Aunque la tecnología madura y su adopción se generaliza, escalar la IA sigue resultando difícil para muchas empresas.
Aunque se estima que el año pasado se invirtieron 1,5 billones de dólares en IA, muchas empresas todavía luchan por iniciar o escalar sus proyectos de IA.
En Davos 2026, algunas de las empresas que lideran la adopción de la IA debatieron cómo están escalando la IA más allá de los pilotos.
“Cuando vayas a incorporar nuevos trabajadores a tu plantilla, debes repensar cómo va a funcionar el equipo para realizar las mismas tareas.”
Estas palabras de Roy Jakobs, presidente y consejero delegado de Royal Philips, durante la Reunión Anual 2026 del Foro Económico Mundial, no formaban parte de un debate sobre cómo dar la bienvenida a nuevas personas en un equipo de trabajo; Jakobs explicaba cómo integrar la inteligencia artificial (IA) en una empresa para optimizar el impacto en las operaciones, los empleados y toda la compañía.
Durante el Escalar la IA: ahora viene lo más difícil debate, Jakobs habló de la necesidad de reimaginar los procesos de trabajo actuales para escalar la IA. Considera que este es el mayor desafío de la IA, porque implica redefinir la forma en que trabajamos.
Sin embargo, muchas empresas todavía luchan por determinar cómo trazar una ruta para llegar a este punto. Mientras se invirtieron 1,5 billones de dólares en IA el año pasado, según Gartner, una encuesta global de McKinsey a casi 2000 empresas reveló que casi dos tercios aún no han escalado sus proyectos de IA en toda la empresa. Las corporaciones quieren acelerar el uso de la IA para captar todo el impacto económico de esta tecnología, pero ¿cómo?
Escalar la IA y superar los desafíos organizativos que conlleva surgió en numerosas sesiones destacadas de directores ejecutivos en Davos 2026. Las empresas que lideran la adopción de la IA debatieron cómo están asumiendo apuestas más ambiciosas y creando vías para escalar la IA más allá de los primeros éxitos. Según estos usuarios avanzados de IA, avanzar con éxito más allá de los pilotos de IA implica crear nuevas estrategias, capacidades y diseños organizativos. Así es como han abordado los importantes desafíos de escalar la IA.
Cómo empezar a pensar en la adopción de la IA
No sorprende que el proceso de adopción de la IA en muchas empresas comience con la tecnología y los datos. “La IA ha sido un catalizador para que las empresas analicen realmente su tecnología”, afirmó Julie Sweet, presidenta y consejera delegada de Accenture, y muchas compañías también invierten en datos. “Las empresas que lo han hecho pronto, como Saudi Aramco o McDonald's, que creó su base de datos muy temprano, están avanzando a gran velocidad en el uso que hacen de ella.”
Los miembros de la comunidad “Transformación de las industrias mediante la IA” del Foro Económico Mundial también han utilizado la IA para cambiar la forma en que aprovechan el conocimiento institucional: la experiencia y el criterio de los trabajadores de primera línea y de los expertos. Este tipo de información suele quedar sin explotar, como datos no estructurados que no están plenamente integrados en los procesos de una empresa, lo que supone perder valiosas perspectivas.
Por ejemplo, el fabricante de equipos Allied Systems utiliza la optimización en tiempo real e incorpora el conocimiento de los operarios para que las líneas de alto volumen alcancen objetivos importantes. Gracias a la IA, procesos que antes dependían de la intuición de un empleado se han vuelto repetibles y transferibles.
Otros miembros utilizan la IA para descubrir nuevas señales que van más allá de lo que pueden detectar los análisis tradicionales. S&P Global, analizó 192 000 llamadas de resultados para identificar patrones que relacionan datos de comunicación no estructurados con información financiera prospectiva. Y Claryo impulsa el aprendizaje empresarial continuo mediante un modelo “glocal” que se adapta al ADN operativo único de cada una de sus instalaciones, al tiempo que aprovecha la inteligencia estructurada de toda la red de la compañía.
¿Quién utiliza la IA y cómo?
Por supuesto, los datos y la tecnología son importantes, pero una buena regla general es dedicar al menos tanto tiempo a pensar en la adopción como en el desarrollo tecnológico, dijo Jakobs durante Davos. Dicho de otro modo, hay que considerar cómo se utilizará la IA en la práctica por parte de las personas de toda la organización. “La adopción es, en última instancia, donde se mide el éxito”, afirmó. “Hay que diseñarla desde el principio. Y eso tiene mucho menos que ver con la tecnología y mucho más con comprender la práctica a la que realmente va a servir.”
Es importante reflexionar a fondo sobre cómo la IA va a cambiar los flujos de trabajo de la organización y también la naturaleza de su trabajo, afirmó Joel Kaplan, director de Asuntos Globales de Meta, durante otra sesión. Todas las organizaciones tendrán que pensar en esto durante los próximos años”, añadió. “Y las que [tendrán] éxito son las que empiezan a pensar ahora.”
