Las empresas de nivel empresarial enfrentan un desafío crítico en la implementación de inteligencia artificial empresarial: más del 70% de los ejecutivos identifican las limitaciones internas de sus organizaciones como el principal obstáculo para el rendimiento de la IA, según revela la última edición del Reporte de IA Empresarial de PYMNTS Intelligence. El estudio, que encuestó a 65 ejecutivos de tecnología de empresas estadounidenses con ingresos anuales superiores a mil millones de dólares, señala que solo el 11% responsabiliza a la tecnología en sí.
La investigación, realizada entre el 12 y el 27 de febrero de 2026, abarcó sectores como comercio minorista, manufactura, comercio mayorista, distribución, comercio electrónico y plataformas de mercado. Los hallazgos revelan una brecha significativa entre la confianza de los líderes empresariales en sus capacidades de IA y las realidades operativas que enfrentan diariamente.
Barreras organizacionales limitan la inteligencia artificial empresarial
El ejecutivo típico encuestado reportó que su empresa enfrenta entre cuatro y cinco barreras organizacionales simultáneamente. Estas incluyen la calidad de los datos internos, restricciones presupuestarias y problemas con las aprobaciones internas, según indica el informe. No existe una solución rápida, ya que estas barreras están profundamente interconectadas.
La calidad de los datos aparece como la barrera más común, citada por el 63% de los ejecutivos, seguida por limitaciones presupuestarias (49%) y procesos de gobernanza (48%). Sin embargo, cuando se les pidió identificar el factor más limitante, las respuestas se distribuyeron de manera relativamente uniforme entre seis categorías principales, con la integración de sistemas existentes liderando con apenas el 19%.
Confianza versus realidad en la infraestructura de datos
Existe una desconexión notable entre la percepción y la realidad. Prácticamente todos los ejecutivos (99%) afirman estar muy o extremadamente seguros de que sus estándares de gobernanza de datos respaldan el uso de inteligencia artificial empresarial. No obstante, el 85% admite que sus datos están fragmentados o solo moderadamente integrados.
Esta brecha de preparación es particularmente evidente en cómo las empresas están desplegando la tecnología actualmente. La IA está profundamente integrada en funciones de datos y tecnología, donde el 37% de los líderes empresariales reportan integración completa en operaciones diarias. En contraste, áreas como recursos humanos, gestión de la cadena de suministro y estrategia corporativa permanecen en etapas iniciales de adopción.
Rendimiento supera las expectativas
A pesar de los desafíos internos, la tecnología está cumpliendo sus promesas. Para cada objetivo empresarial medido, la mayoría de los ejecutivos reporta que la IA ha tenido un rendimiento mejor al esperado. Ningún objetivo cayó por debajo del 62% de rendimiento superior a las expectativas, lo que confirma que las barreras organizacionales, no la tecnología, constituyen el problema principal.
Las áreas relacionadas con crecimiento e ingresos muestran progreso significativo, con un 13% de integración profunda y 46% de despliegue amplio. Las funciones de producto y experiencia del cliente alcanzan el 11% y 34% respectivamente. Sin embargo, las funciones de pagos y finanzas, aunque más avanzadas que algunas áreas, todavía tienen un largo camino por recorrer.
El cambio organizacional requiere enfoque integral
La gestión del cambio organizacional y la confusión sobre la propiedad interna y la responsabilidad representan el 12% cada uno de las barreras principales. La desalineación entre negocios y tecnología alcanza el 11%. Esta distribución relativamente uniforme confirma que no existe una solución única, según advierte el reporte.
Además, las barreras que ocupan los últimos lugares en la lista revelan una historia importante. Pocos líderes están retenidos por la falta de confianza en los modelos de IA (17%) o la necesidad de evidencia clara de retorno de inversión (9%). Las empresas confían en las capacidades de la IA pero luchan con la infraestructura organizacional necesaria para escalarlas.
La interconexión de los desafíos
Los datos fragmentados no pueden resolverse sin una mejor integración, que a su vez requiere coordinación de gobernanza. La gobernanza depende de una propiedad clara de los procesos habilitados por IA. Esta cadena de dependencias explica por qué mejorar solo un aspecto resulta insuficiente para desbloquear el potencial completo de la inteligencia artificial empresarial.
La investigación revela que el 65% de los ejecutivos describe sus datos como moderadamente integrados pero con obstáculos restantes. Otro 20% reconoce la fragmentación de datos entre equipos y sistemas. En general, el 63% de los líderes cita la calidad de los datos como una barrera organizacional significativa.
Adopción desigual entre funciones empresariales
La distancia entre la demanda y la realidad de la IA es evidente en la forma desigual en que las empresas han implementado la tecnología. Los modelos de lenguaje grande y la IA agéntica están profundamente integrados principalmente en el área de datos y tecnología, con un 46% adicional que ha desplegado ampliamente la tecnología para esta función.
Mientras tanto, la mayoría de las empresas permanece en etapas tempranas para otras funciones críticas. La gestión de riesgos y cumplimiento, junto con la gestión de recursos humanos y fuerza laboral, se encuentran en la fase exploratoria temprana o limitadas a pilotos. Estas áreas son donde las barreras de preparación son más visibles y requieren atención urgente.
Cerrar la brecha de preparación organizacional
Para cerrar la brecha entre confianza y realidad, las empresas deben priorizar la integración de datos sobre la documentación de políticas. La orquestación de interfaces de programación de aplicaciones, los sistemas de datos unificados y la conectividad entre funciones requieren inversión antes de escalar nuevos casos de uso de IA.
El liderazgo ejecutivo necesita redirigir su atención desde la evaluación de proveedores hacia el diseño organizacional, la reingeniería de procesos y el trabajo difícil de remodelar la cultura laboral alrededor de la tecnología. Solo el 11% de los líderes empresariales culpa a la IA misma por limitar su propio rendimiento, lo que señala un cambio decisivo en la percepción del desafío.
A medida que las empresas avanzan hacia una mayor integración de la inteligencia artificial empresarial, el enfoque se desplazará hacia la resolución simultánea de múltiples barreras interconectadas. Las organizaciones que logren mejorar la calidad de los datos, aclarar responsabilidades, abordar brechas de talento y repensar presupuestos en paralelo estarán mejor posicionadas para aprovechar los modelos operativos de IA multifuncionales y escalar la tecnología en toda la empresa durante los próximos trimestres.