IA en España: 89% busca eficiencia pero solo 10% mide ROI

El 89% de las empresas españolas prioriza la IA para eficiencia, pero solo el 10% mide su ROI

Las empresas españolas han incorporado la inteligencia artificial a su agenda estratégica con una velocidad sin precedentes, pero existe una brecha crítica entre la intención y la ejecución: solo el 10% de las organizaciones tiene un retorno de inversión claramente definido para sus iniciativas de IA, según el informe «IA y gestión del cambio en las organizaciones» elaborado por Adigital en 2026. Para founders que evalúan implementar IA en sus operaciones, esta estadística representa una advertencia fundamental: el entusiasmo sin medición puede derivar en proyectos costosos sin impacto real en el negocio.

El estudio, basado en 98 respuestas completas de organizaciones españolas, revela que el 89% considera que la IA debe servir para incrementar la eficiencia, mientras que el 74% identifica el entusiasmo como la emoción dominante ante la incorporación de esta tecnología. Sin embargo, el 33% reconoce que no mide el ROI de sus iniciativas, una señal de inmadurez operativa que puede limitar la escalabilidad de los proyectos a medio plazo.

¿Qué revela realmente el informe de Adigital sobre la adopción de IA?

La fotografía que ofrece el estudio combina optimismo estratégico con cautela operativa. El 64% de las organizaciones percibe una urgencia elevada por integrar la IA en su actividad, pero esa presión no se traduce en mecanismos de control adecuados. La distancia entre intención y gestión aparece como una de las principales señales de inmadurez en el ecosistema empresarial español.

La jerarquía de beneficios esperados es reveladora: la eficiencia ocupa el primer lugar, por delante de la mejora de la experiencia de cliente (66%) y la generación de nuevas líneas de negocio (59%). Esta priorización no es casual. En buena parte del tejido empresarial, la adopción de IA comienza por casos de uso donde el ahorro de tiempo resulta más fácil de observar: automatización de tareas administrativas, apoyo en análisis de información, generación de contenidos y atención al cliente.

Ese enfoque pragmático explica que los impactos más visibles se concentren en la reducción de tiempos y mejoras de calidad. Sin embargo, también limita el alcance inicial de la tecnología. La IA entra en muchas compañías como herramienta de productividad antes que como palanca de rediseño organizativo. El riesgo para las direcciones no reside solo en avanzar despacio, sino en confundir el uso puntual de soluciones con una adopción estructural.

Juliett Suarez, directora de Inteligencia Artificial de Adigital, resume esa transición pendiente: «Las organizaciones ya han entendido que la IA es una prioridad estratégica. El reto ahora es pasar del interés a la capacidad: medir mejor, acompañar el cambio, reforzar el talento y construir modelos de gobernanza que permitan escalar la adopción con confianza».

¿Por qué el 50% de las empresas carece de estrategia formal de gestión del cambio?

La dimensión cultural ofrece señales favorables pero incompletas. El 76% de los encuestados declara una alta apertura a la experimentación con IA y el 62% describe la conversación interna sobre esta tecnología como abierta. Existe una predisposición al aprendizaje notable, con un 83% de respuestas en niveles altos cuando se pregunta por la ilusión y el deseo de aprender.

La lectura cambia al observar los mecanismos que deben sostener esa apertura. Solo la mitad de las organizaciones afirma contar con una estrategia formal de gestión del cambio. Esto deja a una parte relevante de empresas en una situación intermedia: hay interés, hay conversación y existen iniciativas, pero falta una arquitectura que conecte prioridades, responsables, formación, indicadores y adopción por áreas.

La alta dirección aparece implicada en el proceso: el 69,4% de los encuestados puntúa esa implicación en valores altos. Aun así, la comunicación del propósito y los beneficios de la IA obtiene una valoración inferior, con un 56,1% en los niveles más positivos. La diferencia sugiere que el impulso directivo no siempre llega traducido a una narrativa clara para los equipos. En proyectos de IA, esa falta de claridad suele tener consecuencias prácticas: pilotos dispersos, expectativas desalineadas y dificultades para pasar de la prueba a la implantación.

¿Qué perfiles de talento necesitan realmente las empresas para escalar la IA?

El informe rebate una lectura puramente tecnológica de la adopción. El 74% de las organizaciones afirma disponer del talento interno necesario para liderar proyectos de IA, aunque las respuestas abiertas matizan esa percepción. En muchos casos, el conocimiento aparece concentrado en personas concretas, equipos reducidos o capacidades aún insuficientes para sostener una implantación transversal.

La formación ya está presente, pero con un grado de madurez desigual. Las acciones más habituales se concentran en programas técnicos, autoformación y talleres introductorios. Las necesidades más señaladas apuntan a formación aplicada en casos de uso y herramientas concretas, así como a formación estratégica sobre impacto en negocio y liderazgo digital. La demanda no se limita a saber cómo funciona un modelo o una plataforma. Las empresas necesitan traducir la IA a procesos, métricas, decisiones y responsabilidades.

