En DigitalPymes publicamos esta nota para ayudarte a seguir de cerca cómo evoluciona la inteligencia artificial más allá del hype y qué implicaciones reales tiene para las organizaciones. En nuestra sección de Noticias encontrarás análisis y comunicados relevantes sobre IA aplicados al mundo empresarial.
- La inteligencia artificial se ha incorporado con rapidez al trabajo diario de miles de profesionales, pero su impacto real dentro de las organizaciones sigue siendo limitado. Esta es una de las principales conclusiones que plantea Kraz en su análisis sobre la evolución de la IA entre 2025 y 2026, donde alerta de que la verdadera ventaja competitiva ya no será tecnológica, sino organizativa.
La inteligencia artificial se ha incorporado con rapidez al trabajo diario de miles de profesionales, pero su impacto real dentro de las organizaciones sigue siendo limitado. Esta es una de las principales conclusiones que plantea Kraz en su análisis sobre la evolución de la IA entre 2025 y 2026, donde alerta de que la verdadera ventaja competitiva ya no será tecnológica, sino organizativa.
Durante 2025, el uso de modelos generativos se ha extendido de forma notable a nivel individual. Profesionales de distintos sectores han integrado estas herramientas en su rutina, aumentando su productividad y aprovechando la democratización del acceso a la IA. Sin embargo, este avance no se ha traducido de manera proporcional en transformaciones corporativas. Según el planteamiento de Kraz, las organizaciones avanzan a un ritmo inferior al de sus propios equipos, lo que amplía la brecha entre el potencial disponible y los resultados tangibles.
Los datos globales respaldan esta situación. El informe State of AI 2025 de McKinsey indica que casi nueve de cada diez empresas utilizan inteligencia artificial de forma regular, pero solo un 6 % logra escalarla para transformar procesos o generar resultados materiales. En una línea similar, estudios recientes de Gartner muestran que entre el 30 % y el 40 % de los prototipos de IA llegan a producción, mientras que el resto se abandona debido a problemas relacionados con la calidad de los datos, la integración entre sistemas, la falta de controles o la ausencia de un caso de negocio claro.
A partir de su experiencia en proyectos desarrollados a lo largo de 2025 en sectores como retail, servicios y gran consumo, Kraz describe un funcionamiento a dos velocidades dentro de las empresas. Por un lado, equipos que experimentan y adoptan la IA con agilidad desde la práctica diaria. Por otro, organizaciones que mantienen procesos rígidos, sistemas fragmentados y flujos de aprobación que no acompañan el ritmo de la tecnología. En este contexto, la IA avanza desde el uso cotidiano, pero sin un marco organizativo que permita convertir ese progreso en impacto sostenido.
El análisis subraya que los principales frenos no se encuentran en los modelos tecnológicos, sino en la estructura interna de las compañías. Solo un 3 % de los directivos considera que su empresa está realmente preparada para implementar IA de forma efectiva. Entre las principales barreras se encuentran la fragmentación y baja calidad de los datos, la falta de gobernanza, la dispersión de la información y una integración insuficiente entre sistemas. A ello se suma una cultura analítica aún poco madura, que dificulta una adopción más profunda.
De cara a 2026, Kraz anticipa un cambio de foco. La diferencia no vendrá de disponer de más tecnología, sino de la capacidad para transformar información en decisiones y decisiones en acción con mayor rapidez. En este sentido, Joan Miró, CEO de la compañía, explica que con Athenea, su solución de Marketing Mix Modeling, han comprobado que la clave está en la claridad organizativa. En proyectos con clientes del sector moda y complementos, la reorganización de los procesos de decisión y la reasignación de la inversión hacia las palancas que realmente impulsaban el crecimiento permitió mejoras superiores al 20 %. Según Miró, no fue la herramienta en sí lo que marcó la diferencia, sino la velocidad para actuar sobre la señal adecuada.
Este escenario también pone de relieve una tensión creciente entre los modelos tradicionales de gobierno corporativo y el ritmo que exige la IA. Los sistemas basados en comités, validaciones secuenciales y ciclos largos aportan control, pero resultan demasiado lentos en un entorno donde las ventanas competitivas se reducen. Al mismo tiempo, muchas iniciativas de valor surgen desde los equipos operativos, que detectan casos de uso antes de que la organización los formalice. El reto para 2026 será encontrar un equilibrio en el que la dirección defina prioridades, límites y criterios de seguridad, mientras los equipos aportan agilidad y capacidad de experimentación.
Mirando al corto plazo, Kraz señala que las empresas que quieran competir deberán organizarse alrededor del dato. Esto implica reducir los ciclos de decisión, integrar la IA en procesos existentes en lugar de crear nuevos silos, establecer criterios de uso claros y medibles y evaluar el impacto en periodos de tiempo más cortos. Para evitar que esta aceleración derive en decisiones precipitadas, será clave apoyarse en metodologías robustas, como modelos de contribución o análisis basados en modelos de lenguaje aplicados a datos, que permiten identificar las palancas de crecimiento incluso cuando la trazabilidad clásica pierde precisión.
Sobre Kraz:
Kraz es la consultora de Data Science y Advanced Analytics de VIKO que ayuda a las organizaciones a desbloquear el valor de sus datos para tomar decisiones más inteligentes y estratégicas. Con un enfoque en la innovación y la excelencia en el servicio al cliente, Kraz está comprometida a proporcionar soluciones de analítica de clase mundial que impulsen el éxito empresarial en la era digital.
Más información: https://kraz.ai/
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