- El 62% de las organizaciones ya emplea IA en procesos centrales, aunque solo el 51% cuantifica sus resultados.
- La ronda de 550 millones de dólares de Wonderful y su valoración de 5.000 millones confirman el interés inversor por las plataformas integrales.
- En España, el uso de IA crece: el 21,1% de las empresas de más de 10 empleados ya la utiliza.
- El éxito no depende solo de la tecnología, sino de rediseñar procesos, medir el valor y adaptar el liderazgo.
La gran pregunta ahora no es si adoptar o no la IA, sino cómo hacerlo para que genere valor real. La tecnología avanza rápido, pero la capacidad de las organizaciones para integrarla en su operativa diaria avanza a un ritmo muy distinto. Esa brecha entre expectativa y ejecución marca el actual momento de la IA empresarial, tanto en España como en el resto de Europa.
La IA empresarial se consolida: de los pilotos a la producción
Según el informe Voice of Our Clients 2026 de CGI, el 62% de las organizaciones ya utiliza inteligencia artificial en procesos centrales de negocio, y la adopción de IA generativa ha aumentado 30 puntos porcentuales en los últimos dos años. Esto indica que el foco se está desplazando desde experimentos aislados hacia despliegues más cercanos al corazón de las empresas. Aun así, la ejecución sigue siendo el principal freno para extraer valor, y solo una de cada cuatro compañías cuenta con modelos operativos altamente ágiles.
En esta misma línea, la reciente ronda de financiación de Wonderful refuerza la tendencia. La compañía ha cerrado una serie C de 550 millones de dólares, con una valoración de 5.000 millones, liderada por Insight Partners y con la participación de Salesforce y otros inversores. El capital se destinará a acelerar el desarrollo de su sistema operativo de IA, que busca coordinar agentes, flujos de trabajo y aplicaciones nativas en una infraestructura común. La expansión de Wonderful a más de 35 mercados, incluido España, refleja el creciente interés empresarial por pasar de pilotos a producción.
El reto de medir el valor y escalar
Una de las mayores preocupaciones que aparece en los informes sectoriales es la falta de medición. Solo el 51% de las organizaciones cuantifica los resultados obtenidos con IA, según CGI. Este dato conecta con la advertencia de Qaracter: el 81% de las empresas que experimentan con inteligencia artificial no reporta todavía mejoras económicas significativas. La tecnología está presente, pero su impacto real sigue siendo esquivo para la mayoría. La ausencia de métricas claras impide distinguir entre actividad tecnológica y contribución al negocio.
Para las compañías, medir se convierte en una exigencia operativa. Permite decidir qué proyectos ampliar, cuáles reorientar y dónde poner el presupuesto. Sin métricas, la IA corre el riesgo de convertirse en una partida de gasto más, sin retorno verificable. La presión por contener costes obliga además a priorizar iniciativas que demuestren un retorno y éxito empresarial en plazos concretos, lo que eleva el nivel de exigencia sobre cualquier proyecto de IA.
España, en la senda de la adopción
En España, los datos del INE confirman un avance notable: el 21,1% de las empresas de diez o más empleados ya utiliza alguna tecnología de IA en el primer trimestre de 2025, 8,7 puntos más que el año anterior. Aunque la cifra está lejos de la adopción global, muestra una tendencia firme. El tejido empresarial español está empezando a incorporar la IA en áreas como atención al cliente, marketing o gestión operativa, aunque con diferencias según el tamaño y el sector.
La expansión de plataformas como Wonderful también beneficia al mercado ibérico, con equipos locales que ayudan a las empresas a desplegar sus primeros casos de uso. La clave está en acompañar la tecnología con formación y un rediseño de los procesos. La mera instalación de herramientas no garantiza la transformación, como advierten varios expertos. Las jornadas y encuentros dedicados a la aplicación práctica de la IA se multiplican en ciudades como Cádiz, Palma o Madrid, lo que refleja la demanda de conocimiento aplicado.
Rediseñar el modelo operativo, no solo añadir tecnología
Los datos de Qaracter apuntan a que automatizar tareas sin cambiar procesos, responsabilidades o incentivos limita el impacto. La productividad local no garantiza una transformación global. Un asistente de IA puede agilizar un informe, pero el beneficio se diluye si el flujo de validaciones y reuniones se mantiene intacto. La integración en el núcleo de la empresa, como propone Patterson Group, implica dotar a la IA del contexto completo de la organización: datos, documentación y herramientas internas, con los correspondientes controles de acceso.
El enfoque debe ir más allá de la eficiencia. Según el informe de CGI, la modernización de sistemas heredados y la calidad de los datos son requisitos indispensables. La arquitectura modular y la capacidad de integrarse con el stack existente se vuelven críticas para escalar sin quedar atrapados en soluciones cerradas. La soberanía del dato y la privacidad por diseño también ganan peso, especialmente en sectores regulados.
Liderazgo y transformación cultural
El componente humano sigue siendo el más complejo. La escasez de talento técnico y de perfiles capaces de traducir objetivos de negocio en casos de uso es un obstáculo citado por casi el 70% de los ejecutivos en el informe CGI. Pero además, se necesita preparar a los mandos para dirigir equipos híbridos, gestionar excepciones y evaluar resultados generados por IA. La resistencia al cambio suele aparecer cuando la tecnología se presenta solo como una medida de ahorro, sin un propósito claro para los empleados.
El nuevo liderazgo exige criterio sobre certeza, diseño de sistemas colaborativos persona-máquina y una responsabilidad última que no se delega. La IA propone, pero la decisión y la rendición de cuentas siguen siendo humanas. La formación y la experimentación con espacios seguros para fallar son palancas esenciales para normalizar el uso de la inteligencia artificial en el día a día de las empresas.
Al final, lo que diferencia a las organizaciones que obtienen valor de las que solo acumulan herramientas es su capacidad para convertir la innovación en un modelo operativo sostenible. La tecnología ya está disponible y las inversiones son cuantiosas, pero el verdadero salto está en la gobernanza, la medición y el liderazgo.
