“Making AI deliver: A benchmarking framework on how leading companies operationalise AI for impact," Informe Empresarial de Economist 2026. Encuesta a más de 1.220 ejecutivos globales de ocho industrias, incluidos 150 líderes de empresas nativas...
por Madelyn Mullen
Nuevos datos de The Economist muestran que las empresas nativas digitales lideran en ambición de IA pero van por detrás de las industrias tradicionales en su escalado. Qué hay detrás de la brecha y por qué importa.
Las empresas nativas digitales nacieron de los datos. Contratan ingenieros como los bancos contratan analistas. Viven del envío de software. Por lo tanto, cuando se encuestó a más de 1.200 ejecutivos para un nuevo informe de The Economist, se podría esperar que las empresas nativas digitales fueran las más avanzadas en la operacionalización de la IA. Los datos sugieren algo más útil: las empresas nativas digitales están por delante en ambición de IA y amplitud de implementación, pero no están uniformemente por delante en madurez operativa completa.
Entre las ocho industrias encuestadas, los ejecutivos de empresas nativas digitales son los más propensos a nombrar “incrustar IA en los procesos de negocio principales a escala” como su máxima prioridad de inversión en los próximos dos años. Con un 18%, las empresas nativas digitales lideran a todas las demás industrias. Esto es casi el doble del promedio interindustrial del 9,8%, 2,5 veces la tasa en servicios financieros, banca y seguros, y casi 3 veces la tasa en comercio minorista y bienes de consumo. La siguiente industria más cercana es energía, petróleo y gas, con un 12,6%.
Esto tiene sentido. La IA es cada vez más parte del producto, la experiencia del cliente, el modelo operativo y la estructura de márgenes. No se trata de reducción de costos o cumplimiento. La reducción de costos y el cumplimiento son importantes, pero no son el centro de gravedad estratégico. Para las empresas tecnológicas, la prioridad es arquitectónica: incrustar la IA lo suficientemente profundo en el negocio como para que se componga. Ninguna otra industria prioriza escalar la IA de manera tan explícita.
Aquí es donde los datos se vuelven más interesantes. Cuando se observa cómo se está utilizando realmente la IA en las funciones empresariales, las empresas nativas digitales están claramente por delante en la amplitud de la adopción a escala. En todas las funciones medidas, están por encima del promedio interindustrial cuando “a escala” se define como la implementación de IA en flujos de trabajo o la incrustación completa de IA a escala. La brecha aparece cuando la barra se mueve de la implementación a la incrustación completa. En la encuesta, “completamente incrustado a escala” significa que la IA no solo se está probando o implementando en flujos de trabajo. Significa que la IA está siendo utilizada por más de 100 usuarios, respaldada por SLAs y monitoreada en cuanto a rendimiento e impacto.
Según esa medida, las empresas nativas digitales lideran en solo una de las ocho funciones empresariales: I+D/desarrollo de productos. Fuera del núcleo técnico, la historia cambia. Se clasifican en quinto lugar o menos en IA completamente incrustada en RR. HH., legal y cumplimiento, finanzas, marketing, y operaciones y cadena de suministro. Finanzas es el ejemplo más claro. Las empresas nativas digitales tienen una de las huellas de IA más amplias en finanzas, pero se clasifican séptimas de ocho industrias en incrustación completa. Medios y entretenimiento las supera por casi 13 puntos porcentuales. Telecomunicaciones las supera por 11 puntos. Operaciones y cadena de suministro muestran el mismo patrón. Las empresas nativas digitales tienen la tasa más alta de IA implementada en flujos de trabajo operativos, pero se clasifican sextas en incrustación completa. Telecomunicaciones las supera por más de ocho puntos, con medios y entretenimiento y manufactura también por delante. Esa es la brecha de escalado.
Y no es solo una peculiaridad función por función. Telecomunicaciones es el contraejemplo más claro de la idea de que la ambición declarada equivale a madurez. Solo el 7,9% de los ejecutivos de telecomunicaciones clasifican la incrustación de IA a escala como su principal prioridad de inversión, menos de la mitad que las empresas nativas digitales con un 18,0%. Sin embargo, telecomunicaciones está por delante de las empresas nativas digitales en IA completamente incrustada en cinco de las ocho funciones medidas: TI, legal y cumplimiento, finanzas, ventas y servicio al cliente, y operaciones y cadena de suministro. Medios y entretenimiento y manufactura amplían el patrón. Estas no son las industrias que la mayoría de la gente asumiría que están superando a las empresas tecnológicas en incrustación de IA, pero ambas están más avanzadas que las empresas nativas digitales en varias funciones empresariales centrales donde la IA tiene que encajar en los ritmos operativos establecidos.
