KPMG: telcos aceleran IA pero les cuesta escalarla

El 74% de las telcos ya genera valor digital, pero solo el 22% escala la IA

El 74% de las operadoras de telecomunicaciones generó US$50 millones o más en valor con tecnologías digitales en los últimos 12 meses, y un 8% superó los US$1.000 millones. Sin embargo, apenas el 22% tiene inteligencia artificial implementada a escala y con retorno en múltiples casos de uso. Ese es el hallazgo central del KPMG Global Tech Report 2026: Telecommunications, un estudio que entrevistó a 104 líderes de empresas del sector con ingresos anuales de al menos US$1.000 millones.

La brecha entre generar valor y escalarlo es la noticia. El sector ya dejó atrás la fase de experimentación, pero todavía no convirtió la IA en una palanca recurrente de negocio. Para un founder que vende software o servicios a operadoras, o que compite con ellas, ese desfase es una oportunidad concreta.

¿Qué tan maduras son las telcos en tecnología?

El informe pinta un sector con madurez tecnológica alta pero resultados desiguales. El 47% de las organizaciones se considera innovadora o adoptante inicial de nuevas tecnologías, y el 54% afirma realizar inversiones estratégicas en IA con algunos casos de uso que ya generan valor.

El salto proyectado es agresivo: el porcentaje de empresas con IA escalada y retorno en múltiples casos debería pasar del 22% actual al 76% en los próximos 12 meses. Además, el 88% de los encuestados atribuye entre el 21% y el 40% del valor digital generado a las tecnologías de IA e inteligentes.

"El sector de telecomunicaciones ya ha superado la fase de experimentación tecnológica y empieza a entrar en una etapa decisiva: transformar IA, almacenamiento en la nube, automatización y datos en resultados concretos y recurrentes", afirma Felipe Catharino, socio director de KPMG en Brasil. Según el ejecutivo, el diferencial de aquí en adelante será la capacidad de escalar con gobernanza, seguridad y disciplina de ejecución.

IA agéntica: el 91% ya la usa para una fuerza de trabajo híbrida

Uno de los datos más reveladores del reporte es la velocidad de adopción de la IA agéntica. El 91% de las empresas invierte en esta tecnología para conformar una fuerza de trabajo híbrida, que combina profesionales y sistemas digitales. Y el 83% afirma que sus estrategias de contratación ya contemplan funciones nativas de IA.

Esto no es un experimento de laboratorio: las telcos están rediseñando sus equipos alrededor de agentes que ejecutan tareas. Para el ecosistema startup, la lectura es doble. Por un lado, hay demanda de herramientas de orquestación de agentes, observabilidad y gobernanza. Por otro, las operadoras empiezan a competir por el mismo talento que las startups necesitan.

Las prioridades tecnológicas declaradas para los próximos 12 meses confirman el foco: ciberseguridad (78%), datos (76%), IA y automatización (74%) y cloud (74%). En cuanto a implementación totalmente escalada, la expectativa es que el 66% tenga IA y automatización, el 63% ciberseguridad, el 58% cloud y el 54% computación.

Los tres cuellos de botella que frenan el retorno

El informe identifica obstáculos operativos que explican por qué el valor no se captura a la velocidad de la inversión:

• Previsión (77%): las empresas señalan problemas para proyectar demanda, costos y resultados de sus iniciativas tecnológicas.
• Costo versus velocidad (77%): el conflicto entre ir rápido y controlar el gasto perjudica otras áreas del negocio.
• Patrocinio y recursos (65%): falta de respaldo interno o presupuesto suficiente para sostener las iniciativas de tecnología.

El resultado de esa fricción es un dato incómodo: el 58% considera actualmente la tecnología una fuente mayor de riesgo que de resiliencia. Es decir, más de la mitad del sector vive la transformación digital como una exposición, no como una red de seguridad.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si vendes a telcos, el mensaje del reporte es claro: el presupuesto existe, pero el comprador está bajo presión para demostrar retorno rápido. Si compites con ellas en servicios digitales, su lentitud para escalar es tu ventana.

Acciones concretas:

• Vende resultados medibles, no capacidades. El 77% de las telcos tiene problemas de previsión. Un proveedor que llega con un caso de negocio con métricas de retorno a 90 días y un piloto acotado reduce ese riesgo percibido y acorta el ciclo de venta.
• Posiciónate en las prioridades declaradas. Ciberseguridad, datos, IA y automatización y cloud concentran entre el 74% y el 78% de las prioridades. Si tu producto cae en una de esas casillas, tienes presupuesto asignado esperando; si no, necesitas justificar por qué tu categoría habilita una de ellas.
• Construye gobernanza desde el día uno. El propio informe pone la gobernanza y la seguridad como condición para escalar. Las startups que ofrecen trazabilidad, control de agentes y cumplimiento entran por una puerta que las telcos ya declararon prioritaria.
• Aprovecha el talento híbrido. Con el 83% de las telcos rediseñando funciones nativas de IA, hay espacio para modelos de servicio que combinen equipo humano y agentes, en lugar de vender solo licencias de software.

Un sector que compra, pero exige prueba

El KPMG Global Tech Report 2026 describe un sector de telecomunicaciones que ya invirtió, ya experimentó y ahora está obligado a demostrar. La distancia entre el 22% que escala hoy y el 76% que espera escalar en 12 meses es enorme, y esa distancia se llena con proveedores que resuelvan los cuellos de botella reales: previsión, costo y velocidad, y patrocinio interno.

Para los founders hispanohablantes que miran a LATAM y España, la lectura es la misma. Las operadoras de la región comparten la presión por eficiencia operativa y experiencia de cliente, y el talento para construir sobre IA agéntica está disponible. El que llegue con una propuesta que traduzca inversión en resultado recurrente tiene un mercado que ya declaró que quiere comprar exactamente eso.

Fuentes

• KPMG: telcos aceleran uso de IA, pero les cuesta traducirlo en resultados - BNamericas
• KPMG: setor de telecom avança no uso de IA, mas enfrenta desafios para transformar tecnologia em resultados - TI Inside