“Mediante el análisis de datos históricos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden anticipar picos de tráfico, detectar anomalías y recomendar cambios de configuración para mitigar el riesgo de interrupciones”, señaló Francisco Larez, vicepresidente de Progress para América Latina y el Caribe.
Aunque la IA generativa se utiliza más que nunca, su adopción no necesariamente se traduce en transformación profunda del negocio. Un estudio del Instituto Stanford Human-Centered AI señala que la inversión creció 24%, pero conforme aumenta la complejidad del trabajo, no se reflejan mejores resultados financieros para las empresas.
“A pesar de un gasto medio de 1.9 millones de dólares en iniciativas de IA generativa en 2024, menos del 30% de los líderes de IA afirman que sus CEO están satisfechos con el retorno de la inversión en IA”, apunta Gartner en su Hype Cycle for Artificial Intelligence de 2025 .
La firma señala que, aunque más del 80% de las empresas probó herramientas de IA generativa, menos de un tercio logró escalar proyectos a producción de manera transversal. Por ello, muchas organizaciones siguen atrapadas en pilotos que funcionan en presentaciones internas, pero no sobreviven al escrutinio de los departamentos de finanzas, quienes deciden el presupuesto y prioridades hacia el siguiente año.
Y aunque en el último trimestre del año se ha puesto un foco en el desarrollo de agentes de IA, la consultora precisa que la adopción no será rápida.
“La complejidad de los agentes de IA los hace vulnerables a los problemas de seguridad de acceso, seguridad de datos y gobernanza. Las organizaciones tampoco confían plenamente en que los agentes de IA puedan operar sin supervisión humana, y les preocupa que posibles errores puedan tener un impacto considerable”, señaló Gartner.
La consultora Deloitte detectó una tendencia similar en su reporte State of AI in the Enterprise, pues la mayoría de las empresas reconoce que no cuenta con métricas formales para evaluar el impacto financiero de la GenAI. En otras palabras, la IA generativa dejó de verse como una fuente de disrupción inmediata y empezó a tratarse como cualquier otra inversión tecnológica, sujeta a presupuestos, auditorías y resultados.
De cara a 2026, el desafío no será adoptar más inteligencia artificial, sino decidir dónde realmente tiene sentido hacerlo. Un ejemplo de esta resaca es Oracle, que durante 2024 y 2025, es uno de los símbolos más claros del entusiasmo alrededor de la inteligencia artificial.
Aunque la firma cerró su último trimestre con ingresos por 16,100 millones de dólares,y su negocio de nube alcanzó 8,000 millones, Oracle aceleró de forma drástica el gasto. La compañía elevó su capex anual hasta cerca de 50,000 millones de dólares, unos 15,000 millones más de lo que había previsto meses antes, destinados casi por completo a centros de datos especializados en IA. Solo en un trimestre, el gasto superó los 12,000 millones lo que hizo que algunos inversionistas prefirieran revirar su inyección de capital a otro rubro de empresas.
