Las empresas están incrementando sus inversiones en inteligencia artificial y aseguran obtener mayores retornos, pero la calidad y disponibilidad de los datos se ha convertido en el principal obstáculo para extraer mayor valor de la tecnología. Esta es una de las principales conclusiones de The Value of AI 2026, un estudio realizado por Oxford Economics para SAP basado en una encuesta a 2.600 directivos de 13 países llevada a cabo entre marzo y mayo de 2026.
Las claves del informe SAP y Oxford Economics en 30 segundos
- La IA ya apoya el 30 % de las tareas en la empresa media encuestada y se espera que alcance el 48 % en dos años.
- La inversión media declarada ronda los 28 millones de dólares y las empresas prevén aumentarla un 45 %.
- El ROI medio reportado es del 21 % y las expectativas a dos años suben al 38 %.
- El 73 % señala problemas de calidad o disponibilidad de datos como limitantes para obtener valor.
- Solo el 3 % se considera completamente preparado para desplegar y escalar agentes de IA.
El informe refleja una etapa diferente a la experimentación inicial con inteligencia artificial. La cuestión para muchas organizaciones ya no es solo qué puede hacer un modelo, sino cuánto dinero invertir, dónde integrarlo y cómo verificar que produce resultados suficientes para justificar la inversión.
Los datos de SAP y Oxford Economics apuntan en esa dirección. Según el estudio, la IA apoya actualmente el 30 % de las tareas en la empresa media encuestada, frente al 25 % registrado un año antes. Los participantes esperan que esa proporción llegue al 48 % en dos años, por encima del 41 % que preveía la edición anterior del informe.
Es importante considerar el alcance de la muestra. Oxford Economics encuestó a 2.600 personas con cargos de directivos o superiores en Australia, Brasil, Canadá, China, Francia, Alemania, India, Italia, Japón, Singapur, Tailandia, Reino Unido y Estados Unidos. La mitad pertenecería a empresas con entre 500 y 1.500 empleados, y la otra mitad a organizaciones con 1.500 o más trabajadores. España no figura entre los países analizados.
Las empresas prevén aumentar un 45 % su inversión en IA
El gasto sigue en alza.
La empresa media considerada en el estudio espera dedicar aproximadamente 28 millones de dólares a inteligencia artificial en 2026, cubriendo tecnología, talento y otros costos asociados. La cifra comparable del informe anterior era de 26,7 millones.
El cambio más relevante se observa al mirar hacia el futuro. Los participantes prevén incrementar su inversión en aproximadamente un 45 % en los próximos dos años.
Las cifras varían significativamente según el país. En Estados Unidos, por ejemplo, el gasto declarado alcanza los 37,2 millones de dólares, mientras que en Tailandia se sitúa en 18,3 millones. Francia declara 36 millones y Alemania, 30 millones.
El retorno sobre la inversión (ROI) también muestra mejoras según las respuestas.
Las empresas calculan un retorno medio de 6,3 millones de dólares, equivalente al 21 %, durante este año. En la edición previa del estudio, la cifra era de 4,7 millones y un 16 %.
De cara a dos años, las organizaciones esperan lograr aproximadamente 15,9 millones de dólares en retorno y un ROI del 38 %.
Estas cifras deben interpretarse como resultados reportados y expectativas de los encuestados. No constituyen mediciones contables independientes realizadas por Oxford Economics sobre los balances de las 2.600 empresas.
La propia encuesta evidencia esa diferencia entre expectativas y resultados consolidados. Aunque el 69 % se declara satisfecho con el ROI actual de su IA, un 67 % no está convencido de que su implementación esté alcanzando todo su potencial.
El estudio también detecta un cambio en la percepción del valor por parte de las empresas. Solo el 22 % discrepa de que el ROI de la IA se mide cada vez más por el valor generado y no solo por el ahorro de costos.
De hecho, los resultados más positivos se observan en áreas como la generación de información para la toma de decisiones y la relación con clientes. El ahorro y la productividad también mejoran para algunos participantes, pero no son los beneficios más destacados.
La IA agéntica aumenta las expectativas, aunque solo el 3 % se siente preparado
Los agentes de IA concentran algunas de las expectativas más altas del informe.
El 83 % de las empresas atribuye a la IA agéntica un potencial entre moderado y muy alto para transformar su organización y el 64 % afirma haber probado ya algún caso de uso.
Pero existe una diferencia considerable entre experimentar y estar preparado para desplegar agentes a gran escala.
Solo el 3 % considera que su organización está completamente preparada. Un 29 % afirma estar lista aunque aún tiene algunas carencias, el 53 % se define como parcialmente preparada y el 15 % reconoce no estarlo.
Además, solo la mitad de las empresas dispone de una comprensión clara y compartida sobre qué es la IA agéntica y qué puede hacer.
Las expectativas económicas también han aumentado rápidamente. El ROI esperado para la IA agéntica ha pasado del 10 % en la edición anterior al 17 % actual.
Para los próximos dos años, los participantes proyectan un retorno potencial medio de 17,6 millones de dólares, frente a los 4,3 millones estimados en el estudio previo.
Este dato representa una expectativa, no un retorno ya obtenido. Y el informe también advirtió sobre la necesidad de ser prudentes.
