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Los proyectos piloto de IA funcionan. Tu estrategia de IA, no.

Executive summary

La mayoría de las empresas utilizan la IA, pero pocas consiguen implementarla a gran escala.

Los resultados de la Gartner Growth Agenda Survey revelan un creciente número de barreras que limitan la confianza en la IA y frenan su implementación. Las empresas afirman utilizar la IA con frecuencia, sobre todo durante proyectos piloto. Sin embargo, aún no se tiene demasiada confianza en la capacidad de la IA para ofrecer resultados estratégicos a gran escala debido a los impedimentos estructurales.

Este informe gratuito de Gartner® describe los cuatro impedimentos estructurales que se interponen entre los proyectos piloto de IA y la generación de valor a nivel empresarial. Además, ofrece a los líderes una forma de concebir la IA como una herramienta aplicable a toda la cartera, no como un conjunto de experimentos que no guardan ningún tipo de relación entre sí.

Key takeaways

    Why confidence in AI lags adoption, and the four structural blockers driving the gap: unclear strategy, unproven ROI, skills, and platform maturity.

    Organizational readiness lags: 26% of executives in our survey point to “organizational readiness” and a “lack of clear AI strategy” as critical roadblocks to moving beyond isolated experiments Scale is blocked by people, skills and data, not model access: “Skills or talent gaps” represent the single largest internal barrier to scaling AI, identified by 37% of organizations.

    Confidence is stuck behind ROI proof: Despite high usage, 30% of enterprise growth leaders cite a “lack of tangible results or proven ROI” (e.g., sales conversion rates, depth of wallet increases, customer retention, revenue uplift, etc.) as the primary reason for low confidence in AI success.

Gartner, "Closing the AI Execution Gap: It's Not the Model, It's the Machine", David Furlonger, Andy Rowsell-Jones, 19 de abril de 2026.

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