INFORME DE ADOBE 2026: ESTADO DE PREPARACIÓN PARA LA IA
Las empresas que triunfan con la IA están preparadas para ello
Un estudio global que identifica qué diferencia a las organizaciones que usan la IA a gran escala de las que no lo hacen, y cómo convierten su implementación en valor empresarial sostenido.
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La preparación para la IA es una cuestión del modelo operativo
La madurez en IA suele estancarse en la etapa piloto
Las ideas en IA van por delante de los sistemas para aplicarlas
Los líderes generan valor al adaptarse a los flujos de trabajo de IA
Usar la IA a gran escala requiere una secuencia de decisiones
La ventaja en la IA nace del modelo operativo
La mayoría de las organizaciones invierte en IA, pero solo una pequeña minoría logra escalarla con éxito. El estudio global de Adobe revela que la diferencia no radica en el acceso a mejor tecnología, sino en el modelo operativo construido a su alrededor. Este informe analiza dónde se estancan las organizaciones, qué hacen diferente quienes lideran y los pasos necesarios para convertir la inversión en IA en éxito empresarial.
La preparación para la IA es una cuestión del modelo operativo
La preparación para la IA ya no depende del acceso a modelos ni del número de proyectos piloto en marcha. Muchas organizaciones ya invirtieron en IA y pusieron en producción los primeros casos de uso, pero aquellas con tecnología, inversión y ambición similares siguen obteniendo resultados muy distintos. El verdadero diferenciador es el modelo operativo en torno a la IA: quién lo gestiona, cómo se toman las decisiones, cómo se miden los resultados y cómo se integra la IA en el trabajo cotidiano.
Para entender qué diferencia a las organizaciones que usan la IA a gran escala de las que permanecen atrapadas en la experimentación, Adobe encargó a Incisiv encuestar a 5633 altos ejecutivos de 12 sectores y 11 mercados internacionales, respaldado por más de 50 entrevistas ejecutivas en profundidad. Los hallazgos revelan una clara brecha estructural.
de las organizaciones se encuentran estancadas en la etapa piloto o de implementación.
son líderes que combinan una implementación de IA a escala con un modelo operativo maduro.
“Los líderes tratan el modelo operativo en sí mismo como la capacidad de IA, aquello que convierte la producción del modelo en resultados empresariales. Lo que hacen de manera diferente es estructural: desarrollan la responsabilidad, la medición y los derechos de decisión antes de ampliar sus apuestas de IA”.
Christopher Young
Director sénior de Estrategia industrial global, Adobe
La madurez de la IA suele estancarse en la fase de piloto y despliegue
La parálisis del nivel intermedio
La mayoría de las organizaciones no tiene un problema de IA. Tiene un problema de escalabilidad, y esto queda en evidencia en la parálisis del nivel intermedio. Este grupo representa el 58 % de las organizaciones del estudio. Se encuentran atascadas en las fases de piloto o despliegue, aunque ya tienen casos de uso de IA en producción y resultados tempranos que lo demuestran. Lo que les falta es un modelo operativo empresarial. Las funciones individuales implementan sus propios casos de uso de IA de forma independiente, pero sin responsabilidad compartida ni coordinación, esos éxitos permanecen aislados en lugar de extenderlos a toda la empresa.
“La dirección quería saber con qué rapidez avanzábamos en IA. Teníamos una respuesta sólida: muchos lanzamientos, mucha actividad y una hoja de ruta muy completa. Todo cambió cuando nos preguntaron cuántos de esos proyectos habían generado cambios reales. Cuando por fin hicimos ese cálculo, el resultado fue malo”.
Responsable de estrategia y transformación,
Organización de bienes de consumo
La brecha de preparación
Al comparar el despliegue con la madurez del modelo operativo, se identifican cuatro segmentos: naciente, frágil, listo y líderes. Cada uno tiene una trayectoria y un conjunto de riesgos propios. Basarse únicamente en la etapa de adopción puede ser engañoso, ya que las organizaciones en el mismo nivel de despliegue pueden diferir considerablemente en cuanto a si cuentan con los cimientos necesarios para sostener el uso a gran escala.
