Dónde está el ROI de la IA Empresarial

El 90 % de las organizaciones afirma tener bases sólidas para la IA, pero el retorno de esa inversión sigue siendo esquivo. Un estudio de Unisys y el análisis de Estratech-IA revelan las claves para convertir la tecnología en valor de negocio.

Después de varios años de inversiones aceleradas en inteligencia artificial (IA) y computación en la nube, las organizaciones enfrentan una nueva realidad. El reto consiste en demostrar que esas inversiones generan ventajas competitivas medibles. La conversación está dejando atrás la adopción para centrarse en el retorno del negocio. Por esto, los tomadores de decisiones cuestionan dónde está el ROI de la IA Empresarial.

Ese cambio quedó reflejado en el AI & Cloud Insights Report 2026, publicado por Unisys. El estudio consultó a 2.000 líderes tecnológicos y empresariales de doce países para conocer el nivel de madurez de sus estrategias de IA y nube. Aunque los resultados muestran una alta confianza en la infraestructura tecnológica, también evidencian una brecha creciente entre la capacidad instalada y los resultados obtenidos.

Para los CIO, CTO, CISO y CEO de América Latina, el informe plantea una advertencia importante. La ventaja competitiva estará en la capacidad para convertir esas inversiones en productividad, eficiencia operativa y crecimiento sostenible. Dejando por sentadas las plataformas de IA y las migraciones a aplicaciones a la nube.

Las cinco lecciones que deja el estudio

Lección	¿Qué revela el estudio?	Implicación para el negocio	¿Qué deberían hacer los líderes?
1. La infraestructura ya no diferencia	El 90 % de las organizaciones considera que tiene una base sólida para IA y nube.	La ventaja competitiva deja de estar en la tecnología y pasa a la capacidad de ejecutarla mejor.	Medir el éxito por resultados de negocio y no por infraestructura desplegada.
2. La ejecución sigue siendo el mayor desafío	Solo el 65 % afirma alcanzar sus objetivos de eficiencia, frente al 80 % del año anterior.	La inversión tecnológica no garantiza productividad si procesos, datos y personas no evolucionan al mismo ritmo.	Priorizar la transformación de procesos, la calidad de los datos y la gestión del cambio.
3. La IA agéntica será el próximo salto	El 75 % considera que será esencial, pero solo el 23 % la implementa a escala.	Existe una ventana para obtener ventajas competitivas antes de una adopción masiva.	Desarrollar pilotos controlados, fortalecer la gobernanza y preparar la arquitectura para agentes inteligentes.
4. La confianza sigue siendo decisiva	El 49 % sufrió una brecha de seguridad durante el último año.	Sin ciberseguridad no es posible escalar proyectos de IA con confianza.	Integrar IA con Zero Trust, gestión de identidades, monitoreo continuo y resiliencia operacional.
5. El éxito se medirá por el valor generado	La conversación empresarial deja de centrarse en la adopción tecnológica.	Los directorios exigirán evidencias de productividad, eficiencia y retorno sobre la inversión.	Definir indicadores de negocio que demuestren el impacto real de la IA sobre los resultados empresariales.

Las organizaciones confían en sus bases para la IA empresarial

¿Dónde está el ROI de la IA Empresarial? La inteligencia artificial dejó de ser un proyecto experimental para convertirse en un componente estratégico de la infraestructura corporativa. Durante los últimos años, las organizaciones modernizaron centros de datos, aceleraron la adopción de servicios cloud e incorporaron plataformas de análisis de datos como base para iniciativas de automatización e inteligencia artificial.

Los resultados del estudio reflejan esa percepción de madurez. Nueve de cada diez organizaciones consideran que cuentan con la arquitectura tecnológica necesaria para tomar decisiones basadas en datos y desplegar soluciones de IA a mayor escala. Además, la mayoría afirma disponer de plataformas capaces de soportar cargas híbridas, integrar información distribuida y responder a las crecientes exigencias del negocio digital.

Sin embargo, esa confianza no significa que todas las empresas hayan alcanzado el mismo nivel de transformación. En muchos casos, las inversiones se concentraron en infraestructura, mientras que aspectos como la calidad de los datos, la integración de procesos, la gobernanza y el desarrollo de talento especializado evolucionan a un ritmo diferente. Esa diferencia comienza a marcar la distancia entre las organizaciones que simplemente incorporan tecnología y aquellas que realmente generan valor con ella.

