La inteligencia artificial ya forma parte de la agenda de las empresas españolas, pero su adopción avanza con una brecha difícil de ignorar: el interés estratégico crece más rápido que la capacidad interna para medir, gobernar y escalar los proyectos. Según el informe «IA y gestión del cambio en las organizaciones» , elaborado por Adigital a partir de 98 respuestas completas de una encuesta realizada en 2026, el 89% de las organizaciones considera que la IA debe servir para incrementar la eficiencia. El dato marca una prioridad clara, aunque no resuelve una cuestión más compleja: cuántas compañías están preparadas para convertir esa expectativa en resultados sostenibles.
La fotografía que ofrece el estudio combina optimismo y cautela. El 74% de las organizaciones identifica el entusiasmo como la emoción dominante ante la incorporación de la IA, mientras que el 64% percibe una urgencia elevada por integrarla en su actividad. Pese a esa presión, solo el 10% dispone de un retorno de la inversión claramente definido para sus iniciativas y un 33% reconoce que no mide este indicador. La distancia entre intención y control de gestión aparece así como una de las principales señales de inmadurez.
La inteligencia artificial se asocia antes a eficiencia que a crecimiento
El informe sitúa la eficiencia como el primer beneficio esperado de la inteligencia artificial, por delante de la mejora de la experiencia de cliente, mencionada por el 66%, y de la generación de nuevas líneas de negocio, señalada por el 59%. La jerarquía no es casual. En buena parte del tejido empresarial, la adopción de IA empieza por casos de uso donde el ahorro de tiempo resulta más fácil de observar: automatización de tareas administrativas, apoyo en análisis de información, generación de contenidos, atención al cliente o asistencia en procesos internos.
Ese enfoque pragmático explica que los impactos más visibles se concentren en la reducción de tiempos y en mejoras de calidad, precisión e innovación. Sin embargo, también limita el alcance inicial de la tecnología. La IA entra en muchas compañías como herramienta de productividad antes que como palanca de rediseño organizativo. El riesgo para las direcciones no reside solo en avanzar despacio, sino en confundir el uso puntual de soluciones con una adopción estructural.
Adigital recoge en el informe una frase de Juliett Suarez, directora de Inteligencia Artificial de la asociación, que resume esa transición pendiente: «Las organizaciones ya han entendido que la IA es una prioridad estratégica. El reto ahora es pasar del interés a la capacidad: medir mejor, acompañar el cambio, reforzar el talento y construir modelos de gobernanza que permitan escalar la adopción con confianza».
El entusiasmo convive con una gestión del cambio incompleta
La dimensión cultural ofrece señales favorables. El 76% de los encuestados declara una alta apertura a la experimentación con IA y el 62% describe la conversación interna sobre esta tecnología como abierta. También existe una predisposición al aprendizaje, con un 83% de respuestas en niveles altos cuando se pregunta por la ilusión y el deseo de aprender.
La lectura cambia al observar los mecanismos que deben sostener esa apertura. Solo la mitad de las organizaciones afirma contar con una estrategia formal de gestión del cambio. Esto deja a una parte relevante de empresas en una situación intermedia: hay interés, hay conversación y existen iniciativas, pero falta una arquitectura que conecte prioridades, responsables, formación, indicadores y adopción por áreas.
La alta dirección aparece implicada en el proceso. El 69,4% de los encuestados puntúa esa implicación en valores altos. Aun así, la comunicación del propósito y los beneficios de la IA obtiene una valoración inferior, con un 56,1% en los niveles más positivos. La diferencia sugiere que el impulso directivo no siempre llega traducido a una narrativa clara para los equipos. En proyectos de IA, esa falta de claridad suele tener consecuencias prácticas: pilotos dispersos, expectativas desalineadas y dificultades para pasar de la prueba a la implantación.
Talento híbrido, el perfil que gana relevancia
El informe también rebaja una lectura puramente tecnológica de la adopción. El 74% de las organizaciones afirma disponer del talento interno necesario para liderar proyectos de IA, aunque las respuestas abiertas matizan esa percepción. En muchos casos, el conocimiento aparece concentrado en personas concretas, equipos reducidos o capacidades aún insuficientes para sostener una implantación transversal.
