Informe revela que solo el 3,6% de las empresas en Chile ha escalado pilotos de IA con impacto medible

La inteligencia artificial (IA) ha ido ganando terreno en la agenda estratégica de las empresas chilenas en etapas de validación, pilotaje e implementación acotada. Sin embargo, existe una brecha sustantiva en el escalamiento de la tecnología a nivel operativo y, por lo tanto, en generar un impacto medible en el negocio. Esta es una de las conclusiones del estudio “Estado de la adopción de Inteligencia Artificial en empresas chilenas: rogreso, brechas y prioridades para escalar”, elaborado por la consultora especializada en datos e IA, MAS Analytics, que concluyó que solo un 3,6% de las empresas en Chile ha escalado sus proyectos de IA con captura efectiva de valor.

El estudio incluyó encuestas a 166 ejecutivos de los sectores retail y consumo masivo, servicios financieros, energía, manufactura, ingeniería y servicios; además de entrevistas a 13 directores y ejecutivos expertos en datos y tecnología de empresas como Bci, Coca Cola Andina, Penta Financiero, Copec y Microsoft. Según el reporte, un 68,1% de las compañías encuestadas está en fase de exploración de IA y en pilotos iniciales, mientras el 28,3% tiene proyectos implementados en algunos procesos. Pero solo el 3,6% ha logrado escalar los pilotos de manera transversal con retornos medibles, por debajo del promedio global cercano al 7%, según cifras de McKinsey.

El cofundador y CEO de MAS Analytics, Matías Sahli, dijo que los resultados “muestran que hay muchas organizaciones que están hablando sobre IA, que están empezando a invertir, a investigar, pero son pocas las que realmente lo han hecho con una convicción suficiente que les haya permitido escalar estas iniciativas de manera corporativa”. El estudio también concluyó que la mayoría de las empresas están en un estado cultural temprano respecto de esta tecnología. Predominan las etapas de curiosidad inicial (43,8%) y aprendizaje activo (28,8%), mientras que solo algunas operan bajo esquemas más avanzados como adopción integrada (8,8%), o “AI first” (6,2%), es decir, que han integrado la IA como parte de su estrategia central y cuentan con mecanismos formales para su gestión.

“Lo primero es entender muy bien la estrategia corporativa. Lo segundo, mantener una ambición constante de aprender, de capacitarse y de entender. Y, finalmente, identificar dónde están los riesgos, las oportunidades y los énfasis clave”.

Ignacio Yarur, presidente de Bci Brechas y prioridades Uno de los hallazgos relevantes que destaca el informe, es que las principales barreras para adoptar y escalar la inteligencia artificial no son tecnológicas ni presupuestarias, sino organizacionales y estructurales. De hecho, los mayores obstáculos se relacionan con el gobierno de datos (34,3%), la cultura organizacional y resistencia al cambio (23,5%) y las dificultades para integrar datos entre áreas (21,7%). En tanto, el presupuesto se percibe como una “limitante marginal” (1,2%).

“Las empresas no están preparadas ni tienen ordenado su ecosistema de datos, que siguen estando en silos, en sistemas aislados. También hay mucha resistencia al cambio todavía por el desconocimiento sobre estas tecnologías y cómo aplicarlas en las empresas (... )”, comentó Sahli.

El ejecutivo añadió que “el miedo es el peor enemigo” y que las compañías que no innovan, “se van a ir quedando rezagadas y la única forma de trabajar ese miedo es generando conciencia, deseo de cambio y formación”. Sahli enfatizó la necesidad de que las organizaciones locales fortalezcan sus capacidades y la calidad de sus datos en línea con “desarrollar el liderazgo desde la alta dirección” y avanzar en la gestión del cambio cultural. Por otro lado, el informe advierte que las prioridades que las compañías asignan al uso de la IA se concentran principalmente en aumentar la productividad y la eficiencia como “eje central de la adopción”, mejorar la experiencia de clientes y fortalecer las decisiones estratégicas.

“En 2026 y 2027 muchas empresas van a lograr escalar sus iniciativas en IA. Pero no hay que dejar de lado la importancia del subyacente de la IA, que son los datos. El verdadero factor diferenciador va a estar en las empresas que realmente logren generar datos muy valiosos”, afirmó Sahli.