La evolución también está cambiando las prioridades de los líderes tecnológicos. Si durante los últimos años la principal preocupación era construir capacidades para la IA, ahora la atención se desplaza hacia la orquestación de esas capacidades. Conceptos como IA agéntica, automatización inteligente, observabilidad, FinOps y AIOps empiezan a integrarse en una misma conversación, cuyo objetivo final es optimizar las operaciones y acelerar la toma de decisiones.

La IA empresarial entra en una nueva etapa: ahora debe demostrar resultados

Dónde está el ROI de la IA Empresarial: La brecha entre infraestructura y resultados

El hallazgo más revelador del informe no está relacionado con la adopción tecnológica, sino con los resultados que esa adopción produce. Mientras el 90 % de las organizaciones considera que dispone de una base sólida para la IA, solo el 65 % afirma estar alcanzando sus objetivos de eficiencia operativa. Un año antes, esa cifra llegaba al 80 %. La reducción de quince puntos porcentuales sugiere que disponer de más tecnología no garantiza mejores resultados para el negocio.

Esta paradoja refleja una realidad que comienza a repetirse en múltiples industrias. Las empresas han incrementado sus inversiones en infraestructura, plataformas de datos y modelos de inteligencia artificial. Sin embargo, muchas todavía enfrentan dificultades para rediseñar procesos, integrar sistemas heredados y establecer indicadores que permitan medir el impacto económico de esas iniciativas. La tecnología avanza con rapidez, pero la transformación organizacional requiere un ritmo diferente.

Para los equipos directivos, este escenario representa un cambio de enfoque. La conversación ya no gira alrededor del número de modelos implementados ni de la cantidad de aplicaciones migradas a la nube. El éxito empieza a medirse por indicadores como reducción de costos, incremento de productividad, resiliencia operacional y velocidad para generar nuevas oportunidades de negocio.

En otras palabras, la IA empresarial está entrando en una etapa de madurez. Las organizaciones ya no serán evaluadas por cuánto invierten en inteligencia artificial, sino por la capacidad de convertir esa inversión en resultados tangibles. Ese cambio marcará la diferencia entre quienes utilizan la IA como una herramienta tecnológica y quienes la transforman en una ventaja competitiva sostenible.

La IA agéntica marca el siguiente nivel de madurez empresarial

Si la primera etapa de la inteligencia artificial estuvo enfocada en automatizar tareas y asistir a los usuarios, la siguiente generación apunta hacia sistemas capaces de actuar con mayor autonomía. Los agentes de IA ya no solo responden consultas o generan contenido. También pueden planificar actividades, coordinar procesos, ejecutar acciones y colaborar con otros agentes para alcanzar objetivos específicos.

El estudio de Unisys refleja que esta evolución ya está en el radar de los líderes tecnológicos. Tres de cada cuatro organizaciones consideran que la IA agéntica será un componente esencial para administrar entornos de nube durante los próximos años. Sin embargo, apenas el 23 % afirma estar implementándola a escala. Esa diferencia evidencia que el mercado reconoce su potencial, pero aún enfrenta retos para llevarlo a producción.

La transición no depende únicamente de incorporar nuevos modelos de IA. También exige fortalecer la calidad de los datos, modernizar aplicaciones, establecer mecanismos de gobernanza y garantizar que las decisiones automatizadas sean seguras, auditables y alineadas con los objetivos del negocio. En otras palabras, la IA agéntica requiere una infraestructura más inteligente, pero también una organización preparada para delegar procesos críticos en sistemas autónomos.

Para los CIO y CTO, esta tendencia representa una oportunidad para replantear la operación tecnológica. Los agentes inteligentes pueden asumir funciones relacionadas con monitoreo, soporte, administración de recursos, optimización de costos y respuesta a incidentes. Sin embargo, el verdadero valor no estará en sustituir personas, sino en liberar talento para actividades estratégicas, acelerar la toma de decisiones y aumentar la capacidad de innovación de la empresa.

La ciberseguridad sigue siendo el principal factor de confianza

La expansión de la inteligencia artificial también amplía la superficie de ataque de las organizaciones. Cada nuevo modelo, aplicación, API o integración incorpora riesgos que deben gestionarse desde el diseño. Por ello, la seguridad deja de ser una función independiente y pasa a convertirse en un elemento transversal de toda estrategia de IA.

El informe revela que el 49 % de las organizaciones sufrió al menos una brecha de seguridad durante los últimos doce meses. La cifra confirma que la transformación digital continúa avanzando en un entorno de amenazas cada vez más sofisticadas. Al mismo tiempo, demuestra que disponer de infraestructura moderna no garantiza una postura sólida de ciberseguridad.