La formación ya está presente, pero con un grado de madurez desigual. Las acciones más habituales se concentran en programas técnicos, autoformación y talleres introductorios. Las necesidades más señaladas apuntan a formación aplicada en casos de uso y herramientas concretas, así como a formación estratégica sobre impacto en negocio y liderazgo digital. La demanda no se limita a saber cómo funciona un modelo o una plataforma. Las empresas necesitan traducir la IA a procesos, métricas, decisiones y responsabilidades.
Esta situación explica el peso creciente de perfiles híbridos. El informe identifica como especialmente necesarios a los gestores de proyectos de IA y a los analistas de negocio con enfoque en IA. Son roles capaces de conectar tecnología, operaciones, datos, cumplimiento, experiencia de cliente y gestión del cambio. En contraste con el discurso centrado en especialistas técnicos, la implantación empresarial parece depender cada vez más de perfiles que entiendan el negocio y puedan coordinar equipos diversos.
Datos, infraestructura y gobernanza frenan el escalado
La base tecnológica aparece como otro punto de fricción. Solo el 50% de las organizaciones considera que cuenta con una infraestructura adecuada para implementar IA, mientras que la percepción sobre la calidad, accesibilidad y suficiencia de los datos baja al 46,9%. La diferencia entre la autopercepción de madurez digital y la realidad de los datos resulta relevante: un 47% de las empresas se sitúa por encima de la media de su sector y un 5% se identifica como líder en IA, pero los cimientos operativos no muestran el mismo grado de solidez.
Los datos son el cuello de botella menos visible para los comités directivos cuando la conversación se concentra en herramientas, modelos o proveedores. Sin datos accesibles, estructurados y gobernados, los proyectos de IA tienden a depender de esfuerzos manuales, integraciones parciales o pruebas difícilmente escalables. La tecnología puede estar disponible, aunque su impacto real queda condicionado por la calidad de la información que alimenta los sistemas.
En gobernanza, el informe dibuja un avance desigual. Las políticas éticas relacionadas con IA existen en el 61% de las organizaciones, pero los procedimientos formales de gobierno del dato y las estrategias de ciberseguridad adaptadas a la IA se quedan en el 45% en ambos casos. La capa declarativa va por delante de los mecanismos prácticos de control. Para empresas sometidas a presión regulatoria, exposición reputacional o dependencia creciente de sistemas automatizados, esa diferencia no es menor.
La confianza interna añade otra variable. El 59% de los encuestados sitúa la confianza de los empleados en los sistemas de IA exactamente en el punto medio, un 3 sobre 5. No aparece un rechazo frontal, pero tampoco una aceptación sólida. Esa neutralidad puede convertirse en resistencia pasiva cuando los equipos no entienden cómo se toman las decisiones, qué datos se utilizan o qué responsabilidad conserva cada persona.
La automatización no desplaza el papel humano en el discurso empresarial
El dato más transversal del informe aparece en la dimensión social y reputacional: el 83% de los encuestados valora en el nivel máximo la relevancia que tendrá el factor humano en un entorno cada vez más dominado por la IA. La cifra contrasta con los temores asociados a la automatización y muestra una lectura empresarial en la que las personas siguen ocupando el centro de la transformación.
Esa percepción, sin embargo, plantea una exigencia adicional. Si el factor humano es imprescindible, la adopción de IA no puede limitarse a desplegar herramientas. Requiere formar a los equipos, explicar los usos permitidos, definir responsabilidades, crear espacios de experimentación y establecer controles comprensibles. La gestión del cambio deja de ser una capa de acompañamiento y pasa a formar parte de la propia estrategia tecnológica.
También hay una dimensión reputacional. El 67% de las organizaciones sitúa el impacto de la IA en la marca y el posicionamiento competitivo en niveles altos. La IA se percibe como un elemento que puede mejorar la imagen de la compañía, aunque el informe detecta que la conversación social y mediática todavía no se traduce de forma clara en una estrategia comunicativa para muchas empresas. En varios casos predomina el desconocimiento o una influencia limitada.
La adopción empresarial de IA en España avanza, por tanto, en una fase de transición. Las compañías reconocen su valor, ensayan casos de uso y movilizan a la dirección, pero la medición, los datos, la gobernanza y la confianza interna siguen por detrás del discurso estratégico. Para los equipos directivos, la cuestión operativa ya no es si incorporar inteligencia artificial, sino cómo evitar que la urgencia derive en proyectos sin retorno medible, sin gobierno suficiente y sin capacidad real de escalar.