La distribución se inclina claramente hacia organizaciones que aún no están preparadas para ese uso. Una gran mayoría, el 71 %, se clasifica como naciente, mientras que otro 13 % es frágil. Esto significa que el 84 % todavía está construyendo los cimientos para el uso a gran escala o avanzando sobre estructuras que podrían no sostenerse. Solo el 6 % se considera como líder y demuestra la capacidad de ampliar los flujos de trabajo de IA a gran escala (Figura 2).
La brecha entre estrategia y estructura
En los 12 sectores encuestados, las organizaciones están más avanzadas en la definición de la estrategia de IA que en la transformación de cómo opera la empresa en torno a ella. La estrategia y la gobernanza lideran el nivel de madurez, mientras que la estructura, la tecnología y los flujos de trabajo son los pilares menos desarrollados (Figura 3). Este patrón sugiere que las organizaciones avanzaron más en decisiones que pueden autorizar que en los cambios estructurales que los equipos deben sostener en el trabajo diario.
El gráfico muestra las puntuaciones medias de todos los sectores en una escala de madurez de 1-5.
CONCLUSIÓN CLAVE
Pasar de la etapa de implementación a la de expansión es la verdadera prueba de madurez en IA. Las organizaciones deben construir estructuras y flujos de trabajo en paralelo con la estrategia y la gobernanza desde el primer día, en lugar de esperar a que los planes y las políticas estén definidos.
Las ideas en IA van por delante de los sistemas para aplicarlas
Usar la IA a gran escala requiere más que casos de uso prometedores. El progreso depende de cómo se priorizan, financian, miden, revisan e integran las ideas en el trabajo. Las brechas en estas áreas impiden que los proyectos piloto de IA se conviertan en funciones empresariales repetibles.
La barrera de aprobación
El camino desde una idea de caso de uso basada en IA hasta su puesta en producción sigue siendo muy estrecho, ya que muchas organizaciones carecen de capacidad para evaluar propuestas de forma eficiente. De cada 100 ideas propuestas, solo unas 15 llegan a producción, y las rechazadas no siempre son las que deberían descartarse.
Muchas propuestas se estancan porque las organizaciones carecen de rutas preaprobadas sustentadas en arquitecturas de integración validadas, revisiones de seguridad estandarizadas para casos de uso comunes y categorías presupuestarias predefinidas. En consecuencia, cada propuesta se evalúa desde cero. La mayor caída ocurre durante la evaluación de TI, el principal cuello de botella del embudo, seguida de la revisión de seguridad (Figura 4).
Las cuatro brechas del modelo operativo
Las mismas cuatro brechas estructurales se repiten de forma idéntica en todos los sectores, regiones y tamaños de organización. Cada una refleja un sistema empresarial que no logró mantener el ritmo necesario para respaldar la IA a escala.
El vacío de responsabilidad
Las estructuras de IA existen sin una persona responsable asignada. Las organizaciones líderes tienen 4,7 veces más probabilidades de contar con un responsable formal con autoridad presupuestaria, mientras que los comités y los roles a tiempo parcial frenan las decisiones y el progreso.
La brecha entre empresa y TI
Solo el 22 % de las organizaciones logra una colaboración lo suficientemente estrecha entre empresa y TI para respaldar la IA. El resto opera con tickets e informes pensados para tareas transaccionales, no para los casos de uso de IA que evolucionan constantemente.
La brecha de medición
Solo el 11 % de las organizaciones mide el ROI de la IA de manera integral, mientras que el 10 % no lo mide en absoluto. El seguimiento de actividades registra el volumen, pero no captura la calidad de los resultados, la repetición de tareas ni los costes derivados de las revisiones.
