KPMG: 70% de CEOs priorizan IA, pero solo 8% se siente capaz

La paradoja de los CEOs de infraestructura y transporte

El 70% de los CEOs de los sectores de infraestructura y transporte en el mundo considera la adopción de inteligencia artificial como una prioridad estratégica para su empresa. Sin embargo, solo el 8% se siente realmente capaz de seguir el ritmo de evolución de esta tecnología. Esta brecha entre el discurso y la capacidad real es el hallazgo central del informe KPMG 2025 Global Infrastructure and Transport CEO Outlook, difundido el 28 de agosto de 2026.

Para los founders de startups que venden tecnología a empresas de logística, construcción, energía o movilidad, este dato es una oportunidad de mercado concreta: hay intención de compra, pero la oferta especializada todavía no llega a los tomadores de decisiones.

El optimismo no se traduce en presupuesto

El estudio de KPMG revela que el 73% de los CEOs espera obtener retorno sobre la inversión (ROI) en IA en un plazo de uno a tres años, y el 58% planea asignar entre el 10% y el 20% de su presupuesto a esta tecnología. Aunque parezca un porcentaje relevante, se trata de la asignación más baja entre las industrias evaluadas por el informe.

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Alberto Vázquez, Socio Líder de la Industria Inmobiliaria de KPMG México y autor del artículo original en Forbes México, lo explica así: la diferencia entre expectativas y asignación de recursos "sugiere la presencia de retos estructurales para adoptar nuevas capacidades digitales, especialmente dentro de dos sectores que tradicionalmente operan con márgenes ajustados y altos niveles de complejidad operativa".

El dato confirma lo que muchos founders intuyen: en sectores maduros, la IA suele quedarse en pilotos, no en presupuestos operativos.

La brecha de talento técnico es el principal freno

Casi el 60% de los CEOs considera que la falta de capacidades técnicas podría limitar la implementación de IA en sus organizaciones. El informe identifica además la competencia por perfiles altamente calificados y la necesidad de cerrar brechas internas de habilidades como los retos más relevantes para atraer y retener talento especializado.

Esto ha llevado a algunas empresas a implementar programas internos de actualización continua, pero la velocidad del cambio tecnológico supera, según el propio estudio, la capacidad de los equipos internos para absorberlo.

Dónde la IA ya aporta valor en estos sectores

El informe de KPMG y otras fuentes coinciden en cuatro aplicaciones concretas donde la IA está transformando la operación:

Mantenimiento predictivo: anticipar fallas en activos físicos antes de que ocurran, reduciendo paradas no planificadas.
Automatización logística: optimización de rutas, planificación de capacidad y coordinación de flotas en tiempo real.
Gemelos digitales (digital twins): réplicas virtuales de activos físicos —hornos, puentes, terminales— que permiten simular escenarios sin interrumpir la operación real.
Análisis avanzado de datos: cruzar información operativa con clima, demanda y riesgo para tomar decisiones con menor incertidumbre.

Según el informe BCC Pulse Report publicado en agosto de 2026, empresas como Saint-Gobain ya aplican IA generativa para optimizar parámetros de producción en sus líneas de fibra de vidrio y aislamiento, mientras que Owens Corning ha transitado hacia un modelo de "reliability-as-a-service" basado en IA que logró reducciones medibles en paradas no planificadas.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si tu startup vende tecnología a empresas de infraestructura, transporte o logística, hay tres implicaciones directas:

1. Vende ROI operativo, no tecnología. El 73% de los CEOs espera ver retorno en uno a tres años. Tu pitch debe responder a una pregunta concreta: ¿cuánto ahorra o cuánto reduce el riesgo operativo el cliente? Métricas vagas como "transformación digital" no convierten.

2. Ofrece servicios gestionados, no solo software. Casi el 60% de los CEOs admite falta de capacidad técnica interna. Un modelo de servicio gestionado —donde tu equipo opera la IA por el cliente— reduce la barrera de adopción y desbloquea presupuestos que hoy están congelados por falta de talento.

3. Diseña para integración, no para reemplazo. Sectores como infraestructura y transporte suelen operar con sistemas legacy y márgenes estrechos. Una IA que se conecta a SCADA, ERP o WMS existentes se implementa más rápido que una plataforma que exige migrar toda la operación.

La advertencia de KPMG sobre sí misma

Un dato que pone en perspectiva el informe: en junio de 2026, KPMG retiró un reporte de liderazgo intelectual sobre uso de IA después de que un análisis externo detectara que solo 5 de sus 45 citas apuntaban correctamente a la fuente original, un fenómeno conocido como vibe citing. Empresas citadas como UBS, el NHS británico, los Ferrocarriles Federales Suizos y Transport for London desmintieron los usos de IA que el reporte les atribuía.

Este episodio es relevante para cualquier founder que esté adoptando IA en su propia operación: la velocidad de adopción no puede ir por delante del rigor. Implementar IA sin validación externa, con datos sin trazabilidad o con casos de uso inflados, expone a la empresa al mismo tipo de descrédito que sufrió KPMG con su propio reporte.

El capital privado anticipa el cambio

Mientras los CEOs de infraestructura dudan en asignar presupuesto, el capital privado ya está tomando posición. Según el informe KPMG Pulse of Private Equity Q1'26, los sectores de infraestructura y logística captaron USD 39.000 millones en el primer trimestre de 2026, siendo de los pocos sectores que superaron el ritmo de 2025. Los inversores están apostando a que la infraestructura que sostiene la IA —data centers, energía, redes logísticas— será una categoría de inversión estructural durante la próxima década.

Para una startup del ecosistema, esta convergencia entre reticencia operativa y apetito de inversión es una señal clara: el dinero está disponible, pero los proyectos listos para absorberlo todavía son escasos.