A pesar de que la inteligencia artificial ha demostrado su potencial transformador, su adopción masiva a nivel mundial aún enfrenta obstáculos considerables, ¿cuáles son los factores que están retrasando su implementación?
A medida que la inteligencia artificial avanza a un ritmo acelerado, esta tecnología poco a poco ha dejado de ser una promesa del futuro para convertirse en una realidad que está transformando industrias enteras, así como la manera en que muchas empresas operan.
Sin embargo, a pesar de que esta tecnología transformadora está marcando la pauta y redefiniendo la eficiencia, innovación y productividad en el entorno laboral muchas organizaciones aún dudan en aprovecharla debido a una serie de barreras técnicas, culturales y legales a nivel mundial que están deteniendo la adopción masiva de la inteligencia artificial, los cuales vale la pena abordar.
-
Falta de infraestructura tecnológica adecuada
Uno de los principales retos es la carencia de una infraestructura robusta capaz de soportar la ejecución de miles de soluciones de inteligencia artificial. Para que un modelo de IA funcione eficientemente, requiere acceso a centros de datos de alto rendimiento, redes de comunicación confiables, soluciones de ciberseguridad robustas y un ecosistema digital que le permita procesar grandes volúmenes de información en tiempo real.
En México y otros países en desarrollo, esta limitación es más notoria. De acuerdo con un estudio de Cisco publicado en noviembre de 2024, sólo el 16% de las empresas mexicanas consideran que están preparadas con la infraestructura crítica para adoptar tecnologías basadas en IA a nivel organizacional.
Además, la cantidad de organizaciones en el país que cuentan con los requerimientos técnicos para poder desplegar operaciones de IA de vanguardia disminuyó un 6% en comparación con los últimos dos años, lo que refleja cómo esta tecnología está avanzando a un ritmo más veloz que el desarrollo de las redes de infraestructura críticas para su ejecución, lo que se ha convertido en una limitante para su adopción.
-
Escasez de talento especializado en la materia
La inteligencia artificial es una disciplina que requiere de conocimientos avanzados en análisis de datos, programación, machine learning, procesamiento de lenguaje natural y otras áreas. Desafortunadamente, debido al crecimiento que ha tenido la IA en los últimos años, actualmente no hay suficientes profesionales para cubrir las necesidades del mercado.
Según el Foro Económico Mundial, para 2026 se requerirán más de 97 millones de nuevos empleos relacionados con temas de inteligencia artificial y ciencia de datos. Sin embargo, el número de profesionales capacitados no ha crecido al mismo ritmo.
De acuerdo con un estudio de McKinsey, en América Latina por ejemplo, solo el 1.6% de los empleados en empresas tecnológicas cuentan con habilidades avanzadas en IA, lo que limita la capacidad de estas organizaciones para desarrollar e integrar soluciones.
-
Brecha de habilidades digitales
La adopción de herramientas de inteligencia artificial no solo depende de contar con especialistas en el sector, también se requiere que todos los colaboradores comprendan cómo utilizar adecuadamente estas soluciones, para poder sacarles el máximo provecho. Sin embargo, aún existe una importante falta de habilidades digitales en gran parte de la fuerza laboral.
Según el informe Future of Jobs 2025 del Foro Económico Mundial, el 44% de las competencias laborales deberán transformarse para adecuarse a las nuevas tecnologías que surgirán en la era digital, pero solo el 18% de las empresas en América Latina están invirtiendo activamente en programas de reskilling. Esta situación está limitando la efectividad de las iniciativas de adopción tecnológica alrededor de todo el mundo.
-
Costos elevados de implementación
A pesar de que cada vez surgen más alternativas gratuitas de soluciones impulsadas por inteligencia artificial, estas usualmente no abarcan todas las necesidades de una organización y en muchas ocasiones los costos iniciales que implica la integración de IA a las operaciones de negocio pueden resultar elevados para las compañías.
De hecho, un informe del MIT Sloan publicado a finales del 2024 reveló que el 56% de las empresas que aún no han adoptado soluciones de IA mencionan el costo como su principal barrera.
