«Solo el 1 % de las empresas cree haber alcanzado la madurez en IA. Sin embargo, el 98 % afirma que la urgencia de implementar la IA es cada vez mayor».
Esa brecha no se debe solo a la tecnología. Se trata de una cuestión de mentalidad.
Lo vi de primera mano en una reciente cumbre del equipo de ventas, cuando dos altos directivos me dijeron sin rodeos: «Tenemos más de 40 años y estamos muy arraigados en nuestras costumbres, nos cuesta pensar en cambiar las cosas».
Mientras tanto, sus colegas más jóvenes ya estaban probando flujos de trabajo, experimentando con agentes y realizando la automatización de sus primeros éxitos.
Fue entonces cuando me di cuenta: la preparación para la IA tiene muy poco que ver con las herramientas y todo que ver con la voluntad de afrontar verdades incómodas.
La brecha de conocimientos es abrumadora.
Hemos realizado una encuesta a trabajadores del conocimiento sobre sus prácticas de IA y los datos sobre su implementación. La historia se vuelve aún más preocupante:
- Solo el 12 % de las organizaciones afirman haber integrado completamente la IA.
- El 38 % no utiliza la IA en absoluto en sus flujos de trabajo diarios.
No se trata de una diferencia pequeña, sino de un abismo.
Peor aún, la mayoría de los proyectos de IA no superan la fase piloto:
- Casi dos tercios de las corporaciones no pueden poner en marcha proyectos piloto.
- Casi la mitad abandonó por completo los proyectos de IA en 2025.
¿Por qué? Porque la gente no sabe cómo utilizar las herramientas. Las principales razones del fracaso lo explican:
- Brechas de conocimiento: 71,7 %.
- Retos técnicos: 70 %.
- Falta de formación: 67 %.
Por supuesto, hay escepticismo. No se puede esperar un intento correcto cuando se entregan herramientas poderosas a los equipos sin contexto, orientación o claridad.
Es como darle un ordenador portátil a alguien que solo ha usado lápiz y papel, y esperar que sepa cómo navegar por el sistema operativo, abrir aplicaciones, enviar correos electrónicos y escribir en Word.
Sin formación, capacitación ni mostrarles lo que es posible, no es de extrañar que tengan dificultades.
La mayoría de la gente cree que la IA es solo ChatGPT.
La mayoría de la gente sigue pensando que la IA consiste simplemente en pedirle a ChatGPT que reformule un correo electrónico. Eso es todo.
Pregunte a su alrededor y oirá lo mismo: «Me ayuda a escribir correos electrónicos» o «Responde a mis preguntas».
Es lo mínimo que se puede esperar.
Pocos se dan cuenta de que la IA puede planear el trabajo, optimizar los recursos, reducir la dispersión laboral e incluso señalar de forma proactiva los cuellos de botella, si se integra profundamente en el lugar donde se desarrolla el trabajo real.
Nuestra investigación muestra lo limitada que es la percepción actual:
- El 35 % utiliza la IA principalmente para tareas básicas.
- El 12 % utiliza automatización avanzada.
- El 10 % utiliza optimización similar a la de los agentes.
- Solo el 9 % afirma que su IA realmente anticipa y resuelve problemas por sí sola.
No se trata de un problema tecnológico, sino de un problema de exposición. Es necesario mostrar ejemplos y proporcionar herramientas de apoyo o plantillas sobre cómo utilizar las herramientas que proporcionamos, para que luego puedan crear las suyas propias.
📊 ¿Qué grado de madurez tiene realmente su estrategia de IA? La mayoría de los equipos piensan que están más avanzados de lo que realmente están, pero los datos dicen lo contrario.
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La gobernanza y el acceso siguen siendo inmaduros.
Si la falta de conocimientos hace que los pilotos tengan dificultades, la falta de gobernanza de la IA acaba de rematar la faena.
Esto es lo que estamos observando:
Problemas de acceso:
- El 36 % de los empleados no tiene acceso alguno a herramientas de IA.
- Solo el 14 % afirma que la mayoría de las personas pueden experimentar con la IA en su organización.
Problemas de gobernanza:
- El 53 % no tiene gobernanza o solo cuenta con directrices informales en torno al uso de la IA.
Piense en el riesgo.
O bien tienes personas que no saben utilizar la IA en absoluto, o bien personas que la utilizan sin control.
Ninguno de los dos escenarios le prepara para una implementación madura y a gran escala. Los datos de confianza lo respaldan. En las organizaciones con un alto grado de madurez, el 57 % de las empresas confían y están preparadas para utilizar nuevas soluciones de IA. En las organizaciones con un bajo grado de madurez, ese número se reduce al 14 %.
