Tabla de Contenido
Un estudio de BairesDev revela que 79% de los líderes tecnológicos siente presión para exagerar los avances de sus proyectos de inteligencia artificial. Seguridad, calidad de datos e integración con sistemas heredados son los principales obstáculos para llevar la IA a producción.
Mientras las organizaciones incrementan sus presupuestos para inteligencia artificial (IA), los proyectos continúan enfrentando obstáculos relacionados con infraestructura, datos y gobernanza. Un estudio de BairesDev revela que la presión por demostrar resultados rápidos está provocando retrasos, recortes de alcance e incluso una percepción distorsionada del avance real de las iniciativas.
De acuerdo con el reporte The AI Execution Gap, elaborado entre 501 líderes tecnológicos de empresas estadounidenses con proyectos activos de IA, el 79% de los encuestados reconoce sentir presión para exagerar los progresos de sus iniciativas ante ejecutivos y accionistas. Además, el 47% señala que dicha presión proviene directamente de la alta dirección.
Para integradores de soluciones, consultores tecnológicos y proveedores de servicios administrados, los resultados reflejan una oportunidad de negocio creciente: las organizaciones requieren acompañamiento especializado para construir las bases tecnológicas que permitan convertir pilotos de IA en implementaciones productivas.
Seguridad, datos e integración superan a la falta de talento
Uno de los hallazgos más relevantes para el ecosistema tecnológico es que los principales obstáculos para desplegar proyectos de IA no están relacionados con la escasez de ingenieros o científicos de datos.
El estudio identifica como principales barreras:
- Seguridad, privacidad de datos y cumplimiento normativo (51%).
- Calidad y disponibilidad de datos (46%).
- Complejidad e integración de sistemas heredados (43%).
- Falta de talento especializado (32%).
Estos resultados confirman una tendencia observada por muchos integradores: las empresas están descubriendo que la adopción de IA depende más de la madurez de su infraestructura tecnológica que de la incorporación de nuevos modelos o herramientas.
Para los canales especializados en transformación digital, esto abre espacios para proyectos de modernización de plataformas, gobierno de datos, ciberseguridad, integración de aplicaciones y servicios de observabilidad, elementos que se han convertido en prerrequisitos para escalar iniciativas de IA.
Los cambios ejecutivos afectan la continuidad de los proyectos
La investigación también muestra que la alineación estratégica sigue siendo un reto importante.
El 88% de los líderes consultados reportó que al menos una iniciativa de IA fue afectada significativamente por cambios en las prioridades corporativas durante los últimos doce meses.
Además:
- El 54% registró al menos un proyecto que llegó a producción con retrasos considerables.
- El 34% afirmó que alguna iniciativa tuvo que reducir su alcance antes de su lanzamiento.
Según Nacho De Marco, CEO y fundador de BairesDev, las organizaciones que logran resultados sostenidos son aquellas que priorizan la construcción de una base tecnológica sólida antes de buscar resultados inmediatos.
“La presión por mostrar resultados antes de que las bases estén listas es real y viene desde arriba. Lo que vemos en los datos es que las compañías que entregan resultados de manera consistente son las que resistieron esa presión el tiempo suficiente para construir la infraestructura correcta”.
La carrera por monetizar la IA acelera los riesgos de implementación
Los resultados cobran mayor relevancia en un contexto de crecimiento acelerado del gasto empresarial en inteligencia artificial.
Según cifras citadas por BairesDev basadas en previsiones de Gartner, el gasto mundial en IA podría alcanzar 2.5 billones de dólares en 2026, lo que representaría un crecimiento interanual de 44%.
Sin embargo, la investigación sugiere que la capacidad de ejecución no está avanzando al mismo ritmo que la inversión. Aunque el 83% de los líderes planea aumentar su presupuesto de IA durante los próximos doce meses, muchos proyectos continúan enfrentando dificultades para pasar de pruebas piloto a entornos productivos.
De hecho, el 66% de los encuestados indicó que su iniciativa de IA más reciente requirió al menos cuatro meses para completar la transición de piloto a producción. Dentro de ese grupo, el 27% tardó entre siete y doce meses, mientras que el 9% necesitó más de trece meses.
Una oportunidad para integradores y proveedores de servicios
Para los integradores de soluciones tecnológicas, el estudio confirma que la demanda asociada a la inteligencia artificial se está desplazando hacia servicios de habilitación tecnológica.
La necesidad de fortalecer la calidad de los datos, modernizar sistemas heredados, implementar controles de seguridad, establecer marcos de gobernanza y acelerar la integración entre plataformas representa una fuente de proyectos con alto valor consultivo.
Justice Erolin, CTO de BairesDev, destacó que los proyectos exitosos comparten un mismo patrón: resolver primero los problemas estructurales.
“Lo que distingue a los proyectos de IA que avanzan no es el tamaño del equipo ni el presupuesto. Es haber resuelto los cimientos primero: datos limpios, gobernanza clara, seguridad e integración”.
Los resultados sugieren que, en la siguiente etapa de adopción de IA empresarial, el factor diferenciador para integradores y proveedores de servicios no será únicamente ofrecer herramientas de inteligencia artificial, sino demostrar capacidad para construir la infraestructura tecnológica que permita obtener resultados medibles y sostenibles.
