Alteryx revela que 53% de empresas pierden ROI por falta de contexto en IA

¿Por qué el 53% de las empresas no logran medir el retorno de su inversión en IA?

El 80% de las organizaciones espera aumentar su gasto en inteligencia artificial durante los próximos dos años, pero más de la mitad (53%) reconoce que no puede traducir el conocimiento de su negocio en sistemas de IA funcionales. Esta brecha entre ambición y ejecución operativa fue revelada en agosto de 2026 por un estudio de Alteryx con 1.400 líderes de TI a nivel global, y señala un punto crítico para cualquier empresa que invierta en automatización: tener modelos más potentes no basta si no se incorporan las reglas, políticas y criterios operativos propios de cada organización.

Para founders hispanohablantes que evalúan adoptar IA en sus operaciones, el mensaje es claro: la barrera ya no es técnica, sino organizacional. Las empresas que escalen la tecnología sin resolver primero cómo documentar y operacionalizar su lógica interna arriesgan inversiones significativas sin retornos medibles.

¿Qué mide realmente la encuesta de Alteryx sobre adopción de IA?

La investigación, titulada «2026 IT Leader Research: The State of AI Ownership, Agents, and ROI», fue realizada por la consultora independiente Coleman Parkes entre abril y mayo de 2026. El universo incluyó 1.000 responsables de TI y 400 especialistas en automatización de organizaciones con ingresos globales promedio de USD 3.400 millones y plantillas medias de 4.890 empleados, distribuidas entre América del Norte, Europa, Medio Oriente y la región Asia-Pacífico. Los sectores cubiertos fueron banca, manufactura, retail, bienes de consumo, seguros, sector público y educación.

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Los hallazgos clave son contundentes:

69% reporta retorno de inversión moderado o significativo de sus iniciativas de IA
93% confía en que la IA agente (agentic AI) generará ROI medible en los próximos dos años
77% considera que el contexto empresarial —definiciones, políticas, umbrales, excepciones— es esencial para respuestas precisas de la IA
Solo 18% de las organizaciones otorgan acceso completamente autónomo a datos en la nube a usuarios de negocio

Andy MacMillan, CEO de Alteryx (empresa fundada en 1997 por Dean Stoecker, que cotizó en NYSE desde 2017 hasta ser adquirida por Clearlake Capital e Insight Partners por USD 4.400 millones en diciembre de 2023), señaló en el comunicado oficial: «Las organizaciones han demostrado disposición para invertir en IA, y muchas ya están viendo retornos. Pero escalar IA requiere más que mejores modelos: exige hacer visible el conocimiento de negocio que las personas usan todos los días».

El contexto empresarial: la pieza faltante en la ecuación de ROI

El dato más revelador del estudio es la desconexión entre reconocimiento y capacidad operativa. Si bien el 77% admite que el contexto empresarial es indispensable para que la IA produzca resultados relevantes, el 53% confiesa que su organización no logra incorporar ese contexto en sus flujos de trabajo automatizados.

Esto no es un problema de algoritmos. Es un problema de documentación y gobernanza. Gran parte de la lógica de negocio —reglas de cálculo financiero, supuestos de forecast, excepciones fiscales, umbrales de inventario— reside actualmente en hojas de cálculo, macros, correos electrónicos y la memoria colectiva de las personas más cercanas al proceso. Un modelo de IA, por sofisticado que sea, no puede aplicar automáticamente esas reglas a menos que estén estructuradas y disponibles dentro de los sistemas.

Cuando esa información no está disponible de forma organizada, la IA recurre a interpretaciones genéricas que pueden divergir de cómo la empresa calcula ingresos, clasifica clientes o evalúa riesgos reales. El impacto va más allá de la calidad técnica: afecta la consistencia de indicadores, la trazabilidad de decisiones automatizadas y, finalmente, la confianza de quienes deben actuar sobre esos resultados.

