La inteligencia artificial (IA) va ganando terreno en el mundo empresarial chileno, impulsada por su potencial para mejorar procesos, reducir costos y aumentar la eficiencia. Sin embargo, su adopción enfrenta brechas, tanto por la falta de definiciones estratégicas como por el desarrollo de capacidades internas, lo que la tiene relegada mayoritariamente a un uso concentrado en pilotos y pruebas de concepto.
Esos fueron algunos de los hallazgos de la encuesta Chile Nos Habla: Desafíos de la IA para la Sostenibilidad Empresarial, realizada por el Centro de Políticas Públicas de la Facultad de Economía, Negocios y Gobierno, y la Facultad de Ingeniería de la Universidad San Sebastián (USS), en colaboración con Innspiral y la Asociación Chilena de Empresas de Tecnologías de Información (ACTI).
El sondeo consideró 104 encuestas realizadas en septiembre de 2025 a socios, gerentes generales y líderes de grandes empresas, PYME y micro de diferentes sectores, como tecnologías de la información y comunicaciones (TIC), manufactura, servicios profesionales, minería y construcción e inmobiliaria.
Según el reporte, un 69% declara estar implementando IA, ya sea en fase piloto o en procesos. No obstante, solo un 20,4% cuenta con una estrategia formal para su uso y adopción, mientras que el resto se ha centrado en pruebas de concepto, iniciativas parciales o proyectos aún en definición.


El académico de la Facultad de Ingeniería de la USS y presidente de la Mesa de Inteligencia Artificial de la ACTI, Thierry De Saint Pierre, explicó que esto se debe a que apenas el 15% de las empresas que están implementando IA la tiene integrada en procesos clave del negocio.
En la mayoría de los casos, señaló, la tecnología aún se utiliza de forma acotada, sin una hoja de ruta clara que permita escalar su impacto. Y aunque más de la mitad declaró estar invirtiendo en esta área, solo un 10,7% destina anualmente más de $ 101 millones.
“Es como una escalera. Ese 10,7% tiene que seguir aumentando porque, para una compañía grande, $ 100 millones no es mucha plata para un proyecto estratégico. Y en una empresa mediana o grande que invierte menos de $ 20 millones, esos son pilotos para jugar (...) Una cosa es hacer un pilotito para 100 clientes y otra es escalarlo a un millón de clientes, son cosas distintas”, comentó De Saint Pierre.


Brechas y oportunidades
Entre las principales barreras para la implementación de la IA está la falta de habilidades. El 57,7% declaró que les falta conocimiento o habilidades técnicas, mientras casi el mismo porcentaje señaló que no cuenta con un plan formal de capacitación en esta tecnología.
De Saint Pierre dijo que la carencia de planes formales de capacitación en IA constituye un problema “crítico” para su adopción efectiva, situación que además se cruza con la sobrecarga de las áreas técnicas, que deben mantener sistemas heredados (como software tradicionales, aplicaciones o servidores) mientras exploran nuevas soluciones, como la IA, y que “muchas veces no tienen las capacidades ni el tiempo para dedicarle y estudiarlo”.
En ese escenario, explicó que muchas empresas han optado por apoyarse en proveedores especializados que ya cuentan con las capacidades necesarias en IA, y enfatizó la necesidad de avanzar en la formación de nuevas habilidades y gestión del cambio, porque muchas se enfrentan a “resistencia cultural”.
En tanto, el 42,3% dijo tener preocupaciones sobre privacidad y seguridad de datos a la hora de adoptar IA, factor que, según De Saint Pierre, cobra especial relevancia ante las nuevas exigencias regulatorias -como las leyes Marco de Ciberseguridad y de Protección de Datos Personales- en un entorno donde el uso de plataformas y agentes autónomos de IA amplifica riesgos, “por ejemplo, que salga afuera información clave, como contratos”.
Por otro lado, mientras el 71% de las empresas ve la IA como una oportunidad estratégica para su negocio, el 51,9% dijo que esta ya ha generado un impacto “medio alto” en eficiencia operativa, siendo los chatbots y las plataformas de generación de contenido los tipos de herramientas más utilizadas.
De Saint Pierre comentó que hacia delante el desafío para las empresas será pasar de las pruebas de concepto y pilotos hacia aplicaciones a mayor escala, lo que exigirá definir estrategias “ágiles”, destinar recursos de forma “urgente” y fortalecer las capacidades internas.
También subrayó la necesidad de formar tanto a las áreas ejecutivas como a los directorios, y “armar una estructura organizacional que responda a la IA de forma transversal para todos los colaboradores (...) Si no tu competencia lo va a hacer y te va a ir dejando fuera del negocio”.