Redacción - El Semanal
Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.
Conclusiones Clave
- La complejidad de usar inteligencia artificial a escala real hace que experimentar sin rentabilidad inmediata o probada sea hoy la norma, no la excepción.
Durante años, las empresas han vertido un montón de dinero en inteligencia artificial (IA). En los últimos años, la inversión en esta tecnología ha alcanzado los $1.7 billones de dólares. Pero ahora, en 2026, la paciencia se está agotando y los empresarios buscan ver resultados reales.
Un nuevo reporte de Solvd indica que el 90% de los líderes empresariales planea aumentar su inversión en IA, mientras que un 72% admite que es probable que cancele al menos un proyecto este mismo año por no cumplir sus indicadores clave. Invertir más, pero evitando el riesgo.
En este primer trimestre, la palabra “piloto” ha comenzado a desaparecer del vocabulario de los ejecutivos. Ya nadie quiere hablar de pruebas, esto sugiere que, por fin, muchas organizaciones están dejando atrás la fase de experimentación para lanzarse al despliegue a gran escala.
Relacionado: SLMs: el principio del fin de la IA genérica (y el inicio de modelos más eficientes)
Equipos de gobernanza en IA
La firma de ingeniería encuestó recientemente a 500 CIO y CTO de empresas estadounidenses con ingresos superiores a los $500 millones de dólares anuales. El hallazgo principal revela que las empresas buscan el retorno de inversión, pero evitan asumir riesgos.
La complejidad de usar inteligencia artificial a escala real hace que experimentar sin una rentabilidad inmediata o probada sea hoy la norma, no la excepción. Y, aun así, nueve de cada diez encuestados afirman que aumentarán su inversión en iniciativas innovadoras de IA durante el próximo año.
Lo que ha cambiado no son las ganas de probar cosas nuevas, sino las reglas del juego. El 100% de las empresas encuestadas ya ha comenzado a establecer estructuras formales de gobierno para la IA. Eso representa un aumento del 38% en solo un año. Ya no se trata de una aventura dispersa de innovación, sino de una disciplina que exige supervisión, rendición de cuentas y alineación con los objetivos del negocio.
“El fracaso de las iniciativas de IA no es algo poco común y, a menudo, está asociado a desafíos relacionados con la visibilidad, la coordinación y la gestión, más que a limitaciones tecnológicas”, señala el informe de Solvd.
Pero ojo, porque el miedo al fracaso también se respira en estos casos. El 72% de los líderes reconoce que su empresa probablemente matará algún proyecto de IA en los próximos doce meses si no cumple sus KPIs.
Relacionado: Cómo construir una cultura empresarial impulsada por la IA sin abrumar a tus empleados
La era de la experimentación responsable
Cuando una empresa firma cheques millonarios, lo normal es querer recuperar la inversión cuanto antes, al menos así lo hemos visto en las grandes rondas. Sin embargo, los datos de Solvd revelan que, entre más inversión, más disciplina. Las compañías ya no se preguntan si deben experimentar, sino cómo hacerlo sin enloquecer en el intento.
Eso no significa que sea fácil, pues el 80% de los encuestados admite haber sufrido al menos un fracaso en un proyecto de inteligencia artificial por falta de visibilidad o supervisión. La brecha está en que muchos tienen el marco de gobierno escrito en papel, pero se les dificulta hacerlo funcionar en el día a día.
Esta es la razón de fondo por la que la palabra “piloto” está cayendo en desuso. Nadie puede permitirse sonar a que está “jugando” cuando los directivos exigen resultados. Así que, aunque por dentro se sigan haciendo pruebas, por fuera se habla de iniciativas estratégicas, integradas y orientadas a resultados medibles.
“Gran parte de las conversaciones actuales sobre IA se centran en los extremos, pero la realidad sobre el terreno es mucho más matizada”, explica Mike Hulbert, CEO de Solvd. “Lo cierto es que la mayoría de las empresas aún se encuentran en una fase activa de experimentación; solo el 20% ha identificado casos de uso de alto valor para la IA en esta etapa.”
Los proyectos de IA ahora se formulan con objetivos más claros, atados a métricas de negocio y evaluados con mucho más rigor. Al mismo tiempo, se construyen los mecanismos de gobierno necesarios para manejar un portafolio creciente de iniciativas.
Relacionado: Es posible que la estrategia de IA de tu empresa esté equivocada. Así puedes corregirla
El año de la responsabilidad en IA
Si 2024 y 2025 fueron los años del hype y la experimentación, 2026 se perfila como el año de la responsabilidad. Los inversores quieren innovación, sí, pero también escepticismo y exigencias de entrega. Eso obliga a los CIO y CTO a tomar decisiones sobre cuándo apagar un proyecto, cómo comunicar el progreso y, sobre todo, cómo presentar lo que antes se llamaba “piloto” sin que suene a experimento. La desaparición de esa palabra no significa que las empresas hayan dejado de probar, iterar y aprender. Todo lo contrario, siguen haciéndolo, pero con otro nombre y, sobre todo, con mucho más en juego. Porque en 2026, en el mundo de la IA empresarial, ya no vale decir “estamos viendo”. Hay que decir “estamos haciendo”, aunque por dentro todavía se esté aprendiendo.
