Marc Sureda
La adopción de la inteligencia artificial en la industria avanza con ambición, pero no siempre con las condiciones necesarias para sostenerla. Esa es una de las ideas centrales del nuevo informe publicado por GlobalLogic (empresa del Grupo Hitachi) en colaboración con HFS Research, centrado en la forma en que las organizaciones industriales están gestionando tres transiciones que se cruzan entre sí: la incorporación de la IA, el giro hacia la sostenibilidad y la adaptación de la fuerza laboral.
La investigación se ha realizado a partir de una encuesta a más de 100 ejecutivos y directivos de compañías industriales con un valor superior a los 1.000 millones de dólares en sectores como automoción, aeronáutica, química, energía y servicios públicos, y construcción. El diagnóstico que plantea el estudio apunta a una tensión recurrente: los líderes declaran urgencia por transformar, pero una desalineación entre prioridades actuales y expectativas a medio plazo está ralentizando la innovación.
En esa brecha entre intención y ejecución, el dato más repetido en el informe es el relativo a las competencias. El 51% de las organizaciones señala la falta de habilidades como la principal razón por la que las iniciativas de IA y tecnología avanzada fracasan o rinden por debajo de lo esperado. No se trata solo de un problema de contratación, sino también de organización interna: el trabajo identifica que cerca de la mitad carece de programas estructurados de mejora de habilidades. Mientras que el 42% declara dificultades para encontrar talento digital y en IA.
El propio informe vincula esta situación con cambios demográficos y de oferta laboral. A medida que profesionales experimentados se jubilan y disminuye la entrada de nuevos candidatos en puestos tradicionales, algunas compañías están recurriendo a enfoques como la IA agencial (modelos capaces de ejecutar tareas con mayor autonomía) y a la innovación impulsada por objetivos de sostenibilidad para intentar cerrar la brecha. En términos prácticos, el estudio sugiere que muchas organizaciones están intentando acelerar la adopción de tecnologías avanzadas sin disponer de elementos básicos como talento suficiente, marcos claros de gobernanza de la IA o planes de transición que conecten la presión por la eficiencia inmediata con los objetivos estratégicos.
Además del factor humano, el informe identifica un obstáculo técnico con impacto directo en los plazos y en el retorno de la inversión. Casi la mitad de los encuestados (49%) considera que integrar nuevas tecnologías con sistemas heredados es el mayor freno para desplegar capacidades digitales avanzadas. En el lenguaje de TI, estos entornos “heredados” son plataformas y aplicaciones antiguas que siguen siendo críticas para la operación, pero que resultan difíciles de evolucionar sin introducir complejidad, riesgos o costes adicionales. El informe los relaciona con la generación de deuda técnica, que se acumula cuando se mantiene la operativa mediante adaptaciones parciales en lugar de modernizaciones de fondo.
La investigación también aporta una fotografía de prioridades en transición. En el momento actual, casi la mitad de los ejecutivos (46%) sitúa la reducción de costes operativos entre sus tres principales prioridades. Sin embargo, el estudio sostiene que esa jerarquía cambiará en el corto plazo: en un horizonte de dos años, la adopción de la IA y la optimización operativa pasarán a ocupar el primer lugar entre las prioridades. El mensaje implícito es que el ahorro inmediato no desaparece, pero se reconfigura hacia iniciativas que prometen eficiencia sostenida a través de automatización y rediseño de procesos.
En ese contexto, HFS Research plantea que las transiciones de sostenibilidad, talento y tecnología deben dejar de tratarse como programas paralelos y empezar a integrarse tanto en la estrategia como en la operación diaria. La investigación lo enmarca como una necesidad de coherencia: mostrar a la plantilla actual y futura que la empresa se está preparando para un futuro sostenible y basado en tecnología, y no limitándose a reaccionar a lo que otros impulsan.
El texto incluye, una referencia a mercados como Colombia para ilustrar la fricción entre disponibilidad de perfiles y capacidad real de incorporarlos a la operación. Según la visión aportada desde GlobalLogic para Latinoamérica, el país destaca por oferta académica de posgrado en IA, pero la industria todavía encuentra dificultades para integrar ese talento en modelos operativos que permitan escalar la IA y demostrar impacto medible.
En cuanto a recomendaciones, el informe insiste en que el problema no se resuelve con una única medida aislada. Plantea la necesidad de conectar eficiencia de corto plazo con estrategia de largo plazo, invertir desde ahora en desarrollo de talento y en marcos de trabajo humano-IA, modernizar sistemas con una lógica de habilitar nuevos modelos operativos (en lugar de prolongar la infraestructura heredada mediante “parches”) y definir métricas claras junto con trayectorias profesionales que evidencien compromiso con la innovación.
El cierre del estudio es coherente con el conjunto de hallazgos: las empresas industriales no evitarán la presión de equilibrar la exigencia operativa del presente con la transformación estratégica, pero tendrán más opciones de éxito aquellas que construyan estructuras capaces de avanzar en ambos frentes de forma simultánea.