Además de lo anterior, según los investigadores del MIT, la situación es aún más crítica en mercados emergentes, donde la presión por los resultados inmediatos muchas veces impide realizar inversiones tecnológicas a largo plazo, incluso cuando estas podrían representar una ventaja competitiva a futuro.
-
Resistencia al cambio dentro de las organizaciones
En muchas empresas, especialmente en las que están atadas a procesos tradicionales o tienen una estructura jerárquica, los empleados perciben a la IA como una amenaza directa a sus puestos de trabajo, en lugar de verla como una herramienta que puede ayudarlos a ser más eficientes y productivos, por lo que se resisten a su adopción.
Una encuesta de Deloitte aplicada en enero del 2025 a más de 2,000 trabajadores reveló que más de la mitad (57%) teme que su trabajo pueda ser reemplazado por soluciones de automatización o IA en los próximos cinco años. Esta resistencia al cambio suele manifestarse en la falta de colaboración, rechazo a capacitarse o sabotaje pasivo de la implementación de nuevas herramientas tecnológicas al interior de una compañía.
-
Desconfianza en la IA
Es complicado comprender en su totalidad la lógica detrás del funcionamiento de las soluciones de inteligencia artificial, las cuales son impulsadas por miles de datos, parámetros y algoritmos, entre otros factores. Esta falta de comprensión a su vez, está generando desconfianza hacia las soluciones de IA en un importante sector de la fuerza laboral, especialmente cuando se trata de utilizarla para tomar decisiones sensibles como contrataciones, evaluaciones de desempeño o asignaciones de crédito.
Respecto a lo anterior, un estudio reciente del Pew Research Center indica que el 66% de los adultos en América Latina consideran que la IA tomará decisiones de manera sesgada o cometerá un error si no se supervisa su funcionamiento adecuadamente. Esta falta de confianza en la tecnología está obstaculizando su integración a distintas, ya que muchas organizaciones prefieren que sus procesos sigan dependiendo de humanos antes que delegarlos a modelos inteligentes que no comprenden del todo, sin importar que dicho enfoque les cueste más.
-
Falta de conocimiento del retorno de inversión
Otra situación que está limitando la adopción masiva de la inteligencia artificial es la falta de claridad sobre el retorno de inversión (ROI) que puede llegar a generarle a las organizaciones. De hecho, según un estudio que PwC publicó en diciembre del 2024 revela que el 48% de los ejecutivos que no han invertido en IA lo atribuyen a la falta de evidencia sobre beneficios tangibles.
Pese a que muchos líderes confían en su potencial transformador, también subrayan que sus beneficios financieros aún son inciertos a largo plazo, ya que su llegada al entorno empresarial tiene relativamente poco tiempo.
-
Ausencia de regulaciones claras
Muchos especialistas en tecnología coinciden en que el avance acelerado de la inteligencia artificial está dejando atrás a los marcos normativos que deberían acompañarlo. En muchos países, aún no existen regulaciones claras que definan responsabilidades, estándares éticos o protocolos de seguridad en torno al uso de IA.
Por ejemplo en el caso de México, en abril de 2024 se propuso una “Ley General de Inteligencia Artificial” para establecer lineamientos sobre el desarrollo y uso ético de esta tecnología, sin embargo, hasta mayo de 2025 esta legislación sigue sin ser aprobada por el Congreso.
Esta falta de certeza jurídica genera dudas entre los líderes empresariales, quienes temen futuras sanciones, demandas o cambios regulatorios que afecten sus inversiones tecnológicas.
No cabe duda que la inteligencia artificial tiene el potencial de redefinir la manera en que operan las organizaciones, generando mayor eficiencia, precisión y escalabilidad. Sin embargo, para fomentar su adopción masiva aún hay muchas cosas por hacer, incluyendo invertir en infraestructura tecnológica moderna, fomentar el desarrollo de talento especializado, promover una cultura organizacional abierta a la transformación digital y establecer marcos legales que ofrezcan certeza y confianza a los inversionistas. Solo así será posible desbloquear el verdadero potencial de esta tecnología y construir un ecosistema donde la inteligencia artificial esté al servicio del progreso económico y social, así como del bienestar de las personas.