La brecha de competencias
Las competencias y el talento encabezan la lista de barreras, mencionados por el 54 % de las organizaciones. Las mayores brechas están en arquitectura, pensamiento estratégico en IA y diseño de flujos de trabajo, no en la redacción de prompts.
CONCLUSIÓN CLAVE
Quienes lideraron implementaciones de IA coinciden en el mismo error: el trabajo estructural comenzó demasiado tarde. Aborda el diseño del modelo operativo como la primera fase de la implementación de IA. Define las métricas, asegura el presupuesto, asigna responsabilidades, alinea empresa y TI, e invierte en la gestión del cambio antes de iniciar las implementaciones.
Los líderes crean un ciclo de valor al transformar la forma en que se trabaja
Los líderes van más allá de implementar IA. Asignan responsabilidades, miden resultados antes del lanzamiento, planifican de manera conjunta entre las áreas de negocio y TI, aprenden de los fracasos y respaldan a quienes demuestran valor en flujos de trabajo reales. En conjunto, estos comportamientos convierten el éxito puntual en uso sostenible a gran escala.
Los líderes se distinguen especialmente en las áreas donde las organizaciones suelen tener dificultades para madurar: estructura y flujos de trabajo. Si bien muchas empresas avanzaron en su estrategia y gobernanza de IA, los líderes también realizaron los cambios organizativos más difíciles para integrar la IA en la forma en que se trabaja. Este es el salto de ejecutar un programa de IA a construir las condiciones para un uso a gran escala. Cinco comportamientos hacen posible ese salto.
Cinco comportamientos interconectados
Los cinco comportamientos de los líderes se refuerzan entre sí. La responsabilidad genera rendición de cuentas, la medición establece evidencias compartidas, la colaboración conecta las distintas áreas, y la cultura junto con los referentes internos favorecen la adopción de nuevas formas de trabajo. Todo empieza con una responsabilidad auténtica: sin un responsable específico con autoridad sobre el presupuesto y la rendición de cuentas sobre el rendimiento, los demás comportamientos son difíciles de establecer y sostener.
El manual del líder
Estos comportamientos se traducen en cinco lecciones prácticas para las organizaciones que buscan convertir el éxito aislado de la IA en valor empresarial sostenido.
- Un responsable es mejor que un comité
El 92 % de los líderes cuenta con un responsable formal de IA, frente al 20 % del resto del sector. Asumir esa responsabilidad entraña un presupuesto específico, autoridad interfuncional y rendición de cuentas sobre el rendimiento. Nombrar a un responsable es la única decisión de la que dependen todos los demás elementos. - La medición empieza antes del lanzamiento, no después
Los líderes integran la medición en los programas desde el inicio, definiendo el resultado esperado, el valor de referencia y el método de atribución antes de que el programa de IA entre en producción. Una vez que la IA llega a producción, la ventana de medición se cierra. - La empresa y TI deciden juntos
La verdadera colaboración empieza cuando las empresas y TI definen el problema en conjunto y comparten objetivos y resultados clave antes de redactar el informe. Esto reemplaza los traspasos secuenciales con planificación conjunta y responsabilidad compartida. - Los fracasos deben ser una fuente de aprendizaje
Los líderes evitan que los fracasos se vuelvan destructivos. Su tasa de fracasos destructivos es inferior al 1 %, frente a un sector con 55 veces más probabilidades de responder a los errores con señalamientos. Los líderes convierten el análisis, y no la evasión, en la respuesta esperada. - Los promotores necesitan presupuesto, no solo reconocimiento
Los líderes identifican a quienes ya están haciendo funcionar la IA y les brindan visibilidad, un presupuesto acotado y respaldo organizacional. Es la inversión cultural de menor coste y mayor retorno disponible.
“Los modelos son algo básico. Todos usan los mismos GPT-4, Gemini, Kimi, Llama. No hay diferencia. La ventaja no está en el modelo, sino en cómo lo usamos y en cuánto tardamos en saber si está funcionando o no. Eso es lo que marca la diferencia”.
