Solo el 22% de las organizaciones ha logrado escalar la IA en varias unidades de negocio
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La ausencia de visibilidad financiera y la falta de medición disciplinada elevan el riesgo de recursos mal asignados. Pese a la falta de éxito, el 85% de los líderes funcionales aumentará su inversión en IA en 2026, tras dedicar ya el 12% de sus presupuestos en 2025.
Solo el 22% de las organizaciones ha conseguido escalar la inteligencia artificial en múltiples unidades de negocio o adoptar un enfoque “AI-first”, según una encuesta de Gartner realizada a compañías con ingresos superiores a 50 millones de dólares. A pesar de ello, la inversión continúa acelerándose, y el 85% de los líderes funcionales planea aumentar su gasto en IA en 2026, tras dedicar ya una media del 12% de sus presupuestos a esta tecnología en 2025.
La consultora alerta de un problema estructural, y es que el 11% de las organizaciones ni siquiera sabe cuánto gastó su función en IA en 2025. “Esta falta de visibilidad financiera incrementa el riesgo a medida que el gasto se acelera”, advierte Tina Nunno, Distinguished VP & Gartner Fellow. “Sin una medición disciplinada vinculada directamente a los resultados de negocio, las organizaciones se arriesgan a desperdiciar recursos y a incumplir expectativas”.
Las diferencias entre organizaciones son profundas. Los high performers, que monitorizan el ROI de cada iniciativa, gestionan la IA como un porfolio y reasignan recursos cuando un proyecto no funciona, reportan retornos positivos en el 81% de sus iniciativas. En cambio, los low performers admiten que desconocen el retorno del 29% de sus proyectos. “Los líderes que rastrean cada dólar por categoría de resultado están mejor posicionados para defender inversiones y reasignar rápidamente si sus proyectos no rinden”, apunta Nunno.
La mayoría de funciones prioriza la productividad por encima de la transformación o la generación de nuevos ingresos. Ese es el objetivo principal para el 75% de los líderes, y concentra cerca del 30% del gasto en IA, casi el doble que el siguiente objetivo.
Los casos de uso más populares no son los que generan mayor retorno
Gartner identifica una desconexión clara entre los casos de uso más perseguidos y los que realmente generan valor. Los más perseguidos por los líderes empresariales son la detección y respuesta ante amenazas de ciberseguridad (54%), la automatización del service desk (54%) y la generación y refactorización de código (44%).
Sin embargo, los que generan mayores retornos son optimización inteligente de activos y costes de TI (40%), generación de datos sintéticos (28%) y generación y refactorización de código (23%).
Como señala Nunno “las organizaciones están viendo el mayor valor cuantificable en casos de uso menos comunes y seleccionados estratégicamente, alineados con necesidades de negocio únicas”.
Gartner advierte que la falta de disciplina en la medición abre la puerta a asignaciones erróneas y oportunidades perdidas a medida que aumenta el escrutinio sobre el gasto en IA. La consultora recuerda que los CEO y CIO deben identificar qué casos de uso generan retornos reales para establecer objetivos claros y efectivos para cada función y líder.
Por último, aunque la IA no es el principal motor de compra, Gartner señala que las capacidades de IA están volviéndose estándar en los dispositivos y sistemas que entran en el canal, y que los compradores eligen tecnologías más recientes pensando en cargas de trabajo futuras.