Esta realidad obliga a replantear las prioridades de inversión. Las organizaciones necesitan combinar inteligencia artificial con arquitecturas Zero Trust, gestión robusta de identidades, monitoreo continuo y estrategias de resiliencia operacional. Además, será indispensable incorporar mecanismos que supervisen el comportamiento de los agentes de IA, protejan los modelos frente a manipulaciones y aseguren la integridad de los datos utilizados para entrenarlos.

Para América Latina, el desafío adquiere una dimensión adicional. Muchas empresas avanzan en la adopción de IA mientras mantienen aplicaciones heredadas y equipos de seguridad limitados. Esa combinación puede ralentizar la transformación o incrementar la exposición a incidentes. En consecuencia, la ventaja competitiva no dependerá únicamente de quién implemente más inteligencia artificial, sino de quién logre hacerlo con mayores niveles de confianza, gobernanza y resiliencia.

Otras fuentes que coinciden con la búsqueda del ROI

Fuente	Hallazgo principal	Lo que significa para el negocio	Lectura de Estratech-IA
Unisys – AI & Cloud Insights Report 2026	El 90 % considera que tiene bases sólidas para IA, pero solo el 65 % logra los resultados esperados. (Deloitte)	La infraestructura ya no garantiza ventajas competitivas.	La conversación pasa de implementar IA a generar valor con IA.
Deloitte – AI ROI: The Paradox of Rising Investment and Elusive Returns (2025)	La mayoría de organizaciones tarda entre dos y cuatro años en obtener un ROI satisfactorio. Solo el 6 % recupera la inversión en menos de un año. (Deloitte)	La IA debe evaluarse como una transformación empresarial, no como un proyecto tecnológico.	El ROI exige rediseñar procesos, datos y modelos operativos, no solo incorporar modelos de IA.
Deloitte – State of AI in the Enterprise 2026	La adopción empresarial continúa creciendo, pero solo una minoría está reinventando realmente el negocio con IA. (Deloitte)	Escalar proyectos no equivale a transformar la empresa.	El mayor retorno provendrá de reinventar modelos de negocio, no solo de ganar eficiencia.
IBM – How to Maximize AI ROI in 2026	Muchas organizaciones fracasan porque implementan IA sin una estrategia de negocio clara ni métricas para medir resultados. (IBM)	El problema rara vez es la tecnología; suele estar en la ejecución.	La gobernanza y la medición del valor deben planearse antes del primer piloto de IA.
McKinsey – In Search of Cloud Value	Solo el 10 % de las empresas captura plenamente el valor de la nube, aunque su potencial económico es enorme. (McKinsey & Company)	La nube genera más valor cuando impulsa innovación que cuando solo reduce costos.	IA y nube deben gestionarse como una plataforma de crecimiento, no únicamente como infraestructura.
Estratech-IA	Los artículos publicados sobre infraestructura para IA, ciberseguridad, fábricas inteligentes y automatización muestran un patrón común: las organizaciones exitosas integran infraestructura, datos, seguridad y procesos como una sola estrategia. (Estratech-ia)	La ventaja competitiva depende de ejecutar de forma coordinada la transformación tecnológica.	La próxima competencia no será por quién adopte primero la IA, sino por quién demuestre primero su impacto en el negocio.

La visión de Estratech-IA para encontrar Dónde está el ROI de la IA Empresarial

Los resultados del estudio muestran que la conversación sobre inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Durante los últimos años, las organizaciones concentraron sus esfuerzos en construir capacidades tecnológicas. Sin embargo, la infraestructura comienza a convertirse en un requisito de entrada y deja de ser un factor diferenciador.

La ventaja competitiva se desplazará hacia la capacidad de transformar esa infraestructura en decisiones más inteligentes, procesos más ágiles y resultados financieros medibles. En consecuencia, el liderazgo tecnológico dejará de evaluarse por el volumen de inversión realizado y comenzará a medirse por el impacto que la IA tenga sobre la productividad, la rentabilidad y la capacidad de innovación.

Para América Latina, esta transición representa una oportunidad estratégica. Muchas organizaciones todavía están consolidando sus plataformas de datos y modernizando aplicaciones. Eso les permite incorporar desde el inicio prácticas de gobernanza, ciberseguridad e inteligencia artificial responsable, evitando parte de la deuda tecnológica que hoy enfrentan mercados más maduros.

Dónde está el ROI de la IA Empresarial.