Centrarse en los usos y usuarios de la IA también generará retroalimentación y mostrará los beneficios tangibles de la IA. Por ejemplo, JLL Technologies rediseñó su ciclo de vida del desarrollo de productos automatizando la recopilación de requisitos, la generación de código y las pruebas. Según la empresa, esto redujo sus ciclos de desarrollo en un 85 % y sus necesidades de recursos en un 30 %, lo que permitió a sus ingenieros senior centrarse en tareas más complejas.
Los desarrolladores de Google utilizan la IA como socio de programación para generar el 30 % del código nuevo y apoyar las revisiones de código, las pruebas y las migraciones. Según la compañía, esto ha supuesto un aumento estimado del 10 % en la velocidad de ingeniería, lo que libera a sus ingenieros para dedicarse a otras prioridades.
El AI Co-Researcher de SandboxAQ utiliza un sistema jerárquico de múltiples agentes para automatizar flujos de trabajo científicos complejos que antes eran gestionados por expertos. Estos científicos humanos pueden ahora centrarse en la estrategia y la supervisión, lo que reduce en un 50 % el tiempo de finalización de proyectos y duplica la capacidad de proyectos, según afirma la empresa. Nestlé Purina también ha rediseñado sus operaciones en planta, utilizando los robots Spot de Boston Dynamics para automatizar las inspecciones rutinarias. Según la compañía, logró un retorno de la inversión (ROI) completo en este proyecto en el plazo de un año en 23 instalaciones.
Cómo escalar la IA de forma segura
No son solo las empresas: algunos gobiernos también han intensificado el uso de la IA. Durante un debate sobre la regulación de la IA, la ministra de Estado de los Emiratos Árabes Unidos, Maryam bint Ahmed Al Hammadi, explicó cómo su gobierno utiliza la IA para elaborar normativas. Pero advirtió de que proteger el uso de la IA es fundamental. En el caso de los EAU, las salvaguardas evitan los sesgos, garantizan que los resultados de la IA puedan vincularse directamente con las leyes y protegen la privacidad, la calidad y la coherencia de los datos.
La transparencia y la responsabilidad humana son también principios importantes. “Creemos que, en esta etapa, la IA puede asesorar, pero una persona sigue al mando”, afirmó.
La autorregulación es importante, sobre todo porque los reguladores también tienen dificultades para seguir el ritmo del desarrollo tecnológico. “Necesitamos nuestras propias normas – cómo probamos, cómo validamos, qué nivel de rigor aplicamos, qué tipo de prácticas, pero también qué sesgos tenemos en cuenta”, afirmó Jakobs.
Cómo generar confianza en la IA
Mantener a las personas en el circuito de esta manera también ayudará a fomentar una mayor confianza en la IA en general. A su vez, esto puede animar a las personas a intentar comprender y utilizar esta tecnología aún más. Si las personas y la IA trabajan juntas, cada una puede aprovechar sus propias fortalezas específicas. Las personas pueden aportar criterio, supervisión y creatividad, y detectar excepciones, mientras que la IA puede encargarse de la ejecución, la optimización, la predicción y la síntesis de patrones. Este cambio ya está empezando en algunas organizaciones.
Microsoft Research, miembro de nuestra comunidad, utiliza sistemas de IA encarnada que aprenden de la interacción con entornos físicos, se adaptan a condiciones dinámicas y convierten la percepción en acción para tareas cotidianas. La empresa india de TI HCL dota a sus agentes de servicio de información en tiempo real y de orientación sensible al sentimiento, lo que permite a sus equipos centrarse en cuestiones matizadas que requieren empatía y razonamiento complejo.
La empresa publicitaria WPP utiliza un sistema operativo habilitado por IA para combinar los flujos de trabajo creativos y de medios, lo que aumenta la capacidad creativa y la productividad. Y la firma de inversión Vista Equity Partners aplica la IA para resolver de forma instantánea una gran parte de las consultas de sus clientes, lo que reduce la presión operativa y mantiene niveles elevados de satisfacción.
Escalar la IA con éxito implica redefinir el trabajo, pero para quienes están a la vanguardia del desarrollo tecnológico empresarial también significa mantener un toque humano: “humano al mando, no humano en el circuito”, afirmó Sweet, de Accenture, en Davos 2026. “Vamos a inspirar a las personas y dirigiremos las empresas con personas, y tendrán un panorama tecnológico más amplio”, añadió. “Pero tenemos que cambiar por completo la narrativa para inspirar a las personas a pintar el futuro.
Con aportaciones del grupo de trabajo sobre la transformación de las industrias mediante la IA. Aportación adicional de Natalie Marchant.