La conclusión no es que las industrias tradicionales hayan tomado la delantera en general. Las empresas nativas digitales parecen tener el mandato más claro para la IA a escala y una de las huellas de implementación más amplias. La próxima frontera competitiva no es lanzar más iniciativas de IA. Es mejorar la tasa de conversión de IA implementada a IA completamente incrustada.
Para un CTO o CPO en una empresa tecnológica de alto crecimiento, estos datos deberían ser a la vez validantes e incómodos. Es validante porque las empresas nativas digitales ya están viendo valor. Casi el 92% de los ejecutivos de empresas nativas digitales informan que su ROI de IA está por delante de lo planeado, en comparación con el 84% en general. Esta no es una historia sobre el fracaso de la IA en la entrega. Pero es incómodo porque el impulso del ROI no se traduce automáticamente en madurez operativa. Las empresas nativas digitales tienen el mandato de escalado de IA más fuerte de cualquier industria encuestada, y están impulsando la IA ampliamente en el negocio. Sin embargo, lideran en IA completamente incrustada en solo una de las ocho funciones empresariales. Eso significa que algunas de las industrias de las que las empresas nativas digitales podrían no esperar aprender, telecomunicaciones, medios y entretenimiento, manufactura y energía, están más avanzadas en la incrustación completa de IA en partes específicas del negocio.
La diferencia probablemente se manifieste en la arquitectura. La IA completamente incrustada requiere acceso a datos gobernados, pipelines confiables, observabilidad, evaluación, SLAs, controles de costos, seguridad, linaje y bucles de retroalimentación. Requiere sistemas de IA que puedan ser reutilizados por equipos, monitoreados en producción y confiables dentro de flujos de trabajo críticos para el negocio. Sin esa base, las empresas nativas digitales pagan un impuesto del constructor. Los equipos de ingeniería dedican tiempo a mantener pipelines, reconciliar gobernanza fragmentada, duplicar trabajo entre equipos y mantener vivos los sistemas de IA en lugar de mejorar productos y experiencias de clientes.
La encuesta no prueba por qué las empresas nativas digitales muestran esta brecha. Pero plantea las preguntas correctas. ¿Están las empresas nativas digitales gestionando una mayor variedad y velocidad de datos en arquitecturas más complejas? ¿Están escalando sus iniciativas de IA más rápido que sus modelos de gobernanza? ¿Están los equipos implementando rápidamente dentro de funciones individuales, pero sin una base unificada para la reutilización, el monitoreo y la responsabilidad operativa? Cualquiera que sea la causa, la pregunta de liderazgo es clara: ¿tienen una base operativa de IA, o solo una creciente cartera de implementaciones de IA?
La brecha apunta a un problema estructural, no a un problema de valor o ambición. Las empresas nativas digitales ya están viendo un fuerte ROI, por lo que la respuesta no es simplemente ejecutar más pilotos o contratar más ingenieros de ML. El próximo desafío es convertir ese impulso en operaciones repetibles, gobernadas y listas para producción. Eso comienza con la arquitectura. Los pipelines de datos, la gobernanza, las cargas de trabajo de IA, los modelos, los agentes y las aplicaciones deben operar juntos. La seguridad, el linaje, el monitoreo y la medición del rendimiento deben ser capacidades compartidas, no reinventadas dentro de cada función empresarial. Las empresas que cierren esta brecha no serán las que tengan más experimentos de IA. Serán las que conviertan la IA en infraestructura repetible.
Para las empresas nativas digitales, el mandato ya está claro. Han nombrado la IA a escala como la prioridad de manera más explícita que cualquier otra industria. Ahora el trabajo es hacer que la escala sea real: no superponiendo más IA al negocio, sino integrándola en cómo funciona el negocio. El informe completo de The Economist cubre los puntos de referencia, las entrevistas ejecutivas y los datos interindustriales detrás de estos hallazgos.
Fuente: “Making AI deliver: A benchmarking framework on how leading companies operationalise AI for impact," Informe Empresarial de Economist 2026. Encuesta a más de 1.220 ejecutivos globales de ocho industrias, incluidos 150 líderes de empresas nativas digitales.
(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original
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