Conclusiones Clave
- La complejidad de usar inteligencia artificial a escala real hace que experimentar sin rentabilidad inmediata o probada sea hoy la norma, no la excepción.
Durante años, las empresas han vertido un montón de dinero en inteligencia artificial (IA). En los últimos años, la inversión en esta tecnología ha alcanzado los $1.7 billones de dólares. Pero ahora, en 2026, la paciencia se está agotando y los empresarios buscan ver resultados reales.
Un nuevo reporte de Solvd indica que el 90% de los líderes empresariales planea aumentar su inversión en IA, mientras que un 72% admite que es probable que cancele al menos un proyecto este mismo año por no cumplir sus indicadores clave. Invertir más, pero evitando el riesgo.
En este primer trimestre, la palabra “piloto” ha comenzado a desaparecer del vocabulario de los ejecutivos. Ya nadie quiere hablar de pruebas, esto sugiere que, por fin, muchas organizaciones están dejando atrás la fase de experimentación para lanzarse al despliegue a gran escala.
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Equipos de gobernanza en IA
La firma de ingeniería encuestó recientemente a 500 CIO y CTO de empresas estadounidenses con ingresos superiores a los $500 millones de dólares anuales. El hallazgo principal revela que las empresas buscan el retorno de inversión, pero evitan asumir riesgos.
La complejidad de usar inteligencia artificial a escala real hace que experimentar sin una rentabilidad inmediata o probada sea hoy la norma, no la excepción. Y, aun así, nueve de cada diez encuestados afirman que aumentarán su inversión en iniciativas innovadoras de IA durante el próximo año.
Lo que ha cambiado no son las ganas de probar cosas nuevas, sino las reglas del juego. El 100% de las empresas encuestadas ya ha comenzado a establecer estructuras formales de gobierno para la IA. Eso representa un aumento del 38% en solo un año. Ya no se trata de una aventura dispersa de innovación, sino de una disciplina que exige supervisión, rendición de cuentas y alineación con los objetivos del negocio.
“El fracaso de las iniciativas de IA no es algo poco común y, a menudo, está asociado a desafíos relacionados con la visibilidad, la coordinación y la gestión, más que a limitaciones tecnológicas”, señala el informe de Solvd.
Pero ojo, porque el miedo al fracaso también se respira en estos casos. El 72% de los líderes reconoce que su empresa probablemente matará algún proyecto de IA en los próximos doce meses si no cumple sus KPIs.
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La era de la experimentación responsable
Cuando una empresa firma cheques millonarios, lo normal es querer recuperar la inversión cuanto antes, al menos así lo hemos visto en las grandes rondas. Sin embargo, los datos de Solvd revelan que, entre más inversión, más disciplina. Las compañías ya no se preguntan si deben experimentar, sino cómo hacerlo sin enloquecer en el intento.
Eso no significa que sea fácil, pues el 80% de los encuestados admite haber sufrido al menos un fracaso en un proyecto de inteligencia artificial por falta de visibilidad o supervisión. La brecha está en que muchos tienen el marco de gobierno escrito en papel, pero se les dificulta hacerlo funcionar en el día a día.
Esta es la razón de fondo por la que la palabra “piloto” está cayendo en desuso. Nadie puede permitirse sonar a que está “jugando” cuando los directivos exigen resultados. Así que, aunque por dentro se sigan haciendo pruebas, por fuera se habla de iniciativas estratégicas, integradas y orientadas a resultados medibles.
“Gran parte de las conversaciones actuales sobre IA se centran en los extremos, pero la realidad sobre el terreno es mucho más matizada”, explica Mike Hulbert, CEO de Solvd. “Lo cierto es que la mayoría de las empresas aún se encuentran en una fase activa de experimentación; solo el 20% ha identificado casos de uso de alto valor para la IA en esta etapa.”
Los proyectos de IA ahora se formulan con objetivos más claros, atados a métricas de negocio y evaluados con mucho más rigor. Al mismo tiempo, se construyen los mecanismos de gobierno necesarios para manejar un portafolio creciente de iniciativas.
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El año de la responsabilidad en IA
Si 2024 y 2025 fueron los años del hype y la experimentación, 2026 se perfila como el año de la responsabilidad. Los inversores quieren innovación, sí, pero también escepticismo y exigencias de entrega. Eso obliga a los CIO y CTO a tomar decisiones sobre cuándo apagar un proyecto, cómo comunicar el progreso y, sobre todo, cómo presentar lo que antes se llamaba “piloto” sin que suene a experimento. La desaparición de esa palabra no significa que las empresas hayan dejado de probar, iterar y aprender. Todo lo contrario, siguen haciéndolo, pero con otro nombre y, sobre todo, con mucho más en juego. Porque en 2026, en el mundo de la IA empresarial, ya no vale decir “estamos viendo”. Hay que decir “estamos haciendo”, aunque por dentro todavía se esté aprendiendo.
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