La inteligencia artificial se convirtió en la gran promesa corporativa de la década. Presupuestos millonarios, contratación acelerada de talento especializado y planes estratégicos a dos años marcan el ritmo de una carrera que parece no tener freno. Sin embargo, detrás del entusiasmo hay una realidad incómoda: la mayoría de las empresas no está obteniendo beneficios reales de sus inversiones en IA generativa.
El informe State of Data Infrastructure Global Report 2025, elaborado por Hitachi Vantara, revela que siete de cada 10 grandes compañías planean aumentar su inversión en inteligencia artificial en los próximos dos años. Aun así, una proporción significativa no logra traducir ese gasto en ingresos o reducción de costos.
De acuerdo con datos citados en el estudio, hasta el 95% de las organizaciones no obtiene retorno tangible de las inversiones multimillonarias realizadas en IA generativa. La conclusión es clara: el problema no está en los modelos, sino en los cimientos.
Infraestructura débil, resultados débiles
La falla más común no es tecnológica, sino estructural. Muchas compañías operan con:
- Infraestructuras fragmentadas
- Datos incompletos o de baja calidad
- Procesos manuales
- Falta de gobernanza clara
En ese entorno, incluso el algoritmo más avanzado pierde efectividad.
El reporte clasifica a las empresas en tres niveles de madurez en infraestructura de datos:
- Emergentes (24%): estructuras frágiles, dependencia de procesos manuales y poca tolerancia al riesgo.
- Definidas (35%): avances parciales, pero aún con brechas en gobernanza y escalabilidad.
- Optimizadas (41%): datos limpios, infraestructura resiliente y retornos medibles de IA.
La diferencia no depende necesariamente del presupuesto o del tamaño de la empresa, sino de decisiones estratégicas de liderazgo: invertir en calidad de datos, seguridad, automatización y métricas claras.
El verdadero cuello de botella: la calidad de datos
Cuando se analizan los proyectos exitosos, un factor destaca sobre el resto: datos confiables.
Las organizaciones más maduras casi duplican la probabilidad de señalar la calidad de datos como clave del éxito frente a las menos avanzadas. En contraste, los fracasos suelen estar vinculados a:
- Información insuficiente
- Resultados inexactos
- Limitaciones de infraestructura
- Falta de preparación de datos
En otras palabras, la IA no compensa una base defectuosa.
Seguridad: el nuevo foco de preocupación
La implementación de IA también encendió alarmas en materia de seguridad. Más de la mitad de las organizaciones considera que la protección de datos es su principal preocupación al adoptar inteligencia artificial.
El temor no es menor:
- Incremento en riesgos de brechas internas.
- Mayor sofisticación de ataques impulsados por IA.
- Complejidad creciente para detectar vulnerabilidades.
Además, la confianza en que los empleados utilicen estas herramientas de manera segura disminuyó, reflejando un entorno cada vez más incierto.
Mucha adopción, poco control
Tras el auge inicial de herramientas generativas, muchas compañías están entrando en una fase de ajuste. El uso masivo de plataformas públicas comienza a moderarse mientras las organizaciones buscan mayor control, precisión y explicabilidad en los resultados.
Aunque cerca de la mitad afirma haber mejorado la calidad de sus datos respecto al año anterior, todavía una parte importante carece de estrategias claras para explicar cómo y por qué sus modelos generan determinadas respuestas. Esa opacidad limita la confianza y frena el impacto en negocio.
La diferencia está en la disciplina
El mensaje del estudio es contundente: no gana quien adopta IA primero, sino quien está preparado para sostenerla.
Las empresas que logran resultados comparten características claras:
- Gobernanza centralizada de datos
- Infraestructura escalable y segura
- Automatización predictiva
- Indicadores medibles de retorno
- Equipos especializados dedicados
En cambio, aquellas que dispersan decisiones entre áreas sin coordinación técnica tienden a desperdiciar recursos y acumular proyectos sin impacto tangible.
La IA como prueba de madurez estratégica
La inteligencia artificial dejó de ser solo una apuesta tecnológica. Hoy es un examen de disciplina operativa.
En un entorno marcado por volatilidad económica, presión regulatoria y competencia global, invertir en IA sin una base sólida puede convertirse en uno de los mayores desperdicios de capital de la era digital.
La revolución no se define por quién compra más herramientas, sino por quién construye mejores cimientos. Sin datos confiables y estructuras robustas, incluso la tecnología más avanzada termina siendo una promesa costosa.
