Principales desafíos de la IA para responsables de IT: habilidades, datos y retorno de la inversión

Incluso más que los CEOs y los responsables financieros, los responsables de IT ven que la inteligencia artificial (IA) mejora la productividad, los ingresos y el control de costos. Sin embargo, lo que los responsables de IT también ven es que el aumento de la adopción de la IA ejerce presión sobre sus equipos, y el 86% afirma que la presión es moderada o mayor. 

Otra señal de que los responsables de IT están priorizando mantenerse al día con la tecnología: el 59% indica que, si tuviera una hora adicional cada día, la usaría para aprender sobre IA. Esta es una de las muchas perspectivas sobre el estado de IT y las compañías que se encuentran en nuestro reciente documento Perspectivas para responsables de IT, que se basa en una encuesta global de ejecutivos y analiza los desafíos actuales junto con las recomendaciones para enfrentarlos. 

¿Cuáles son los principales desafíos de la IA a los que se enfrentan los responsables de IT en 2026? 

Las cifras anteriores apuntan al principal desafío de implementación de la IA para los equipos de IT: una escasez de habilidades de desarrollo, según informa el 47% de los líderes. Sin embargo, las preocupaciones en torno a los datos van mano a mano con la escasez de habilidades, ya que el 47% se preocupa por la seguridad de los datos y el 42% menciona la existencia de datos internos deficientes. No muy por detrás se sitúan la dificultad para medir el retorno de la inversión (39%) y la gestión del cambio (38%), que completan los cinco principales desafíos de implementación de la IA para los equipos de IT. 

Este blog analiza esos hallazgos y cómo los responsables de IT pueden hacer lo siguiente: 

• Buscar formas de evaluar mejor el retorno de la inversión. 
• Fortalecer la calidad, la gobernanza y las habilidades de los datos de la IA. 
• Proporcionar a sus equipos los recursos para garantizar el éxito de la IA. 

Los responsables de IT enfrentan una creciente presión por la rápida adopción de la IA 

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Obtenga el documento Perspectivas para responsables de IT

¿Cómo puede IT potenciar los resultados de la IA? Con mejores datos. 

Los modelos de IA necesitan grandes cantidades de datos uniformes, limpios y completos para ser más eficaces, lo que significa que las organizaciones necesitan confiar en la precisión e integridad de sus datos para garantizar una adopción exitosa de la IA. Sin embargo, a muchos todavía les queda camino por recorrer, especialmente cuando se trata de los datos financieros: Los responsables de IT señalan déficits de habilidades entre los compañeros de Finanzas en cuanto al conocimiento de IA/Machine Learning (56%), análisis y alfabetización en materia de datos (50%) y gobernanza y calidad de los datos (45%). Sin embargo, poco más de 7 de cada 10 responsables de IT, el 71%, dicen que Finanzas e IT comparten la responsabilidad y la gobernanza de los datos financieros, lo que proporciona un terreno común para la colaboración en la mejora de ambas áreas al tiempo que respalda los esfuerzos de mejora de las habilidades. 

Cómo IT puede ayudar a impulsar una mejor calidad y gobernanza de los datos en sus organizaciones 

Como ya hemos mencionado, las preocupaciones sobre los datos se sitúan entre los principales desafíos en la implementación de la IA a los que se enfrentan los responsables de IT. Esto también es cierto cuando los participantes de la encuesta dieron su opinión sobre los puntos débiles clave de la adopción de la IA: 

• Ingeniería y calidad de los datos (60%) 
• Ciberseguridad (53%) 
• Habilidades y dotación de personal (52%) 
• Integración con sistemas heredados (51%) 
• Demostrar el retorno de la inversión y el valor comercial (48%) 

Para reducir los puntos débiles, las organizaciones deben hacer lo siguiente: 

• Seleccionar a un solo responsable o equipo dedicado que tenga la tarea de garantizar la calidad de los datos para un sistema o proyecto de IA, incluso si la responsabilidad se comparte entre departamentos. 
• Desarrollar reuniones interdisciplinarias estructuradas y periódicas para garantizar la alineación con la gobernanza y la calidad de los datos. 
• Colaborar con Finanzas para resolver las brechas de habilidades, especialmente en lo que respecta a la baja calidad de datos o deficiencias observables de competencias (y, al mismo tiempo, hacer que el crecimiento de las habilidades de IA sea una métrica de gestión del rendimiento). 

