia.
Diferencias sectoriales y el efecto del tamaño empresarial
El análisis desagregado por sectores muestra que las industrias tecnológicas, financieras, retail y servicios empresariales lideran en preparación para la IA, con porcentajes de pacesetters que superan la media global. En el extremo opuesto, sectores como educación, transporte y servicios públicos se sitúan rezagados en todos los pilares evaluados.
En cuanto al tamaño de las organizaciones, las medianas empresas (entre 1.000 y 1.500 empleados) muestran mayores niveles de preparación que las más grandes, que, según el estudio, pueden enfrentarse a estructuras menos ágiles y procesos de decisión más lentos. Curiosamente, el grupo más preparado corresponde a compañías con ingresos anuales entre 500 millones y 1.000 millones de dólares, donde casi una de cada cuatro (24 %) alcanza el nivel de pacesetter.
Riesgo de quedarse atrás en un ciclo de innovación acelerado
El informe concluye que las empresas que no aceleren su preparación para la adopción de la inteligencia artificial podrían enfrentarse a una pérdida sustancial de competitividad en un plazo inferior a un año. La necesidad de avanzar simultáneamente en estrategia, infraestructura, gestión de datos, gobernanza, formación de talento y transformación cultural se vuelve urgente ante el ritmo creciente del cambio tecnológico.
Frente a esta situación, Cisco propone cinco líneas de acción prioritarias: invertir en infraestructuras escalables y seguras, mejorar la gobernanza y calidad de los datos, reforzar la capacitación interna, fomentar una cultura organizativa abierta a la IA y alinear los proyectos tecnológicos con una visión estratégica a largo plazo.
