Cómo convertir los retos del uso de la IA en resultados tangibles
La adopción de la inteligencia artificial (IA) ya forma parte de la rutina de gran parte de las empresas en Brasil, Latinoamérica y el mundo. Sin embargo, hay una realidad que se repite en prácticamente todos los mercados: aunque es fácil dar el primer paso en el uso de la IA, escalarla sigue siendo una tarea difícil.
McKinsey, en su investigación global sobre el estado de la IA, confirma este escenario. A pesar del creciente interés, el 66 % de las organizaciones siguen en fase experimental y solo el 31 % ha iniciado procesos de ampliación. Es una cifra baja, especialmente si se tiene en cuenta que casi todas han probado al menos algún caso de uso.
La encuesta Panorama 2026, realizada a 629 ejecutivos brasileños, ofrece una imagen similar: el 84 % de las empresas ya utilizan la IA, pero el 61 % afirma que el impacto aún es pequeño o inexistente.
En otras palabras: la adopción, en general, se ha superado y ahora el cuello de botella es generar valor real.
¿Por qué tantas empresas se detienen antes de escalar?
Aunque cada organización tiene su propio ritmo, los retos son muy similares (tanto en América Latina como a nivel mundial). Son los siguientes:
1 – Falta de integración
La IA solo funciona bien cuando circula libremente entre áreas, sistemas y datos. Pero, en la práctica, la mayoría de las empresas siguen operando en entornos fragmentados: los antiguos ERP conviven con los nuevos SaaS, las hojas de cálculo manuales siguen sustentando procesos críticos y las diferentes unidades acumulan sus propios «repositorios paralelos».
Cuando los sistemas no se comunican entre sí:
- La empresa recopila datos, pero no los conecta;
- Surgen ideas, pero no se traducen en acciones.
- Las automatizaciones funcionan en un sector, pero mueren en la frontera del otro;
- Cada área optimiza «lo suyo», pero el negocio en su conjunto no evoluciona.
En la encuesta Panorama, esta falta de integración aparece como el segundo mayor obstáculo. En el estudio global de McKinsey, es precisamente lo que impide a las empresas pasar de casos de uso aislados a agentes de IA realmente operativos.
2 – Datos sin gobernanza
Incluso cuando las organizaciones disponen de enormes volúmenes de datos, estos no siempre están listos para su uso. El informe Panorama lo refuerza: la mayoría de las empresas trabajan con información duplicada, no estandarizada o sin trazabilidad.
Esta condición crea dos problemas críticos:
- Las decisiones estratégicas pasan a depender de datos cuya fiabilidad es incierta.
- Y los modelos de IA aprenden con información inconsistente y devuelven resultados inestables.
3 – Falta de profesionales preparados
La escasez de talento es el reto más citado por los ejecutivos brasileños: el 43 % afirma que es el principal obstáculo para avanzar en IA. Y no se trata solo de un problema de «falta de especialistas», sino de algo estructural:
- Sin las herramientas adecuadas, los equipos de TI deben lidiar con integraciones complejas.
- No todos los profesionales saben solicitar o evaluar proyectos de IA.
- Las áreas de datos siguen sobrecargadas con tareas manuales y reactivas.
En otras palabras, la madurez organizativa crece más lentamente que el interés por la IA. Y cuando esto ocurre, las empresas crean experimentos, pero no logran mantener las operaciones.
4 – Miedo a los riesgos legales y reputacionales
Con las regulaciones sobre IA ya en marcha en la Unión Europea, Estados Unidos y varios países de América Latina, la preocupación por la seguridad se ha convertido en un tema central. Panorama lo confirma: el 28 % de los líderes afirma que el temor a los riesgos éticos, legales y de filtración frena las iniciativas.
Y hay motivos reales:
- Las herramientas abiertas pueden generar fugas accidentales de información confidencial.
- Las decisiones automatizadas sin supervisión aumentan el riesgo regulatorio.
- Y las políticas internas no siempre siguen el ritmo de la tecnología.
El punto en común entre todos estos temores es sencillo: las empresas quieren avanzar, pero solo lo harán con confianza.
Dónde la línea IBM watsonx ayuda a cambiar las reglas del juego
Lo que diferencia a las empresas que avanzan de las que se quedan estancadas no es la velocidad, sino la madurez. La escalada de la IA comienza con la construcción de una base sólida, y eso es lo que permiten las soluciones de IBM.
IBM Watsonx.data
Para muchas organizaciones, el mayor obstáculo para mejorar el uso de la IA no reside en los modelos, sino en los datos. Estos suelen estar dispersos en múltiples nubes, duplicados, incoherentes y sin normas claras de gobernanza.
En este escenario, cualquier intento de utilizar la IA a gran escala se enfrenta a riesgos, trabajo adicional e imprevisibilidad.
Watsonx.data reorganiza este entorno al consolidar la información en una única interfaz intuitiva, reduciendo las redundancias y eliminando los costes asociados a las bases fragmentadas. La plataforma también garantiza la trazabilidad y la seguridad para las auditorías, además de permitir una arquitectura abierta y flexible para operar en entornos híbridos y multinube.
Al final, no se trata solo de organizar bases, sino de crear la confianza necesaria para que la IA se convierta en algo recurrente, seguro y escalable.
IBM Watsonx Orchestrate
Los datos muestran una realidad frecuente: las empresas generan ideas, pero rara vez logran ponerlas en práctica con la rapidez que exige el negocio. Los procesos manuales, la dependencia de múltiples áreas y los sistemas que no se integran impiden que las decisiones avancen.
IBM Watsonx Orchestrate resuelve este cuello de botella al automatizar tareas que antes requerían un esfuerzo humano continuo. La solución conecta flujos entre áreas, integra sistemas y ejecuta procesos de principio a fin mediante agentes de IA que actúan como auténticos «trabajadores digitales».
Mientras IBM Watsonx.data estructura el terreno y garantiza la calidad de la información, IBM Watsonx Orchestrate transforma esa información en acción. La suma de ambos permite a las empresas salir de la fase piloto y operar la IA a gran escala, con previsibilidad y resultados concretos.
Una posible vía para superar los retos
Los retos de la inteligencia artificial son reales. Pero los estudios demuestran que hay un camino para avanzar: datos fiables, automatización inteligente y una arquitectura preparada para escalar con seguridad.
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