Durante 2025, la inteligencia artificial pasó de promesa a herramienta habitual en muchas organizaciones. Sin embargo, el informe subraya que el 95% de las inversiones en IA no ha logrado retorno medible, pese al fuerte aumento del gasto y de los proyectos piloto. El problema, señala el documento, no es la tecnología, sino su aplicación sobre procesos que ya eran ineficientes. En ese contexto, automatizar fallos solo acelera los fallos.
Este cambio de percepción está influyendo en las decisiones de compra. Las empresas empiezan a abandonar los proyectos de prueba aislados y el modelo de levantar y trasladar sistemas al entorno digital. En su lugar, gana peso el enfoque de valor por resultados, con objetivos ligados a indicadores y a uso real en producción. El informe apunta a un tránsito desde la curiosidad por la IA hacia exigencias de impacto operativo y financiero.
También se observa un cambio en los interlocutores. Las conversaciones ya no se limitan a departamentos de sistemas. La IA ha pasado al nivel directivo, con preguntas sobre riesgos, costes y escalabilidad. Esto explica que el debate se haya desplazado hacia gobernanza, seguridad y adopción por parte de los equipos, más que hacia nuevas funcionalidades.
Gobernanza del dato y soberanía, en el centro de la estrategia
Uno de los mensajes más repetidos del informe es que sin datos fiables no hay IA útil. La calidad, el origen y el uso de la información condicionan tanto la precisión de los modelos como el cumplimiento normativo. Por eso, la gobernanza del dato deja de ser un proyecto paralelo y pasa a ser parte del núcleo del despliegue.
El documento también refleja una preocupación creciente por la soberanía digital, especialmente en Europa. Las tensiones geopolíticas y las normas de protección de datos empujan a las organizaciones a buscar infraestructuras que garanticen residencia y control de la información. En este contexto, surgen iniciativas de nube soberana y enfoques multicloud para reducir la dependencia de un solo proveedor.
A la vez, se amplía el alcance de la gobernanza. Ya no se trata solo de permisos de acceso, sino de evitar sesgos, controlar el entrenamiento de modelos y prevenir filtraciones de datos personales. El informe advierte de que agentes mal configurados pueden generar respuestas erróneas o perjudicar la reputación de la empresa. Por eso, la seguridad vuelve a considerarse una inversión básica, no un complemento.
Agentes autónomos y cambio organizativo
En el plano tecnológico, el informe identifica el paso de la IA generativa a los agentes autónomos, capaces de ejecutar tareas completas sin intervención constante. Esta evolución, rápida y en algunos casos inesperada, abre la puerta a procesos más automatizados, pero también exige rediseñar flujos de trabajo y responsabilidades.
Sin embargo, la principal barrera sigue siendo humana. El documento insiste en que la transformación digital es, en gran medida, un proceso de adopción cultural. Sin formación, incentivos y ajustes en la forma de trabajar, las herramientas se infrautilizan. De hecho, uno de los mayores riesgos para 2026 es comprar tecnología que no se usa, lo que vuelve a poner en primer plano la pregunta por el retorno.
Los casos prácticos incluidos en el informe refuerzan esta idea. En sectores industriales y financieros, los proyectos con mejores resultados son aquellos que combinan plataformas de datos, automatización de procesos y capacitación de los equipos, con reducciones claras de tiempos operativos y mejoras en la toma de decisiones. En estos ejemplos, la IA no aparece como un fin, sino como una pieza dentro de una modernización más amplia.
El informe de Devoteam sitúa a 2026 como el año de la consolidación práctica de la inteligencia artificial. Tras la fase de adopción acelerada, las empresas se enfrentan a un escenario donde el valor se mide en resultados, no en pilotos, y donde los proyectos dependen tanto de datos sólidos y arquitectura segura como de la capacidad de las personas para integrar la tecnología en su trabajo diario.
