Deloitte es una de las firmas de consultoría más grandes del mundo y asesora a gobiernos, corporaciones globales y líderes de la industria en estrategia, tecnología y transformación. Por esta posición, su investigación suele reflejar señales tempranas de hacia dónde se dirigen las industrias. Cuando Deloitte publica hallazgos sobre inteligencia artificial, modelos operativos o gobernanza, normalmente indica cambios a los que muchas organizaciones pronto se enfrentarán.

El estado de la IA en la empresa 2026 destaca un momento clave en la adopción de la IA. Organizaciones de todo el mundo están ampliando el acceso a herramientas de IA y experimentando con nuevas capacidades. Al mismo tiempo, muchas empresas aún tienen dificultades para convertir la experimentación en resultados de negocio medibles

El acceso a la IA está creciendo en toda la fuerza laboral

Una de las tendencias más claras es la rápida expansión del acceso a la IA.

En un solo año, la proporción de empleados con acceso a herramientas de IA aprobadas aumentó de menos del 40 por ciento a aproximadamente el 60 por ciento. Algunas organizaciones líderes ahora proporcionan acceso a IA a más del 80 por ciento de su plantilla.

Sin embargo, el acceso por sí solo no garantiza valor. Entre los empleados que ya tienen herramientas de IA disponibles, menos del 60 por ciento realmente las usa con regularidad en su trabajo diario. Esto demuestra que muchas empresas aún están en una etapa temprana de adopción, donde existen herramientas pero los flujos de trabajo todavía no se han rediseñado para utilizarlas de forma eficaz.

La principal barrera es escalar la IA más allá de los pilotos

Muchas organizaciones están experimentando con IA, pero escalarla en toda la empresa sigue siendo difícil.

Solo alrededor de el 25 por ciento de las empresas ha trasladado al menos el 40 por ciento de sus experimentos de IA a producción hasta ahora. Sin embargo, más de la mitad espera alcanzar ese nivel en el futuro cercano.

La brecha existe porque los proyectos piloto y los despliegues en producción tienen requisitos muy diferentes. Un piloto puede funcionar con un equipo pequeño y datos limitados. Los sistemas en producción requieren:

• integración con sistemas existentes

• controles de seguridad y cumplimiento

• monitorización y mantenimiento

• canalizaciones de datos fiables

Debido a esta complejidad, muchos proyectos de IA se estancan entre la experimentación y el despliegue operativo completo.

La IA agéntica es la próxima gran ola

Una tendencia creciente destacada en el informe es el auge de los sistemas de IA agéntica. Estos sistemas pueden planificar tareas, interactuar con herramientas y ejecutar flujos de trabajo de varios pasos. Su adopción requerirá bases de datos más sólidas, mejor integración de sistemas y una gobernanza clara.

La gobernanza se está quedando atrás respecto a la adopción

La adopción de la IA se está acelerando, pero la gobernanza no avanza al mismo ritmo.

Aunque muchas organizaciones esperan desplegar sistemas de IA autónomos en los próximos años, solo alrededor del 21 por ciento afirma contar con marcos de gobernanza maduros para estos sistemas.

Como la IA autónoma puede actuar directamente dentro de los procesos de negocio, las empresas necesitan reglas claras para la autonomía de decisión, la supervisión humana y la monitorización de las acciones de la IA. Sin estos controles, escalar la IA de forma segura se vuelve difícil.

La IA física se está expandiendo

Otra tendencia es el crecimiento de la IA física, que conecta la inteligencia artificial con la robótica, los sensores y las máquinas.

Hoy, alrededor del 58 por ciento de las organizaciones ya utiliza IA física de alguna forma, y se espera que la adopción alcance alrededor del 80 por ciento en los próximos dos años.

Algunos ejemplos incluyen robótica en manufactura, sistemas logísticos autónomos y monitorización inteligente de infraestructuras.

La estrategia va por delante de la ejecución

Muchas empresas creen que están estratégicamente preparadas para la IA, pero la preparación operativa suele quedarse atrás. La infraestructura de datos, el talento y la arquitectura tecnológica aún necesitan mejoras significativas.

Como resultado, el principal desafío ya no es definir una estrategia de IA, sino ejecutarla de manera eficaz.

Las empresas se transforman a diferentes velocidades

Las organizaciones están adoptando la IA en niveles muy diferentes.

Aproximadamente el 34 por ciento de las empresas está usando la IA para transformar fundamentalmente su negocio, mientras alrededor del 30 por ciento está rediseñando procesos clave en torno a la IA. Al mismo tiempo, aproximadamente el 37 por ciento de las organizaciones todavía utiliza la IA solo de forma limitada sin cambios operativos importantes.

Esta brecha está creando una división competitiva creciente entre las empresas que rediseñan los flujos de trabajo en torno a la IA y aquellas que simplemente añaden herramientas de IA sobre procesos existentes.

Conclusión

La adopción de la IA se está acelerando, pero el mayor desafío es convertir la experimentación en un cambio operativo real.

Las organizaciones que lo logren se centrarán en escalar la IA a producción, rediseñar flujos de trabajo, fortalecer la gobernanza y construir la infraestructura necesaria para respaldar la IA a escala.