IA en la empresa: por qué solo 1 de cada 10 la escala en 2026

Dos estudios publicados en 2026 —uno de Deloitte y otro de EY— coinciden en el mismo diagnóstico desde ángulos distintos: casi ninguna empresa se pregunta ya si debe usar inteligencia artificial, pero muy pocas la han sacado de la fase de pruebas. En Evicron, estudio de IA y software a medida de Barcelona con más de 200 proyectos entregados en 12 sectores desde 2019, es la conversación que más se repite en las primeras reuniones con clientes: “ya usamos ChatGPT, pero no sabemos qué hacer con esto de verdad”. Esta es la fotografía completa, con datos, de dónde está realmente el mercado y qué separa a quien avanza de quien se queda atascado.

El informe que divide a las empresas en tres tercios

Deloitte publicó en 2026 su informe State of AI in the Enterprise, elaborado a partir de una encuesta a 3.235 directivos y responsables tecnológicos en 24 países. Su conclusión central reparte a las organizaciones en tres grupos casi iguales: un 37 % usa la IA de forma superficial, con poco o ningún cambio en sus procesos; un 30 % ya está rediseñando procesos clave alrededor de la IA; y un 34 % la usa para una transformación profunda, creando productos y servicios nuevos o reinventando procesos y modelos de negocio enteros (informe completo de Deloitte Global).

El acceso a herramientas de IA también ha crecido rápido: del 40 % al 60 % de la plantilla en solo un año, según el mismo estudio. Pero el dato incómodo está justo detrás: de quienes ya tienen acceso, menos del 60 % las usa en su trabajo diario. Repartir licencias no es lo mismo que cambiar cómo se hace el trabajo, y ahí es donde se separan los tres tercios.

Solo 1 de cada 10 llega a la etapa avanzada

El estudio Desafíos y Tendencias para las Empresas en México y Latinoamérica 2026, de EY, aporta el otro lado del mismo diagnóstico: la IA domina ya la agenda de los consejos de dirección, pero solo 1 de cada 10 empresas ha llevado su adopción a una etapa avanzada (resumen del estudio en El Cronista). Según Jaume Sués, socio de EY responsable de tecnologías emergentes para servicios financieros en Latinoamérica, las empresas están pasando de una primera fase centrada en aprender y experimentar con la IA a otra en la que exigen casos de negocio, escalabilidad y resultados medibles antes de seguir invirtiendo.

Es exactamente el punto en el que muchas pymes españolas se quedan encalladas: alguien del equipo prueba una herramienta, funciona bien en una demo interna, y ahí se detiene, porque nadie traduce esa prueba en un proceso con dueño, presupuesto y métrica de retorno.

El problema no es solo técnico: hay una brecha de gobernanza

El segundo informe de Deloitte de este año, Global Human Capital Trends 2026, señala una causa concreta de por qué cuesta tanto dar el salto: un 60 % de los directivos ya usa IA como apoyo a sus decisiones, pero solo un 5 % dice gestionarla bien (informe de Deloitte Insights). Deloitte lo llama “deuda cultural”: el coste que acumula una organización cuando escala el uso de IA sin mantener al mismo tiempo las estructuras de responsabilidad, las normas y la confianza necesarias alrededor de ella. Un 34 % de las empresas reconoce que su propia cultura interna frena sus objetivos de transformación con IA.

Esto conecta directamente con lo que ya vigilamos en Evicron por el lado regulatorio: la ley española de IA en tramitación y las guías de la AESIA no son solo una obligación legal que cumplir de cara a una inspección. Son, de facto, la estructura de gobernanza que a la mayoría de empresas —el 95 % que Deloitte identifica— todavía le falta.

Qué diferencia a las empresas que sí escalan

Cruzando los tres informes, el patrón que separa al 34 % que transforma procesos del 37 % que se queda en la superficie no es el modelo de IA que usan —casi todos usan los mismos—, sino tres decisiones de gestión:

• Un proceso concreto con dueño, no una herramienta genérica repartida a todo el equipo sin más instrucción que “úsala cuando puedas”.
• Una métrica de retorno definida antes de empezar, no una demo bonita que nadie vuelve a medir seis meses después.
• Alguien responsable de la gobernanza: qué datos usa el sistema, quién revisa sus respuestas y qué pasa cuando se equivoca.

Ninguna de las tres depende de tener un presupuesto enorme. Depende de tratar la IA como un proyecto con alcance definido —como cualquier otro desarrollo de software— y no como una suscripción que se activa y se olvida.

Cómo lo trabajamos en Evicron

En nuestra consultoría de IA para empresas empezamos siempre por lo mismo que separa al 34 % que avanza del resto: identificar un proceso concreto —no “meter IA en la empresa” en abstracto— y definir de entrada quién es su dueño y cómo se mide el resultado. Si tu empresa ya está en la fase de “probamos, pero no sabemos escalarlo”, en nuestra guía sobre consultoría de IA explicamos cuándo compensa contratar ayuda externa y qué preguntar antes de firmar; y si el freno es presupuestario, tenemos rangos de precio reales en nuestra guía de coste de implementar IA.

En resumen

Dos estudios internacionales de 2026, uno de Deloitte y otro de EY, confirman la misma brecha desde ángulos distintos: casi todas las empresas ya probaron la IA, pero solo alrededor de una de cada diez la ha convertido en un proceso real con retorno medible. Lo que separa a ese grupo del resto no es la tecnología, sino tres decisiones de gestión —proceso con dueño, métrica de retorno y gobernanza— que cualquier empresa puede tomar sin multiplicar el presupuesto.

¿Tu empresa lleva meses “probando” IA sin resultados que enseñar? Escríbenos: la primera sesión de descubrimiento es gratuita y respondemos en menos de 24 horas.