Acceso a datos: solo el 18% logra democratización real

Otro obstáculo persistente es el acceso a la información. A pesar de años de inversión en plataformas de datos, solo el 18% de las organizaciones reportan que los usuarios de negocio tienen acceso completamente autónomo a datos en la nube. El 38% opera un modelo mixto y el 15% mantiene a los usuarios de negocio completamente dependientes de equipos técnicos para consultas básicas.

Esta dependencia tiene consecuencias directas sobre la adopción de IA. Los empleados con mayor comprensión de cómo funciona el negocio suelen ser los mismos que esperan a TI para acceder a los datos necesarios para construir, validar y mejorar workflows de IA. Esa desconexión limita la capacidad de incrustar contexto empresarial en los sistemas automatizados.

Colaboración TI-negocio: consenso teórico, realidad fragmentada

Existe acuerdo amplio en que la IA funciona mejor cuando ambas áreas trabajan juntas: el 71% sostiene que los proyectos obtienen mejores resultados con colaboración estrecha entre TI y negocios. Sin embargo, la estrategia (37%) y la entrega (38%) permanecen concentradas en TI, mientras que los equipos de negocio se limitan principalmente a definir requisitos (30%).

Además, dos tercios (67%) de los líderes tecnológicos consideran que los sistemas basados en agentes son más productivos cuando se gestionan dentro de la línea de negocio, no en silos de TI. Esta tensión entre dónde reside el conocimiento y dónde se construyen los sistemas sigue frenando la adopción a escala corporativa.

Productividad y reducción de costos dominan la medición del ROI

Las compañías utilizan tres indicadores principales para evaluar sus iniciativas de IA: mejoras de productividad (53%), reducción de costos (45%) y crecimiento de ingresos u otro impacto empresarial (39%). Más de un tercio (35%) considera que la capacidad de medir el ROI de IA será una de las competencias que distinga a los líderes tecnológicos de sus pares.

En cuanto a tipos de inversión, la automatización de flujos de trabajo y los agentes autónomos lideran con mejor retorno percibido (27%), seguidos por asistentes/copilotos (16%) y aplicaciones de experiencia del cliente (14%). Las primeras áreas señaladas para automatización son operaciones de TI y gestión de incidentes, servicio al cliente, y análisis e informes.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si estás evaluando implementar IA en tu empresa, estos hallazgos sugieren acciones concretas antes de invertir en modelos o infraestructura:

Documenta tu lógica de negocio antes de elegir herramientas. Identifica las reglas, umbrales y excepciones que guían tus procesos clave (financieros, operativos, de riesgo). Sin esta documentación, cualquier sistema de IA trabajará con supuestos genéricos que podrían contradecir tu realidad operativa.
Prioriza el acceso a datos sobre la sofisticación del modelo. El dato muestra que solo el 18% de las organizaciones logró democratización real de datos. Tu ventaja competitiva estará en reducir esa dependencia de TI para que los equipos de negocio puedan experimentar y validar workflows de IA de forma autónoma.
Define métricas de ROI desde el día uno. El 35% de los líderes tecnológicos identifica la medición del retorno como diferenciador estratégico. Antes de desplegar un agente o un copiloto, establece indicadores claros de productividad, costo o ingreso que permitan evaluar si la inversión genera valor tangible.
Estructura la colaboración entre TI y negocio. En lugar de centralizar toda la estrategia en TI, crea mecanismos formales donde los equipos de negocio participen activamente en el diseño y validación de soluciones de IA. La investigación indica que los sistemas funcionan mejor cuando la lógica se gestiona desde la línea de negocio.

Estas recomendaciones se alinean con hallazgos independientes de Deloitte, que identificó en 2025 que casi el 60% de los líderes de IA enfrentan como principales barreras la integración con sistemas heredados (legacy) y la ausencia de casos de uso claramente definidos. La conclusión es consistente: la madurez en IA no se mide por la cantidad de modelos implementados, sino por la capacidad de vincular tecnología con objetivos empresariales concretos.