Responsable de Tecnología,
Organización de servicios financieros
CONCLUSIÓN CLAVE
Trata los cinco comportamientos como un sistema integrado, comenzando con un único responsable. El modelo operativo es el componente de la IA que se potencia con el tiempo. Desarróllalo con propósito y la brecha de valor se ampliará con cada ciclo de implementación.
Aplicar la IA a gran escala es una cadena de decisiones, no un salto al vacío
Asigna un único responsable antes de la próxima implementación
Elige un cargo sénior con autoridad sobre los resultados de la IA en todas las áreas funcionales, un presupuesto específico e independiente de las asignaciones adyacentes, y una evaluación de rendimiento vinculada a los resultados del uso a gran escala.
Establece las mediciones antes de que el modelo entre en producción
Define las métricas de resultados, establece valores de referencia previos a la implementación y acuerda el método de atribución con todas las partes interesadas. Una vez que el modelo llega a producción, esas referencias ya no se puede recrear.
Reúne a la empresa y a TI antes de redactar el plan inicial
Convoca a ambas partes antes de definir los requisitos. Identifica el problema en conjunto y establece una definición compartida de éxito, dejando atrás las entregas secuenciales para adoptar una planificación conjunta.
Aborda los fracasos con datos antes de que se conviertan en conflictos internos
Cuando un programa de IA no alcanza los resultados esperados, empieza con preguntas analíticas al más alto nivel directivo. Transmite con claridad que los fracasos deben generar evidencia y aprendizaje, no señalamientos ni retrocesos.
Identifica a los referentes en IA y potencia su influencia
Identifica a los especialistas que ya logran que la IA funcione. Dales el reconocimiento que merecen y un presupuesto específico para ampliar su flujo de trabajo a un equipo adyacente, y protégelos de los obstáculos organizativos.
Convertir en resultados la ambición en la IA
La IA está redefiniendo la forma en que las empresas descubren clientes, crean contenido y orquestan experiencias en todos los canales. Aprovechar ese potencial va más allá del acceso a los modelos: requiere datos unificados, flujos de trabajo de contenido conectados y la gobernanza necesaria para aplicar la IA con confianza.
Adobe proporciona esa base. Adobe Experience Platform centraliza los datos de clientes como capa de inteligencia para la IA, impulsando más de un billón de experiencias al año. Adobe CX Enterprise extiende esa base hacia un sistema agéntico integral que orquesta el ciclo de vida completo del cliente, desde la primera interacción hasta la fidelización duradera. Una content supply chain integrada incorpora la IA directamente en los flujos de trabajo creativos y de producción, manteniendo los estándares de marca y una gobernanza compartida.
El resultado es una ruta que trasciende la experimentación con IA y avanza hacia la generación de valor real, en un ecosistema abierto que se integra con las herramientas que los equipos ya utilizan. Cuando llegue el momento de ampliar a gran escala, Adobe aporta la tecnología y la experiencia para ayudar a las organizaciones a convertir la IA en una ventaja competitiva duradera.
Metodología
Este informe se basa en una investigación global realizada por Incisiv en nombre de Adobe. El estudio encuestó a 5633 directivos sénior de 12 sectores y 11 mercados globales, e incluyó más de 50 entrevistas en profundidad. Todos los participantes tenían autoridad formal para tomar decisiones sobre inversiones en IA, y el 52 % ocupaba cargos de nivel VP o superior. Trabajaban en organizaciones con ingresos anuales de al menos $100 millones, y el 60 % representaba a organizaciones con más de $1000 millones en ingresos anuales.
El análisis identificó 342 organizaciones como líderes, lo que equivale al 6 % de los 5323 encuestados activos. Estas organizaciones combinan una alta velocidad de implementación con un modelo operativo de gran madurez. La estructura organizativa fue un valor definitorio en cuanto al estatus de líder, mientras que el tamaño de la empresa, el sector y el gasto declarado en IA no lo fueron.
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