La preparación ante la IA: Del propósito a la arquitectura

Todos desean IA. La mayoría de las organizaciones aseguran que trabajan en ello. Pero desearla y estar preparados para ella son dos cosas muy distintas. Nuestra investigación más reciente elimina las distracciones y examina con rigor la realidad de las organizaciones. Aviso: la mayoría no están tan preparados como creen.

Creamos un índice compuesto de preparación para IA al normalizar seis señales, desde la etapa de implementación hasta la diversidad del modelo, y agrupamos a los encuestados en categorías. Solo el 2% llegó a la zona de “alta preparación”. El veintiuno por ciento apenas había comenzado. ¿La gran mayoría? Quedó atrapada en el medio. 

No me sorprende, y a ti tampoco debería. La mitad del índice se fundamenta en la adopción de capacidades concretas de IA—IA generativa, agentes de IA y IA agéntica. Que solo un 2 % las utilice todas no sorprende, ya que la IA agéntica sigue en desarrollo.

¡Vaya! Hay algo más nuevo.

Realmente avanza a ese ritmo.

Saber que la mayoría tiene un nivel moderado de preparación es un hallazgo valioso, porque indica que avanzan a buen ritmo. Van madurando sus prácticas, infraestructura y la aplicación de IA a casos de negocio de forma progresiva y eficaz. 

El setenta y siete por ciento de las organizaciones está en esta etapa. Han superado el bombo inicial, se están enfocando en la experimentación y buscan consolidar sus avances. Han comenzado a construir la base, pero el motor aún no funciona a plena velocidad.

La mayoría ya tiene un proyecto GenAI en marcha. Algunos cuentan con agentes operativos. Pocos exploran realmente qué significa “hacer” IA agencial. Aunque han tocado varios tipos de aplicaciones, la huella promedio aún es limitada. Piensa en unos cinco casos de uso, un tercio de las aplicaciones implicadas y dos modelos en juego, generalmente uno de pago y otro open source. No está mal. Pero no basta.

¿Por qué importa? Porque la poca variedad en los tipos de modelos reduce la flexibilidad. Un solo modelo no puede cubrir todas las cargas de trabajo. Necesitas opciones. Lo mismo sucede con las aplicaciones: La IA limitada a un chatbot o asistente interno no transformará tu organización. Necesitas profundidad y alcance.

¿Seguridad? Aún vamos a la zaga. La integración entre los equipos de IA y seguridad sigue siendo desigual. Los firewalls avanzan, pero la mayoría sigue en la hoja de ruta. ¿Protección de datos? Aplicación en línea puntual y algo de tokenización, pero falta disciplina en la infraestructura para que sea algo sistémico.

Si crees que puedes imponer límites con cinta adhesiva y deseos, solo espera. El coste de una seguridad débil va más allá de una mala imagen: implica represalias regulatorias, pérdida de confianza y, cada vez más, un riesgo existencial.

Y después están los propios datos. Solo el 21 % de estas organizaciones cuenta con prácticas formales y replicables de etiquetado de datos. Es como diseñar un coche de Fórmula 1 y llenarle el depósito con agua de estanque. Puedes hacerlo, pero no avanzarás demasiado.

Puede parecer extraño que quienes se centran tradicionalmente en redes y aplicaciones se preocupen por los datos, pero al final, la IA solo es tan buena como sus datos, y hay muchas más cantidades de ellos. Al fin y al cabo, el axioma “basura entra, basura sale” sigue vigente, y eso aplica al potenciar cualquier cosa—aplicaciones, infraestructura o seguridad—con IA. La calidad de tu IA depende de los datos con los que la entrenes. Si ignoras este paso, no construyes inteligencia, sino que refuerzas conjeturas equivocadas y automatizas decisiones cuestionables.

Este nivel es lo que llamamos “impulso sin dominio”. Hay energía y dirección, pero sigue existiendo mucha fricción. No por falta de voluntad, sino por las realidades que impone la escala, la coordinación y la deuda arquitectónica.

Hablemos ahora del 21%. Son las organizaciones que aún intentan descubrir cómo comenzar o, peor aún, fingen no necesitarlo. Puede que tengan un prototipo de chatbot. Puede. Para estos equipos, el problema no es la visión, sino la falta de impulso.

Muchos están en sectores regulados o entornos heredados donde la tolerancia al riesgo es baja y la arquitectura es débil. Pero incluso ahí, se observa movimiento. Pocas organizaciones han implementado medidas de seguridad específicas para IA, como virtual firewalls o aplicación de políticas virtuales en línea. La mayoría usa controles generales de perímetro IT que no consiguen escalar para casos de uso de IA. Dos tercios aseguran que están pilotando o planeando proyectos de IA. Eso es un avance. Pero no confundas ambición con ejecución.

Aquí el riesgo no es perder la tendencia. Nadie la va a pasar por alto. El riesgo es que te sobrepase cuando llegue. Sin trabajar desde la base en datos, infraestructura y personal, ni el mejor modelo cumplirá con lo esperado.

¿Quieres mejorar? Entonces construye como el 2%:

• Combina varios modelos en tu entorno, tanto de pago como open. La flexibilidad es clave. Cada modelo responde a necesidades diferentes.
• No te limites a “tener” agentes; utilízalos para realizar tareas operativas reales. Así es como escalas.
• Supera las aplicaciones aisladas e incorpora GenAI en tus flujos de trabajo. Integrar no es opcional; marca la diferencia entre una novedad y algo útil.
• Asegura la seguridad de los datos desde la arquitectura, no solo a través de políticas. El cumplimiento no previene las brechas; el diseño sí.
• Y, sobre todo, diseña para escalar desde el principio. Porque agregar resiliencia a posteriori nunca resulta fácil.

La verdad es que la preparación no es un producto que puedas comprar. No es un servicio al que te suscribas. Es una actitud, una estructura y una forma de pensar. Si al leer esto piensas: «Estamos medianamente preparados», no es algo negativo. Es un logro importante. Pero los siguientes pasos no se darán por casualidad. Necesitarás ser decidido, estar alineado y sentirte un poco incómodo.

La IA no premia a los curiosos. Premia a quienes están preparados.

Para profundizar en los datos y conocer mejor el modelo, puedes descargar nuestro “Informe sobre el Estado de la Estrategia de Aplicación de IA 2025: Índice de Preparación para IA” justo aquí.