Tras entrevistar a una serie de organizaciones este 2026, el Centro de Innovación de la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC) concluyó que si bien hay avances en la adopción de inteligencia artificial (IA) en las organizaciones, la mayoría lo hace sin una hoja de ruta clara y bajo un enfoque de quick wins (logros rápidos) o pilotos que generen resultados inmediatos para convencer a la alta dirección de los beneficios de esta tecnología.
Según la líder de vinculación con empresas de este centro, Claudia Bonilla, la falta de definiciones estratégicas para invertir e implementar proyectos de IA, sin un foco en “el por qué y el para qué lo estaban haciendo”, ha limitado la adopción, el escalamiento y el impacto de esta tecnología en las compañías.
“La mayoría de las organizaciones con las que nos hemos reunido este 2026 se dieron cuenta de que hubo una alta inversión en este tipo de proyectos, pero que sus indicadores de éxito no fueron tan altos (...) Hoy se están tomando las cosas con más calma, las inversiones están siendo analizadas y el foco está en proyectos que efectivamente puedan aportar o impactar el negocio, a nivel de rentabilidad, costos o eficiencia”, comentó.
Bonilla dijo que en lo que va del año, se han reunido con 300 empresas -medianas y grandes- de todas las industrias y que el 60% manifestó la necesidad de avanzar en una adopción “más natural” de la IA, que les permita a los colaboradores entender la tecnología y sus ventajas para generar una cultura.
“Los proyectos que se generaron en las compañías durante los años anteriores fueron principalmente mandatados desde la gobernanza, y los colaboradores se vieron un poco obligados a adoptar la inteligencia artificial. Eso no es sostenible en el tiempo. Hoy las empresas quieren que haya una evangelización y que las personas entiendan el por qué o cuáles son los beneficios que trae la IA”, afirmó Bonilla.
300 empresas se han reunido con el Centro de Innovación UC este 2026.
Diagnóstico y brechas
El Centro de Innovación UC Anacleto Angelini -apoyado por el Centro de Estudios de Tecnologías de Información, CetiUC- lleva seis años aplicando una metodología de diagnóstico organizacional en transformación digital y desde 2025 se focaliza en IA.
Bonilla dijo que el objetivo de este diagnóstico es levantar una “línea base” que permita identificar brechas y orientar la construcción de una hoja de ruta en las empresas.
Explicó que el proceso parte con una encuesta de percepción y entrevistas a tomadores de decisiones para generar “consensos como organización” y establecer estrategias de adopción, porque muchas veces las ideas del gerente general para aplicar la IA no coinciden con las de otros gerentes. Luego, continúan con la definición de la gobernanza -roles y áreas responsables de liderar proyectos de IA- y la gestión del portafolio de proyectos para priorizar iniciativas y medir su impacto.
60% manifestó la necesidad de que sus colaboradores entiendan la IA y sus ventajas.
La metodología mide dimensiones como estrategia -por ejemplo, en la alineación de los focos de uso de IA con el negocio-; cultura organizacional; capacidades internas -como la disponibilidad y uso de datos-; y las habilidades de articulación con el ecosistema para complementar capacidades y ejecutar proyectos con terceros.
Este año ya han realizado siete diagnósticos -algunos iniciados a fines de 2025-, en sectores como construcción, energía, alimentos y manufactura, y detectaron que la brecha principal está en escalar transversalmente la IA a toda la organización.
“Hemos observado que hay una muy baja tasa de adopción en las capas administrativas y profesionales, mientras que en los ambientes más ingenieriles sí hay uso efectivo de herramientas de IA, aunque con una adopción más mandatada que cultural”, afirmó.
También dijo que persiste la falta de un “plan maestro o una hoja de ruta” con definiciones claras para el uso de IA.
A nivel cultural, detectaron que “existe mucha soberbia y desconfianza” respecto de esta tecnología.
A estas brechas se suma la falta de datos de calidad: “Nos llegan muchas solicitudes de proyectos, y cuando vamos a mirar la información, sus datos no cuentan con la calidad que se requiere para poder hacer algoritmos y nos toca devolvernos un paso antes, a lo que llamamos transformación digital”.
Bonilla agregó que “pedir a una organización que primero tenga sus datos totalmente organizados para poner capas de inteligencia artificial, a veces no funciona del todo. Entonces les decimos: ‘Hagamos el proyecto y vamos alimentándolo con información de aquí en adelante”.
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