Sistemas legacy cancelan el 84% de proyectos de IA

El dato que cambia la conversación sobre IA empresarial

El 84% de los CIO y CTO de grandes compañías ha tenido que cancelar al menos un piloto o proyecto de inteligencia artificial por las limitaciones de sus sistemas heredados. Es una de las cifras del nuevo estudio de GFT Technologies, que encuestó a 945 líderes tecnológicos de empresas con ingresos anuales superiores a US$500 millones en 19 países, y que reordena la conversación sobre IA empresarial: el cuello de botella ya no está en el modelo, está debajo de él.

La investigación, realizada por Wakefield Research para GFT durante agosto, dibuja un mapa poco halagüeño: el 99% de los encuestados afirma que su IA corre sobre —o se conecta a— sistemas que no fueron diseñados pensando en IA, y el 95% reconoce que esa infraestructura legacy frena directamente su capacidad para desplegar y escalar proyectos. Para un founder que vende IA a corporaciones, el mensaje es claro: la barrera de entrada no es el algoritmo, es el mainframe.

Por qué los sistemas legacy bloquean los proyectos de IA

Un banco puede tener los datos de clientes en un sistema, las transacciones en otro, los inventarios en una tercera plataforma y procesos críticos corriendo sobre software escrito hace décadas. Cada capa tiene sus propias reglas de acceso, estructuras de datos y mecanismos de seguridad. Marco Santos, CEO Global de GFT Technologies, lo resume así: la infraestructura legada se ha convertido en «una restricción real, no solo para la innovación, sino también para la seguridad y la escalabilidad».

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Las cifras del propio estudio lo confirman. El 93% de los CIO y CTO considera que no modernizar la infraestructura antes de ejecutar IA sobre sistemas antiguos terminará provocando una crisis de seguridad a escala empresarial. Y el avance de la modernización es lento: solo el 15% dice haberla completado o estar cerca, el 27% la ha iniciado pero va atrasado y el 9% directamente no ha empezado.

Para dimensionar el problema, ayuda mirar afuera. Una encuesta de Kyndryl a 2.000 responsables de TI recogida por ZDNet muestra que solo el 10% de los CIO está usando IA agéntica como herramienta de modernización, y que cuatro de cada diez empresas siguen corriendo mainframes. Como apuntó Andy Thurai, fundador de The Field CTO y ex estratega de IBM, citado por ZDNet, la modernización parece «una enfermedad crónica»: el prometido finish line siempre queda a 5 o 10 años vista.

La otra cara: la brecha entre inversión y valor de la IA

El problema de la legacy coincide con una duda más profunda: ¿está dando resultados todo el dinero que se está gastando en IA? El 89% de los líderes encuestados por GFT teme que la inversión global en IA esté creciendo más rápido que el valor de negocio que la tecnología puede generar. Entre los más preocupados están los responsables en Estados Unidos, donde la cifra sube al 92%, frente al 80,6% en Europa, Medio Oriente y África.

Las cifras de contexto ayudan a entender la preocupación. Goldman Sachs proyecta que la inversión global vinculada a IA rondará US$1 billón este año, según recoge Unite.AI. Pero Gartner estima que solo el 22% de las organizaciones ha logrado escalar la IA en múltiples unidades de negocio, y McKinsey reporta que apenas el 37% de las empresas dice que la IA ha mejorado de forma significativa sus resultados.

Para los fundadores, esto significa que vender IA por sí sola ya no es suficiente. Rishi Chohan, CEO de GFT USA, lo describe con una frase incómoda: «Una tasa de cancelación del 84% demuestra que las empresas por fin están reconociendo que la IA no puede simplemente superponerse sobre sistemas legacy». El próximo pitch a un cliente corporativo no se gana hablando de modelos: se gana hablando de cómo la herramienta entra —y sobrevive— en una arquitectura que ya existía.

Qué significa esto para tu startup

La lectura práctica cambia respecto a 2024. Cuando una pyme vende IA a corporativos, la conversación se ha movido del qué modelo al dónde corre. Tres acciones concretas para los próximos 90 días:

Audita la infraestructura del cliente antes de hablar de IA. En la primera reunión técnica, pregunta por su mapa de sistemas, integraciones, dependencias y versión de los datos. Si no hay forma de conectar tu modelo a la fuente real, el proyecto morirá en piloto, y tu referencia comercial, con él.
Empaqueta tu producto con un camino de modernización. Ofrece conectores legacy (mainframe, ERP on-premise, bases de datos antiguas), una capa de integración tipo iPaaS o un wrapper agéntico que mapee dependencias ocultas. Servicios como Google Cloud Modernize, presentado por la propia Google para integraciones con Gemini, muestran que el mercado ya está moviéndose en esa dirección.
Mide valor, no uso. El 89% de los CIO está mirando si la inversión se traduce en resultados. Lleva a la primera reunión un KPI de negocio concreto (reducción de tiempo, ahorro, ingresos atribuibles) y un plan de salida si el despliegue no genera valor en 90 días.

Para founders en LATAM, el reto es doble. El estudio de GFT señala que bancos, aseguradoras y telecos de la región acumulan generaciones tecnológicas tras años de digitalización parcial, lo que añade una capa extra a la arquitectura. A la vez, el propio reporte financiero semestral de GFT muestra que su negocio en Brasil creció 38%, en Colombia 27% y en España 13% durante el primer semestre de 2026, señal de que la demanda de modernización en la región se está acelerando.

Conclusión

La nueva frontera de la IA empresarial no se juega en el laboratorio: se juega en el sótano donde viven los sistemas que nadie quiere migrar. Los datos del estudio de GFT Technologies —y los de Kyndryl, Gartner y McKinsey que los contextualizan— apuntan a una misma conclusión: en 2026, la ventaja competitiva estará menos en quién adopta primero el último modelo y más en quién construye la base que permite usarlo a escala. Para una startup, eso es tanto una advertencia como una oportunidad de mercado.

Fuentes

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