La conversación sobre la Inteligencia Artificial (IA) ha cambiado de tono. Ya no gira solo en torno a pruebas de concepto llamativas o a la última demo de IA generativa, sino a una pregunta mucho más incómoda: ¿quién está convirtiendo la IA en dinero —y quién se está quedando atascado en pilotos sin retorno?.

El Informe global de IA 2026 de NTT DATA retrata ese punto de inflexión con un enfoque más cercano al “benchmark” que al eslogan. Su tesis central es clara: las fronteras entre estrategia tecnológica y estrategia de negocio se están diluyendo hasta converger en una sola visión integrada, donde la IA deja de ser un habilitador y pasa a comportarse como un “sistema operativo” del negocio moderno.

Solo un 15% se despega del resto (y los números lo delatan)

El estudio se apoya en una encuesta global a 2.567 ejecutivos sénior en 35 países y 15 industrias, realizada entre septiembre y octubre de 2025. De ese universo, NTT DATA clasifica como “líderes en IA” al 15% (397 organizaciones) que cumplen tres condiciones: estrategia definida o en implementación, madurez “madura” o “evolucionada”, y beneficios significativamente superiores atribuibles a la IA.

La comparación con el resto de empresas es la parte que más interesa a un medio tecnológico, porque pone cifras a un fenómeno que muchos intuían:

• Crecimiento: el 62,8% de los líderes declara un crecimiento de ingresos superior al 10%, frente al 25,3% del resto.
• Rentabilidad: el 33,8% de los líderes reporta márgenes iguales o superiores al 15%, frente al 9,4% del resto; esto equivale a 3,6 veces más probabilidad de operar en ese rango de margen.

No es una diferencia marginal: es una brecha estructural. Y, según el informe, no se explica por “tener IA”, sino por cómo se gobierna, dónde se aplica y con qué arquitectura se escala.

La receta no es “más IA”: es IA alineada con negocio y velocidad de ejecución

Una de las ideas más repetidas en los últimos dos años —“alinear IA con negocio”— suele quedarse en un mantra. Aquí aparece con métricas:

• Entre las organizaciones con estrategias totalmente alineadas, el 83,6% reporta un aumento de ganancias asociado a IA del 5% o más en el último año fiscal.
• En las parcialmente alineadas, el dato baja al 77%; y en las no alineadas cae al 58%.

La segunda pieza es la actitud frente al riesgo: los líderes tienden a experimentar antes y evitar el “esperar y ver”. Un 46,1% declara explícitamente que busca “moverse rápido y liderar el mercado”, frente al 25,4% de los rezagados.

En términos prácticos, el informe plantea que la ventaja competitiva llega cuando la IA deja de ser una capa añadida y se integra en decisiones de alto impacto (precio, servicio, capacidad de ejecución), algo que ya no se decide solo en TI, sino en comités ejecutivos.

De GenAI a Agentic AI: el salto de crear a ejecutar

El documento introduce una distinción que en 2026 está ganando peso en los equipos de producto: GenAI como “creadora” (contenido, ideas, diálogo) y Agentic AI como “ejecutora” (sistemas autónomos orientados a resultados que actúan, iteran y optimizan en ciclos cerrados).

La implicación para empresas y administraciones es relevante: si GenAI mejoró la productividad “en la pantalla”, la IA agéntica aspira a mejorarla en el flujo, automatizando decisiones repetibles y conectando tareas entre sistemas. Eso, sin embargo, eleva el listón de arquitectura: observabilidad, control, recuperación y gobierno dejan de ser un “nice to have”.

“AI-native”: cuando la arquitectura se diseña para adaptarse (no solo para escalar)

El informe propone el concepto de organización AI-native, diferenciándolo de cloud-native. Mientras cloud-native se centra en elasticidad y escalabilidad, AI-native pone el foco en adaptabilidad y autonomía, incorporando razonamiento, retroalimentación y autocorrección por capas.

Dicho de forma menos teórica: no basta con conectar un modelo a un proceso. Para escalar de verdad, hay que rediseñar el proceso “de principio a fin” y reforzar los cimientos (datos, identidad, redes, canalizaciones, seguridad). Y el informe pone un ejemplo numérico de esta filosofía:

• Los líderes usan IA para apoyar interacciones de front-office (marketing, ventas, atención al cliente) en un 73,3% de los casos, y de back/mid-office en un 85,6%.
• Los rezagados, en cambio, se quedan en 44% (front) y 71,1% (back/mid).