La confianza no se construye de la noche a la mañana. Se gana a través de la transparencia, la capacitación y unas directrices claras. Cuando las personas no entienden cómo encaja la IA en su trabajo o, lo que es peor, temen equivocarse, dudan en utilizarla. Y sin adopción, no hay escala.
La infraestructura fragmentada está frenando el progreso de la IA
Incluso los equipos motivados fracasan cuando sus sistemas están dispersos.
Los datos:
- El 54 % afirma que sus sistemas están en su mayoría dispersos.
- El 49 % rara vez o nunca realiza el uso compartido de la información contextual entre equipos.
- El 43 % afirma que encontrar información es difícil o inconsistente.
No se pueden desarrollar capacidades maduras de IA sobre una infraestructura fragmentada. La IA necesita contexto. Si sus datos están dispersos en docenas de herramientas, su IA solo verá una pequeña parte de la realidad. Esto refuerza nuestra creencia en un entorno de trabajo de IA convergente.
¿Qué ocurre cuando la IA tiene todo el contexto?
La mayoría de los equipos están experimentando con la IA de forma aislada. Sistemas como ClickUp BrainGPT solo funcionan cuando los flujos de trabajo subyacentes están conectados, estructurados y tienen visibilidad. Cuando la IA puede ver el trabajo real, los debates en torno a él y las decisiones que lo sustentan, algo cambia:
Deja de actuar como un asistente de redacción y comienza a comportarse como un analista. Puede revelar tendencias que los equipos pasaron por alto, destacar obstáculos ocultos y mostrar a los líderes la realidad de cómo se desarrolla el trabajo en su organización. Si a eso le agrega la función Talk-to-Text, de repente la velocidad de la información no está limitada por su velocidad de escritura; puede descargar pensamientos, preguntas y decisiones en tiempo real y dejar que el sistema procese el resto.
Por eso la madurez en IA no consiste en tener más modelos, sino en tener más contexto.
La inmensa mayoría sigue en fase piloto
La gran mayoría de los equipos aún se encuentran en una fase temprana de madurez en IA, a menudo estancados en experimentos piloto aislados que nunca se amplían.
Sin un contexto compartido o sistemas conectados, incluso los mejores modelos alcanzan su límite.
El contexto es importante para que la IA funcione bien. Cuando los datos están dispersos en herramientas desconectadas, su IA solo ve fragmentos, y un contexto fragmentado conduce a resultados fragmentados.
Por eso, el progreso real proviene de una estrategia de IA coordinada basada en una infraestructura unificada, una gobernanza clara y una única fuente de verdad. Cuando el contexto fluye entre herramientas y equipos, la IA no solo ayuda, sino que acelera.
El problema de la medición del que nadie quiere hablar
Esta es la verdad que casi nadie admite:
La mayoría de las organizaciones no saben si sus inversiones en IA están dando resultados:
- El 47 % no mide en absoluto el impacto de la IA.
- Solo el 10 % utiliza métricas basadas en datos y resultados.
No es solo una señal de alarma, es un obstáculo. Si no puede medir el éxito, no puede demostrar el retorno de la inversión. Si no puede demostrar el retorno de la inversión, no puede conseguir el apoyo de los ejecutivos. Y sin ese apoyo, la IA se queda estancada en modo piloto, para siempre.
El purgatorio piloto no es inofensivo.
Las organizaciones que se encuentran en las dos primeras fases de madurez en IA tuvieron un rendimiento financiero inferior al promedio del sector. Por el contrario, las corporaciones en las fases 3 y 4 tuvieron un rendimiento financiero muy superior al promedio del sector, según una investigación del MIT.
La diferencia de rendimiento no es sutil. Es la diferencia entre quedarse atrás con respecto a sus competidores y dominar su mercado. Por eso es tan importante realizar una evaluación honesta en este momento.
Por qué los flujos de trabajo agenticos son mejores que las indicaciones
Uno de los mayores errores actuales en materia de IA empresarial es pensar que la madurez se consigue con mejores indicaciones. No es así. Se consigue con sistemas que pueden tomar medidas estructuradas, no solo generar texto.
Los flujos de trabajo agenticos son importantes porque reducen la sobrecarga cognitiva que mantiene a los equipos estancados en modo piloto. En lugar de depender de que las personas recuerden los pasos, herramientas como ClickUp Agents impulsan las tareas o interpretan los datos, y los agentes se encargan del trabajo procedimental en segundo plano.
No sustituyen a las personas, sino que estabilizan el flujo de trabajo a su alrededor para que la adopción sea más fácil, no más difícil. Para la mayoría de las organizaciones, ese cambio por sí solo es lo que finalmente lleva a la IA de la experimentación a la ejecución.