¿Cómo evalúan los responsables de IT el retorno de la inversión de la IA y qué factores tienen el mayor impacto? 

En comparación con los responsables financieros y los directores ejecutivos, es menos probable que IT considere que la evaluación del retorno de la inversión es un desafío: 39% en comparación con aproximadamente la mitad de los altos ejecutivos. Los responsables de IT, encargados de implementar la tecnología y de tener una visión más holística de la infraestructura tecnológica en todos los departamentos, tienen opiniones valederas sobre lo que puede aumentar o reducir la probabilidad del retorno de la inversión. 

Entonces, ¿qué medidas de éxito tienen en cuenta los responsables de IT al evaluar el retorno de la inversión de la IA? Se les pidió que identificaran sus tres principales: el 50% eligió productividad y ahorro de tiempo, mientras que el 51% indicó mejoras de precisión y calidad. 

¿Qué factores mejoran el retorno de la inversión de la IA? 

La colaboración interdisciplinaria lidera la lista de factores de éxito de los responsables de IT, lo que refleja la necesidad de trabajar con Finanzas y otras partes interesadas para desarrollar una estrategia de entrega de IA y alinearse con los objetivos y los KPI. 

Otros contribuyentes al aumento del retorno de la inversión de la IA incluyen los siguientes: 

• Una base de datos sólida 
• Alta adopción por parte de los equipos 
• Menor necesidad de repetición del trabajo o recapacitación 
• Rápido aumento de la productividad 
• Implementación más rápida de lo esperado 

¿Qué puede reducir los rendimientos de la IA en una organización? 

Los factores que reducen el retorno de la inversión de la IA incluyen los siguientes:  

• Las ventajas tardan en aparecer 
• Mala calidad de los datos o integración deficiente 
• Brechas de habilidades o de talento 
• Expectativas demasiado optimistas 
• Falta de adopción por parte de los equipos 
• Casos de uso no apropiado 
• Costos más altos de lo esperado 

Conclusión: Dote a los equipos de IT con recursos y estrategia para una implementación exitosa de la IA  

Tener la combinación adecuada de datos, finanzas y habilidades tecnológicas es claramente valioso para impulsar la adopción y el retorno de la inversión de la IA. Además, la probabilidad de éxito de las iniciativas de IA aumentará si las compañías miran más allá del costo inicial de las soluciones, establecen expectativas realistas y adoptan un enfoque medido de la implementación.  

Las organizaciones deben dedicar presupuesto y recursos para apoyar a los equipos de IT durante las implementaciones de la IA, lo que incluye las fases de limpieza y preparación de datos, con el fin de evitar que los proyectos se estanquen. Si los recursos son limitados, considere comenzar con áreas o funciones de la compañía en las que ya existen bases de datos sólidas e implementar la IA en fases en lugar de hacer despliegues que abarquen todo. Estos son solo algunos ejemplos de un enfoque estratégico y sistemático que permite a los equipos de IT liderar el control para impulsar los resultados y el retorno de la inversión de la IA.  

Preguntas frecuentes:  

P: ¿Cuáles son los mayores desafíos a los que se enfrentan los responsables de IT respecto de la IA en 2026? 

El 47% de los responsables de IT menciona escasez de habilidades y preocupaciones sobre la seguridad respectivamente, seguidas de una mala calidad de los datos internos, preocupaciones sobre el retorno de la inversión y desafíos de gestión del cambio. 

]P: ¿Por qué la calidad de los datos es tan crítica para el éxito de la IA? 

Los sistemas de IA dependen de datos limpios, completos y uniformes. Los responsables de IT afirman que una gobernanza de datos más sólida, una propiedad clara y una mejor colaboración entre Finanzas e IT son esenciales para mejorar los resultados de la IA. 

P: ¿Cómo evalúan los responsables de IT el retorno de la inversión de la IA? 

Las principales medidas son la productividad y el ahorro de tiempo, junto con las mejoras en materia de precisión y calidad. Los líderes también valoran una implementación rápida, una adopción sólida y un menor trabajo repetido. 

P: ¿Qué pueden hacer las organizaciones para mejorar la adopción y la rentabilidad de la IA? 

Las organizaciones deben invertir en recursos de IT, fortalecer las bases de datos, resolver las brechas de habilidades e implementar proyectos de IA en fases. La colaboración interfuncional y las expectativas realistas también ayudan a aumentar el retorno de la inversión y reducir los riesgos de los proyectos.