La inversión empresarial en inteligencia artificial y cloud está consolidando la infraestructura tecnológica, pero todavía no produce resultados al mismo ritmo. El informe global de Unisys para 2026 señala que el 90 % de las organizaciones encuestadas dispone de una arquitectura adecuada para tomar decisiones basadas en datos a gran escala, mientras que solo el 65 % asegura superar sus expectativas de eficiencia operativa.
La evolución interanual amplía esa distancia. El primer indicador ha subido desde el 72 % registrado en 2025, mientras que el segundo ha retrocedido desde el 80 %. El cambio desplaza la presión desde la construcción de capacidades hacia el retorno de la IA y el cloud: las empresas necesitan vincular sus inversiones con menores costes, más ingresos, mejores operaciones o una salida más rápida al mercado.
La confianza tecnológica también se refleja en la automatización. Nueve de cada diez organizaciones consideran que la utilizan eficazmente para optimizar sus entornos tecnológicos. Sin embargo, disponer de arquitectura y automatizar procesos no garantiza por sí mismo una mejora equivalente del negocio, especialmente cuando la adopción debe extenderse entre departamentos, aplicaciones y fuentes de datos diferentes.
Mike Thomson, presidente y CEO de Unisys, sitúa esa exigencia en el centro de las decisiones de inversión: «Construir una base tecnológica sólida es un primer paso fundamental. Ahora, los responsables de tecnología y de negocio deben demostrar que esas inversiones generan un retorno real y contribuyen al crecimiento de la empresa».
La modernización concentra las prioridades
El destino de los proyectos ayuda a explicar la diferencia entre madurez técnica e impacto empresarial. La modernización tecnológica encabeza los objetivos de transformación de aplicaciones, citada por el 39 % de las organizaciones, seguida por la habilitación de capacidades de IA y automatización, con un 36 %. Las metas conectadas de forma más directa con la cuenta de resultados ocupan posiciones inferiores.
La reducción de costes operativos aparece como objetivo para el 27 %, la mejora de la experiencia del cliente para el 24 % y la aceleración del tiempo de salida al mercado para el 21 %. Esta distribución indica que buena parte del esfuerzo continúa dedicada a preparar sistemas, aplicaciones y procesos, una fase necesaria pero insuficiente para acreditar resultados ante la dirección.
Además, solo el 42 % de los directivos considera que el cloud y la función de TI son centros de generación de beneficios, en lugar de centros de costes. La percepción limita el margen para sostener programas cuya contribución comercial u operativa no pueda medirse y obliga a responsables tecnológicos y de negocio a acordar indicadores antes de ampliar los despliegues.
Las dificultades para escalar tampoco se reducen a la infraestructura. La escasez de talento, señalada por el 27 %, y los problemas de gestión e integración de datos, citados por el 26 %, son las principales barreras identificadas. Ambas afectan a la capacidad de convertir pruebas y herramientas aisladas en procesos estables que funcionen en toda la organización.
La IA autónoma avanza con cautela
La distancia entre expectativas y despliegue resulta especialmente visible en la IA autónoma. El 75 % de las organizaciones considera que será esencial para gestionar el creciente número de aplicaciones alojadas en la nube, pero solo el 23 % ha empezado a utilizarla a escala en toda la empresa. El 77 % restante continúa, por tanto, en etapas iniciales de adopción.
Las compañías sí están preparando el terreno. El 89 % afirma haber identificado casos de uso prioritarios, el 87 % está formando a sus empleados, otro 87 % cuenta con respaldo de la dirección y el 86 % colabora con proveedores especializados. Estos porcentajes describen una actividad preparatoria elevada, aunque todavía separada de la implantación generalizada que permitiría evaluar productividad, costes y riesgos en condiciones operativas.
El avance exige seleccionar procesos donde una mayor autonomía aporte un beneficio verificable y donde existan datos, controles y responsables definidos. Thomson resume ese criterio así: «Esto implica alinear la estrategia tecnológica con los resultados empresariales, desplegar la IA autónoma allí donde aporte valor y entender la seguridad como el elemento que hace posible todo lo demás, en lugar de verla como una limitación».
La seguridad determina el grado de autonomía
La ciberseguridad se convierte así en una condición para escalar. Casi la mitad de las organizaciones, el 49 %, afirma haber sufrido una brecha durante los últimos doce meses, frente al 17 % del periodo anterior. El incremento coincide con sistemas de IA que pueden acceder a más datos y procesos, aunque los datos del informe no establecen que la IA sea la causa de esas brechas.
La relación operativa aparece en otro indicador: el 93 % sostiene que sus capacidades de seguridad cloud influyen significativamente en el nivel de autonomía que concede a los sistemas de IA. Cuanto mayor es la capacidad de estos sistemas para actuar sin intervención directa, más importantes resultan los permisos, la supervisión, la protección de datos y los mecanismos para limitar acciones incorrectas.
Al mismo tiempo, el 96 % considera que su estrategia de seguridad en la nube le permite adoptar nuevas tecnologías más rápidamente que sus competidores, frente al 60 % en 2025. Es una valoración de las propias organizaciones, pero refleja un cambio relevante: la seguridad entra en la planificación del despliegue y deja de abordarse únicamente después de implantar la tecnología.
Para las empresas, la consecuencia práctica es que la siguiente fase de la IA y el cloud requerirá gobernar conjuntamente inversión, datos, talento, seguridad y objetivos financieros. Escalar herramientas sin métricas de negocio prolongaría la brecha detectada; asociar cada caso de uso con un resultado, un nivel de autonomía y controles concretos permitirá decidir qué iniciativas merecen pasar de la infraestructura a la operación.
