Escalar la Inteligencia Artificial de forma hábil, el reto para 2027

De acuerdo con KPMG, Escalar la inteligencia artificial exige gobierno empresarial, responsabilidad ejecutiva, ciberseguridad y controles para gestionar riesgos y resultados.

La inteligencia artificial (IA) avanza hacia procesos empresariales cada vez más complejos. Las organizaciones amplían su adopción, aumentan sus presupuestos y comienzan a integrar agentes inteligentes en las actividades cotidianas. Este crecimiento también eleva las exigencias de gobierno corporativo, seguridad y control operativo. El reto de escalar la inteligencia artificial, para las empresas, apenas comienza.

El estudio Global AI Pulse Q3 2026, publicado por KPMG, identifica este cambio entre más de 2.100 altos directivos de 20 países, territorios y jurisdicciones. Sus resultados muestran que la capacidad para gestionar la IA a escala gana importancia estratégica a medida que las empresas profundizan su implementación.

Para América Latina, estos hallazgos ofrecen referencias relevantes sobre las capacidades que las organizaciones necesitan desarrollar para aprovechar la tecnología con responsabilidad y continuidad operativa.

Escalar la Inteligencia Artificial exige mayor compromiso de la alta dirección

El 64 % de las organizaciones encuestadas en América ya escala la IA o ha alcanzado una etapa superior. Asia-Pacífico registra un 61 % y Europa, Oriente Medio y África, un 56 %. KPMG también señala que la diferencia entre las regiones más y menos avanzadas se redujo a la mitad desde el primer trimestre de 2026.

Esta evolución plantea un desafío de liderazgo. Las decisiones sobre inteligencia artificial afectan cada vez más áreas de negocio, desde la gestión de datos y los procesos operativos hasta las finanzas, la atención al cliente y la seguridad.

Según KPMG, el 53 % de las organizaciones asigna la responsabilidad por decisiones informadas por IA al nivel ejecutivo superior. Dentro de ese grupo, el 35 % identifica a un ejecutivo responsable y el 18 % sitúa esa responsabilidad en el CEO o el comité ejecutivo.

Las empresas necesitan establecer responsabilidades claras, mecanismos de supervisión y criterios para escalar decisiones que involucren riesgos relevantes. Esta estructura facilita la coordinación entre tecnología, operaciones, finanzas y gestión de riesgos.

¿Qué descubrió KPMG?
Más allá de escalar la inteligencia artificial

El gobierno de la IA debe acompañar su crecimiento

La expansión de los sistemas inteligentes requiere controles que conecten los modelos con sus aplicaciones empresariales. KPMG denomina AI harness layer a la capa de herramientas y controles que permite gestionar ese vínculo.

El estudio indica que el 55 % de las organizaciones dispone de una estructura formal de este tipo. La proporción aumenta al 86 % entre aquellas que reportan un retorno establecido de sus inversiones en IA.

La diferencia ofrece una referencia para las empresas que buscan ampliar sus proyectos. Una arquitectura de gobierno debe definir quién autoriza los sistemas, qué información pueden consultar, qué acciones pueden ejecutar y cuándo necesitan intervención humana.

Estas preguntas adquieren mayor relevancia con los agentes de IA. El 34 % de las organizaciones reporta una adopción significativa de estos agentes por parte de sus empleados, frente al 25 % registrado en el primer trimestre de 2026.

Para los directivos, el reto consiste en integrar estas herramientas en los procesos de trabajo con permisos definidos, trazabilidad, supervisión y procedimientos para gestionar incidentes.

Ciberseguridad y soberanía tecnológica ganan peso

La incorporación de IA a las operaciones también amplía la superficie de riesgo. Los modelos pueden acceder a información sensible, interactuar con aplicaciones empresariales y ejecutar tareas que requieren controles adecuados.

KPMG encontró que el 86 % de las organizaciones adapta su modelo operativo de ciberseguridad ante las amenazas aceleradas por la IA. Además, el 72 % considera formalmente la soberanía de los modelos en sus decisiones tecnológicas.

Esta última dimensión comprende aspectos como la ubicación y el control de los datos, la propiedad intelectual, las condiciones de los proveedores y la dependencia de infraestructuras externas.

Para las empresas latinoamericanas, estas variables merecen atención al contratar servicios de IA, seleccionar proveedores y definir dónde procesan información crítica. Las decisiones deben considerar las obligaciones regulatorias aplicables, los requisitos de continuidad y la capacidad de recuperar el control ante interrupciones.

América Latina necesita convertir la estrategia en capacidades para escalar la Inteligencia Artificial

Los resultados regionales de KPMG aportan contexto para comprender la velocidad de adopción empresarial. Sin embargo, el indicador del 64 % corresponde a América en su conjunto y no permite establecer una tasa específica para América Latina o Colombia.

Cada organización debe evaluar su propia madurez, sus capacidades técnicas y la preparación de sus equipos. También necesita identificar los procesos donde la IA puede aportar valor medible y determinar qué recursos requiere para sostener su operación.

Esta evaluación debería incluir la formación de los empleados, la gestión de datos, la integración con sistemas existentes y la coordinación entre las áreas responsables de tecnología, negocio y riesgos.

Las empresas que desarrollen estas capacidades podrán tomar decisiones mejor fundamentadas sobre dónde escalar, qué controles implementar y cómo gestionar sus dependencias tecnológicas.

La responsabilidad empresarial define la siguiente etapa

El avance de la inteligencia artificial eleva las exigencias sobre quienes dirigen las organizaciones. Los equipos ejecutivos deben integrar el gobierno de los modelos, la ciberseguridad, la gestión de proveedores y la medición de resultados dentro de sus decisiones de negocio.

KPMG identifica una brecha importante en esta última dimensión: solo el 12 % de las organizaciones evalúa sistemáticamente el valor de la IA frente a su costo en toda la empresa. Entre las que reportan un retorno establecido, la proporción alcanza el 48 %.

Este contraste refuerza la importancia de vincular cada iniciativa con objetivos definidos, indicadores de desempeño y mecanismos de seguimiento.

Para América Latina, la oportunidad consiste en desarrollar una gestión de IA que combine innovación, responsabilidad ejecutiva y disciplina operativa. La capacidad de escalar dependerá también de cómo cada empresa gobierne sus sistemas, proteja sus activos y demuestre los resultados que obtiene.

Escalar la Inteligencia Artificial de forma hábil, el reto para 2027