Esta situación explica el peso creciente de perfiles híbridos. El informe identifica como especialmente necesarios a los gestores de proyectos de IA y a los analistas de negocio con enfoque en IA. Son roles capaces de conectar tecnología, operaciones, datos, cumplimiento, experiencia de cliente y gestión del cambio. En contraste con el discurso centrado en especialistas técnicos, la implantación empresarial parece depender cada vez más de perfiles que entiendan el negocio y puedan coordinar equipos diversos.

¿Por qué los datos y la gobernanza frenan el escalado de proyectos de IA?

La base tecnológica aparece como otro punto de fricción crítico. Solo el 50% de las organizaciones considera que cuenta con una infraestructura adecuada para implementar IA, mientras que la percepción sobre la calidad, accesibilidad y suficiencia de los datos baja al 46,9%. La diferencia entre la autopercepción de madurez digital y la realidad de los datos resulta relevante: un 47% de las empresas se sitúa por encima de la media de su sector y un 5% se identifica como líder en IA, pero los cimientos operativos no muestran el mismo grado de solidez.

Los datos son el cuello de botella menos visible para los comités directivos cuando la conversación se concentra en herramientas, modelos o proveedores. Sin datos accesibles, estructurados y gobernados, los proyectos de IA tienden a depender de esfuerzos manuales, integraciones parciales o pruebas difícilmente escalables. La tecnología puede estar disponible, aunque su impacto real queda condicionado por la calidad de la información que alimenta los sistemas.

En gobernanza, el informe dibuja un avance desigual. Las políticas éticas relacionadas con IA existen en el 61% de las organizaciones, pero los procedimientos formales de gobierno del dato y las estrategias de ciberseguridad adaptadas a la IA se quedan en el 45% en ambos casos. La capa declarativa va por delante de los mecanismos prácticos de control. Para empresas sometidas a presión regulatoria, exposición reputacional o dependencia creciente de sistemas automatizados, esa diferencia no es menor.

La confianza interna añade otra variable: el 59% de los encuestados sitúa la confianza de los empleados en los sistemas de IA exactamente en el punto medio, un 3 sobre 5. No aparece un rechazo frontal, pero tampoco una aceptación sólida. Esa neutralidad puede convertirse en resistencia pasiva cuando los equipos no entienden cómo se toman las decisiones, qué datos se utilizan o qué responsabilidad conserva cada persona.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si estás liderando una startup o evaluando implementar IA en tu operación, el informe de Adigital ofrece lecciones prácticas que puedes aplicar inmediatamente:

Primero, define métricas de ROI antes de lanzar cualquier piloto. El dato más alarmante del estudio es que solo el 10% de las empresas mide el retorno de sus iniciativas de IA. Antes de implementar cualquier herramienta, establece indicadores claros: tiempo ahorrado por tarea, reducción de errores, incremento en satisfacción de cliente o impacto en ingresos. Sin medición, no hay escalabilidad.

Segundo, prioriza perfiles híbridos sobre especialistas técnicos puros. El informe identifica que los gestores de proyectos de IA y analistas de negocio con enfoque en IA son los roles más necesarios. En una startup, esto significa que tu primer hire de IA debería ser alguien que entienda tanto la tecnología como tu modelo de negocio, no necesariamente un ingeniero de machine learning senior.

Tercero, invierte en gobernanza de datos antes que en modelos avanzados. Con solo el 46,9% de las empresas considerando que tiene datos de calidad suficiente, existe una oportunidad competitiva clara. Limpia, estructura y documenta tus datos antes de implementar soluciones complejas de IA. La mejor arquitectura de IA falla con datos deficientes.

Cuarto, comunica el propósito de la IA a todo el equipo. El 56,1% de las empresas tiene una comunicación deficiente del propósito y beneficios de la IA internamente. En una startup, donde cada miembro del equipo es crítico, explica claramente qué problemas resuelve la IA, qué datos utiliza y cómo afecta a las responsabilidades de cada persona. Esto previene resistencia pasiva y fomenta adopción genuina.

Quinto, no confundas eficiencia con transformación. El 89% de las empresas prioriza la eficiencia, pero la IA también puede habilitar nuevas líneas de negocio (59%) y mejorar la experiencia de cliente (66%). Evalúa casos de uso que vayan más allá de la automatización de tareas administrativas. La IA como palanca de rediseño organizativo ofrece más valor a largo plazo que la IA como herramienta de productividad puntual.

Conclusión

La adopción empresarial de IA en España avanza en una fase de transición crítica. Las compañías reconocen su valor, ensayan casos de uso y movilizan a la dirección, pero la medición, los datos, la gobernanza y la confianza interna siguen por detrás del discurso estratégico. Para founders hispanohablantes, la lección es clara: el entusiasmo sin estructura operativa deriva en proyectos sin retorno medible, sin gobierno suficiente y sin capacidad real de escalar.

El 83% de los encuestados valora en el nivel máximo la relevancia del factor humano en un entorno dominado por la IA, una señal de que la tecnología no reemplaza el juicio empresarial, sino que lo amplifica. Las startups que logren equilibrar innovación tecnológica con gestión del cambio, medición rigurosa y gobernanza de datos serán las que escalen con confianza en este nuevo paradigma.

Fuentes

• IA en empresas españolas: Adigital revela la brecha entre interés y capacidad de ejecución