Lo que realmente funciona: el modelo del campeón fuerte
Todas las transformaciones exitosas que he visto tenían una cosa en común.
Un defensor interno sólido.
Así es también como creció ClickUp antes de la IA: logros rápidos → éxito visible → expansión orgánica.
Con la IA, hay aún más en juego. No se trata solo de cambiar de herramientas, sino de cambiar de mentalidad.
No solo está sustituyendo pasos manuales, sino que está reinventando la forma de trabajar. Con ClickUp, lo habitual es convencer a alguien que solía utilizar otra herramienta de gestión de proyectos similar de por qué ClickUp es mejor.
Con la IA, se trata de cambiar la forma en que piensan sobre cómo realizan el trabajo: una forma MEJOR.
Para muchos, es un salto aterrador. Puede parecer una amenaza.
Tenemos que enmarcar la transformación como una oportunidad para mejorar, en lugar de eliminar un puesto de trabajo o cuestionar el valor de alguien.
Yo lo defino como potenciar al máximo al trabajador humano, y los equipos y los líderes deben crear esa visión y cultura desde arriba, para impulsar una organización totalmente madura en IA que mejore y evolucione constantemente en su forma de trabajar, especialmente con los rápidos avances de la IA.
La adopción del cambio es el verdadero cuello de botella.
Seamos sinceros: la cultura es la parte más difícil.
Ese es el verdadero cuello de botella para la mayoría de las empresas.
¿Recuerdas a esos tipos que mencioné en la Cumbre de Ventas? ¿Los que se aferran a sus costumbres?
Les dije:
No lo juzgue hasta que vea cómo le ayudará a usted y a su trabajo diario. Deje que nuestros equipos le formen sobre cómo implementarlo de la mejor manera posible, facilítenos su flujo de trabajo y déjenos mostrarle cómo puede transformarlo.
No lo juzgue hasta que vea cómo le ayudará a usted y a su trabajo diario. Deje que nuestros equipos le formen sobre cómo implementarlo de la mejor manera posible, facilítenos su flujo de trabajo y déjenos mostrarle cómo puede transformarlo.
Y luego:
No querrá ser el último equipo que siga utilizando Lotus Notes. O un teléfono plegable. O seguir imprimiendo invitaciones de Calendario.
No querrá ser el último equipo que siga utilizando Lotus Notes. O un teléfono plegable. O seguir imprimiendo invitaciones de calendario.
No querrá ser el último equipo que siga utilizando Lotus Notes. O un teléfono plegable. O seguir imprimiendo invitaciones de Calendario.
La tecnología está evolucionando y usted querrá formar parte de ese cambio; de lo contrario, usted o su organización dejarán de ser relevantes.
Mi consejo para los líderes: dejen que los expertos les muestren lo que es posible.
Si eres un líder que duda a la hora de afrontar el incómodo diagnóstico de tu progreso en IA, esto es lo que te diría.
No tiene por qué hacerlo solo.
Déjenos, sus socios, expertos y agentes, ayudarle a descubrir el arte de lo posible. Podemos ayudarle a poner en marcha su organización con nuestros agentes certificados y recursos expertos, para que pueda empezar a trabajar rápidamente.
Tres acciones fundamentales:
- Forma a tu personal. Dótales de herramientas y confianza, no solo de acceso.
- Fomente una cultura de experimentación. Deje que los equipos fracasen rápidamente y repitan más rápido.
- Apóyese en sus socios tecnológicos. Hemos visto lo que funciona (y lo que no). Déjenos ayudarle a saltarse la curva de aprendizaje.
La brecha entre la madurez de la IA y la inversión en IA no hace más que aumentar. Solo el 13 % de las empresas están hoy en día totalmente preparadas para aprovechar el potencial de la IA, frente al 14 % de hace un año, según un estudio de Cisco. Mientras tanto, el 98 % afirma que la urgencia de implementar la IA ha aumentado. Eso no es sostenible.
Las empresas que triunfarán no son las que cuentan con los mayores presupuestos para IA.
Son aquellas que están dispuestas a:
- Evalúe con honestidad dónde se encuentran.
- Invierta en capacitación y formación.
- Establezca una gobernanza real.
- Comprométase con el trabajo necesario.
La tecnología está lista. La pregunta es si su organización está preparada para afrontar la realidad sobre su situación actual y realizar el trabajo pendiente para cerrar la brecha.
Esta es la incómoda verdad final: sus competidores están haciendo esa evaluación en este mismo momento.
Y las que actúen con decisión hoy serán las que conquisten cuota de mercado mañana.