Todas las organizaciones encuestadas que estaban experimentando o utilizando IA agéntica habían enfrentado al menos un problema durante su adopción. Un 62 % señala que la integración requirió más esfuerzo del previsto, mientras que un 50 % detectó problemas crecientes en fiabilidad o calidad al ampliar su uso.
El 49 % tuvo dificultades para reproducir o depurar el comportamiento de los agentes, un 45 % encontró resultados diferentes entre equipos o regiones para un mismo proceso y un 44 % reportó que los agentes ejecutaron acciones incorrectas.
Datos, gobernanza y empleados, los verdaderos cuellos de botella
El informe posiciona los datos por delante de la tecnología como principal obstáculo para obtener mayor valor.
El 73 % de las empresas identifica problemas en la calidad o disponibilidad de datos, frente al 69 % del año anterior. Un 57 % menciona insuficiencia de capacidades o experiencia en IA, y un 56 % señala la falta de una estrategia clara, liderazgo o alineamiento organizacional.
Las limitaciones tecnológicas se detectan en el 46 % de las respuestas y la insuficiencia de inversión en el 43 %.
Este contraste es especialmente relevante porque las compañías reconocen la importancia de los datos. Un 76 % considera su disponibilidad y calidad como factores muy importantes o críticos para decisiones relacionadas con IA.
Sin embargo, sólo el 62 % cree que actualmente sus datos están listos para la inteligencia artificial, frente al 64 % del año anterior.
Las diferencias internas también son notables. Operaciones presenta un nivel de preparación del 67 %, ventas, marketing y atención al cliente del 60 %, y desarrollo de producto del 59 %. En el extremo opuesto se ubican finanzas con un 36 % y áreas legales y de riesgo con apenas un 25 %.
La calidad de las respuestas generadas añade otro coste. El 79 % afirma que, ocasionalmente, recibe resultados de IA de baja calidad que generan retrabajo, retrasos o acumulación de tareas. Además, un 82 % afirma haber tenido que modificar en alguna medida su trabajo cotidiano por este motivo.
Los empleados enfrentan otro desafío adicional.
El 79 % de los participantes opina que obtener el máximo valor de la IA requiere una transformación laboral que vaya más allá de enseñar a usar herramientas. Al mismo tiempo, el 78 % no está convencido de que la capacitación promovida por sus empresas avance al mismo ritmo que la evolución de las herramientas de IA.
Entre las principales preocupaciones están las diferencias en alfabetización en IA, el posible deterioro del juicio crítico y la toma de decisiones, una distribución desigual de habilidades y la pérdida del aprendizaje que tradicionalmente se lograba al realizar ciertas tareas.
Por ello, el 75 % de las organizaciones incorpora formación o capacitación continua en sus planes de plantilla, y el 60 % trabaja en rediseñar puestos para facilitar la colaboración con IA.
El shadow AI sigue en aumento dentro de las empresas
El estudio también analiza el shadow AI, es decir, el uso de herramientas de inteligencia artificial sin autorización ni supervisión formal de la organización.
Solo el 9 % asegura que esto nunca sucede.
Un 3 % afirma que ocurre con frecuencia muy elevada, un 23 % con frecuencia, un 37 % ocasionalmente y un 29 % rara vez.
Los problemas reportados son relevantes. El 54 % de las organizaciones dice haber obtenido resultados inconsistentes o incorrectos por uso no autorizado de IA y un 48 % ha experimentado fugas de datos o exposición de propiedad intelectual.
El 38 % menciona vulnerabilidades de seguridad y el 34 % incumplimientos regulatorios.
De nuevo, estas son respuestas de los directivos y no incidentes comprobados individualmente. Sin embargo, evidencian por qué otorgar permisos sin controles adecuados puede convertirse en un problema de seguridad y gobernanza.
La situación se complica aún más con los agentes, ya que estos sistemas pueden tener permisos para interactuar directamente con aplicaciones y datos.
El 63 % de las organizaciones declara contar con permisos y controles de acceso específicos para agentes, pero solo el 44 % mantiene un registro de los agentes.
Un 62 % utiliza mecanismos human-in-the-loop, involucrando intervención humana en el proceso. El 53 % dispone de procedimientos de aprobación previos al despliegue y un 50 % mantiene registros de auditoría sobre decisiones de los agentes.
Solo el 32 % tiene controles de costes o uso.
Otra muestra de la brecha entre adopción y control es que apenas el 12 % considera que sus conocimientos para gobernar la IA están completamente desarrollados, y la misma proporción opina lo mismo sobre sus procesos y marcos de gobernanza. Además, solo el 33 % tiene salvaguardas sólidas para el código generado mediante IA.
El informe de SAP y Oxford Economics presenta así una visión más centrada en lo que sucede después de adquirir la tecnología, más que en quién posee el modelo más potente. Las empresas gastan más, usan IA en una proporción creciente de tareas y esperan altos retornos, especialmente relacionados con los agentes.
Pero los datos también muestran que las expectativas de rentabilidad avanzan más rápido que la preparación organizacional en ciertas áreas. Datos deficientes, dificultad en supervisar agentes, empleados que recurren a herramientas no autorizadas y marcos de gobernanza incompletos pueden limitar el retorno, incluso cuando la calidad de los modelos sigue mejorando.
El desafío empresarial en la próxima etapa de la IA, según el estudio, consiste en integrar los modelos en procesos reales sin perder control sobre los datos, las personas y las decisiones que estos sistemas pueden ejecutar.
Fuentes: