2026 será el año en que la IA pase de promesa a resultados medibles
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El 77% de las empresas españolas percibe mejoras en productividad gracias a la inteligencia artificial, pero la mayoría no logra traducir ese avance en un impacto empresarial sostenido. Según Tokiota, el éxito de los proyectos de IA depende de una estrategia clara, datos fiables y una colaboración estrecha entre TI y negocio.
2026 se perfila como un año decisivo para la inteligencia artificial en España. Tras una fase de experimentación acelerada, las organizaciones empiezan a integrar la IA en sus operaciones con el objetivo de generar valor real. Según el II Barómetro europeo de IA de EY, el 77% de las empresas españolas ya ha mejorado su productividad gracias a esta tecnología. Sin embargo, los expertos de Tokiota advierten de que el verdadero impacto solo llegará si las compañías abordan cambios profundos en estrategia, cultura y gestión de la información.
Información correcta, cambio cultural y capacitación
La gestión documental sigue siendo uno de los grandes retos. La IA solo funciona si la información es correcta, accesible y segura. No obstante, en muchas empresas los datos continúan dispersos en silos, lo que limita su valor. De hecho, el 97% de los fallos en proyectos de IA se debe a errores o duplicidades en la documentación. Para evitarlo, se están incorporando herramientas de IA que automatizan la clasificación, detectan inconsistencias y refuerzan la seguridad de la información.
La transformación no es solo tecnológica. Según Deloitte, el 80% de los directivos reconoce tener conocimientos limitados sobre IA, lo que dificulta la toma de decisiones informadas. Tokiota subraya que la colaboración entre TI y negocio es imprescindible para orientar la IA hacia problemas reales y evitar proyectos desconectados de las necesidades corporativas. El liderazgo empresarial es clave, ya que cuando los responsables de negocio se implican, la innovación se extiende al resto de la organización.
De igual firma, es necesaria la capacitación del usuario para que la IA genere resultados. Los usuarios deben comprender su funcionamiento y saber cómo interactuar con ella. “Por muy potente que sea la herramienta, si el usuario no entiende cómo funciona, el impacto será limitado”, señalan desde la compañía.
Los casos de uso como punto de partida para una IA pragmática
Para Tokiota, la clave está en adoptar un enfoque pragmático, centrado en identificar casos de uso concretos y priorizarlos según su retorno. “Nuestra visión es la de una IA pragmática”, explica Alberto Jusdado, Head of Consulting en Tokiota. “Clasificamos los casos de uso en función de las necesidades reales y proponemos la mejor solución para cada escenario. Si una herramienta no es la adecuada, buscamos alternativas que garanticen resultados”.
La compañía cuenta con una biblioteca de más de 500 casos de uso sectoriales, que sirve como base para orientar a las empresas. A través de sesiones de Discovery, es posible identificar entre 25 y 50 casos de uso adaptados a cada organización.
