Solo el 33% de las pymes consigue escalar sus pilotos de IA a producción

Según los datos analizados por h&k, el 88% de las organizaciones utiliza IA en al menos una función, pero solo el 33% ha comenzado a escalar sus pilotos a producción. Al mismo tiempo, el 79% no cuenta con un modelo maduro de gobernanza para IA, solo el 25% de las iniciativas entrega el retorno esperado, y apenas el 20% de las empresas utiliza estas herramientas para incrementar los ingresos. Para la consultora tecnológica, estos datos muestran que el verdadero reto ya no está en acceder a la IA, sino convertirla en una capacidad gobernada, segura y conectada con el negocio.

“La IA está llegando a las pymes antes que sus modelos de control. Muchas organizaciones han empezado por probar herramientas, pero todavía no han definido quién las gobierna, qué datos utilizan, qué riesgos asumen o cómo van a medir su impacto. El riesgo no está en usar IA, sino en escalarla sin una estrategia clara”, señala Javier Tejada, copresidente y responsable de tecnología de h&k.

Diez lecciones clave

Ante este escenario, h&k ha identificado diez lecciones clave para ayudar a las pymes a aplicar la IA de forma responsable, sostenible y alineada con las nuevas exigencias regulatorias europeas.

1. El acceso no garantiza la adopción. Disponer de licencias o formar a los equipos de manera puntual no asegura un uso real. El 60% de quienes tienen acceso a IA la utiliza a diario, pero solo el 36% se siente bien formado. Esta diferencia demuestra que el problema no es solo tecnológico, sino organizativo. La adopción debe medirse por el cambio de hábitos, el uso activo y la integración de la IA en las tareas reales de cada perfil.

2. El cuello de botella está en pasar del piloto a producción. Muchas empresas ya han probado la IA, pero no consiguen llevar esos proyectos al funcionamiento ordinario del negocio. Solo el 33% ha comenzado a escalar a producción y el 74% reconoce dificultades para generar valor más allá de los pilotos. h&k advierte de que lanzar pruebas sin criterios de éxito ni datos aumenta el riesgo de acumular proyectos que nunca salen del laboratorio.

3. La IA se está usando más para ahorrar que para crecer. El 66% de las organizaciones utiliza IA para mejorar su productividad y el 40% para reducir costes, pero solo el 20% la aplica con el objetivo de incrementar ingresos. Sin duda, esta tendencia limita su potencial estratégico. La eficiencia puede ser un buen punto de partida, pero la ventaja competitiva llegará cuando la IA se conecte con procesos de crecimiento.

4. Automatizar procesos mal diseñados no resuelve el problema. Uno de los errores más habituales es aplicar IA sobre procesos que ya eran ineficientes. Según h&k, añadir inteligencia artificial a workflows poco claros, redundantes o mal documentados genera un valor limitado. Antes de automatizar, las empresas deben revisar sus procesos, ordenar responsabilidades, preparar los datos y rediseñar los flujos de trabajo en los que la IA puede aportar valor real.

5. La gobernanza llega tarde, especialmente con los agentes de IA. El 79% de las organizaciones no dispone de un modelo maduro de gobernanza para IA. Esta falta de control se vuelve más crítica con la aparición de agentes capaces de ejecutar acciones, tomar decisiones o conectarse con sistemas corporativos. h&k recomienda establecer desde el inicio un comité de IA, supervisión humana y criterios claros sobre qué puede hacer cada solución.

6. Muchas empresas no saben medir el retorno. Solo el 25% de las iniciativas de IA entrega el ROI esperado y apenas el 6% consigue un impacto EBIT igual o superior al 5%. Parte del problema está en medir actividad en lugar de resultados. No basta con saber cuántas personas usan una herramienta o cuántos pilotos se han lanzado; sino que hay que medir el ahorro real, los ingresos incrementales, la reducción de tiempos o los cambios en la productividad.

7. La dispersión de casos de uso puede frenar la transformación. La presión por “hacer algo con IA” está llevando a muchas empresas a acumular decenas de ideas sin priorización clara. h&k recomienda evitar listas interminables de pilotos y empezar por menos de 15 casos de alto valor, con impulso directivo, viabilidad técnica y métricas concretas. Y es que el exceso de pilotos consume más recursos de los que libera.

8. Un chatbot no es un agente autónomo. El 62% de las organizaciones experimenta con agentes de IA, pero solo el 23% consigue escalarlos. Además, solo el 10% de las organizaciones con IA agéntica reporta un ROI significativo. El salto de un chatbot a un agente autónomo es mucho mayor de lo que parece; pues exige datos limpios, APIs gobernadas, procesos estandarizados, límites de riesgo y registro exhaustivo de decisiones.

9. El reto laboral no es solo sustituir, sino recualificar. El 31% de la fuerza laboral necesitará recualificación en los próximos tres años. Por tanto, plantear la IA solo como una vía para reducir plantilla puede generar rechazo, incertidumbre y mala adopción. La clave está en formar a los equipos, rediseñar funciones y mover talento hacia actividades de mayor valor.

10. La IA exige inversión sostenida, no impulsos aislados. El 91% de las empresas prevé aumentar su inversión en IA en 2026, pese a que muchas todavía no han obtenido el retorno esperado. Para h&k, esta aparente contradicción refleja que la IA debe entenderse como una transformación de medio plazo que combine primeros resultados visibles con proyectos transformadores.

A partir de estas lecciones, h&k resume en cuatro las decisiones que separan a las organizaciones líderes del resto: 1-ambición para tratar la IA como una transformación empresarial, 2- enfoque para priorizar menos casos, pero mejor ejecutados, 3-disciplina para implantar gobierno, KPIs y revisiones periódicas y 4-formación del personal, para acompañar la adopción con formación, recualificación y rediseño de roles.

En este sentido, la compañía defiende que la inteligencia artificial solo genera valor cuando se integra en la estrategia corporativa, se conecta con los procesos clave y cuenta con un modelo de gobierno que garantice seguridad, escalabilidad e impacto real en el negocio. Para ello, h&k propone trabajar a partir de un Plan Director de IA que ayude a definir qué casos de uso priorizar, qué habilitadores construir primero y cómo escalar la tecnología de forma ordenada.