El patrón sugiere que los líderes no tratan la IA como una herramienta departamental, sino como una capacidad transversal.

El punto débil real: infraestructura, deuda técnica y soberanía de datos

En un momento en el que la geopolítica y la regulación condicionan dónde pueden residir datos y cómputo, el informe subraya la transición hacia IA privada y soberana como respuesta estratégica. Define la IA soberana como un enfoque marcado por fronteras jurisdiccionales y marcos regulatorios; y la IA privada como una decisión organizacional motivada por sensibilidad del dato, propiedad intelectual o economía de “poseer” frente a “alquilar” infraestructura.

La preocupación por privacidad/soberanía en múltiples geografías aparece como la principal inquietud de gobernanza en líderes (59,4%), por encima del resto (54,5%) y de los rezagados (49,6%).

El otro enemigo silencioso es la deuda técnica: para los líderes, el mayor bloqueador de infraestructura son las necesidades elevadas de mantenimiento (29,5%), muy por encima de otros grupos. En otras palabras: muchas estrategias se frenan no por falta de ideas, sino por plataformas frágiles, herramientas desconectadas y controles inconsistentes.

Gobernanza y liderazgo: el auge del CAIO y la IA como disciplina corporativa

A medida que los sistemas se vuelven más autónomos, el informe describe una convergencia organizativa: comités, roles y funciones para estandarizar decisiones y “artefactos” (políticas, evaluaciones, auditorías). En los líderes:

• 55,9% sigue un modelo de gobernanza centralizada (frente a 37,6% del resto).
• 56,2% cuenta con un comité de dirección de IA con patrocinio ejecutivo y presencia de áreas como legal, seguridad y cumplimiento.
• 77,8% dispone de un Chief AI Officer (CAIO) dedicado.

El informe también sugiere que el CAIO actúa como figura de orquestación: alinear inversión con resultados y tolerancia al riesgo, integrar IA con observabilidad y disciplina de costes, y traducir implicaciones económicas y culturales.

La conclusión práctica: plataformas, no pilotos

El texto insiste en una idea que en 2026 se ha convertido en criterio de madurez: una organización no puede escalar lo que no puede gobernar. En el lenguaje de tecnología, eso se traduce en construir plataformas unificadas con ruteo de modelos, salvaguardas, registros, retención, control de acceso y observabilidad de métricas como latencia, coste por inferencia o desvío de modelos/agentes.

En un entorno donde la IA generativa se ha masificado y la IA agéntica empieza a automatizar decisiones, la diferencia entre liderar o quedarse atrás no parece estar en “probar más”, sino en elegir uno o dos dominios de alto valor y rediseñarlos de extremo a extremo, respaldados por gobierno robusto, infraestructura moderna y alianzas orientadas a resultados.

---

Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia a una empresa “líder” en Inteligencia Artificial de una que solo hace pilotos?

La madurez se observa en tres señales: estrategia clara, operación escalable (gobernanza y plataforma) y beneficios medibles. En el estudio, los líderes muestran tasas muy superiores de crecimiento y margen, y tienden a centralizar la gobernanza y profesionalizar roles como el CAIO.

¿Qué es la IA agéntica y por qué preocupa a los responsables de tecnología y cumplimiento?

Son sistemas que no solo generan contenido, sino que ejecutan tareas y optimizan resultados en ciclos cerrados. Al aumentar la autonomía, crece la necesidad de supervisión, trazabilidad, evaluación continua, gestión de incidentes y control de costes.

¿Por qué se habla tanto de IA soberana y privada en 2026?

Porque la residencia de datos, la jurisdicción y el control de infraestructura se han convertido en variables estratégicas. El informe describe la IA soberana como respuesta regulatoria/geopolítica y la IA privada como preferencia organizacional por control, sensibilidad del dato y eficiencia económica.

¿Cuál es el error más común al intentar escalar Inteligencia Artificial en una organización?

Subestimar la deuda técnica y la infraestructura: herramientas desconectadas, canalizaciones débiles, redes e identidad poco robustas y altos costes de mantenimiento que absorben recursos críticos, frenando el paso de piloto a producción.

vía: NTT data Perú