Los resultados muestran que la IA ya forma parte del movimiento real de las empresas. El 54% cuenta con un plan estratégico que incluye transformación AI & Data Driven y el 75% ya ha incorporado la IA a la hoja de ruta de su transformación digital.

La IA generativa también consolida su despliegue. El 85% de las empresas ya está iniciando o desplegando GenAI de algún modo, y solo el 15% todavía declara que no la utiliza. Entre las herramientas más desplegadas destacan ChatGPT (58%), Copilot (49%), Gemini (38%) y la irrupción de Claude (30%), que pasa del 3% al 30% en un año. Los usos más habituales se concentran en generar ideas, escribir textos, crear contenidos de marketing, mejorar habilidades lingüísticas, apoyar tareas de investigación y activar asistentes conversacionales o automatización con agentes. 

También la IA agéntica acelera con claridad. Las empresas que ya han desplegado agentes de IA pasan del 4% al 14%, el 20% está haciendo pilotos, el 19% tiene plan de implantación y el porcentaje de organizaciones que aún no los utiliza cae al 29%. Además, el 68% ya está dando algún paso con agentes para automatizar procesos.

Aquí aparece la gran conclusión del estudio.

Mientras la IA gana velocidad, los pilares que deberían sostener esa transformación siguen mostrando debilidades. El propio informe habla de una “aparente paradoja” entre la fuerte adopción de la IA y el ligero retroceso del índice de madurez. Y la explica de forma muy clara: las organizaciones están incorporando IA avanzada sobre estructuras de datos todavía inmaduras, y al hacerlo toman conciencia de las carencias en gobierno, arquitectura y cultura del dato. 

Los indicadores que más bajan este año son precisamente los que sostienen la escalabilidad real:

• Data Architecture cae de 6,4 a 5,2 
• Data Unit baja de 4,8 a 4,1 
• Teams, que mide la visión compartida del dato en los equipos, desciende de 5,6 a 4,9 

Esta tensión es la clave de lectura del estudio: la IA acelera, pero el dato sigue siendo el gran condicionante de la madurez.

La madurez AI & Data Driven sigue dependiendo de algo mucho más amplio que la adopción tecnológica.

Solo el 37% de las empresas afirma que la cultura del dato está desplegada en toda la organización, mientras el 52% dice que esa cultura solo existe en algunas áreas. Además, el estudio señala que el principal freno para la transformación sigue estando en la cultura y en las personas. 

A esto se suma la base de gestión del dato. Aunque más de la mitad de las empresas ha activado una estrategia, solo el 14% dispone de Data Lake y el 29% todavía no cuenta con infraestructura de Business Intelligence. El 89% considera, además, que la gestión con datos sigue siendo una clara área de mejora.

En otras palabras: la conversación ya está en la IA, pero el trabajo de fondo sigue estando en la arquitectura, el gobierno, la unidad de dato, la capacitación y la capacidad de alinear a los equipos en torno a una visión común.

Otro de los mensajes relevantes del estudio es que la IA ya exige más estructura.

El 52% de las empresas afirma haber asignado la responsabilidad de orquestar la IA a una figura tipo CAIO o equivalente, frente al 36% del año anterior. Aun así, la gobernanza sigue siendo desigual: un 35% se apoya en guías básicas, un 26% tiene comité de ética y un 33% sigue sin controles. Además, solo un 7% menciona explícitamente el EU AI Act dentro de sus marcos actuales.

También en presupuesto queda recorrido. El 43% sigue sin partida propia para IA y otro 39% la orienta solo a pilotos.

Todo ello refuerza una idea de fondo: la adopción de IA ya es visible, pero la madurez exige un trabajo mucho más coordinado entre estrategia, dato, procesos, personas y gobierno.

El ajuste del índice general a 4,9 no debería leerse como una mala noticia. Más bien al contrario. Refleja que las empresas están entrando en una fase más realista, en la que la incorporación de IA ya no se observa solo como una oportunidad, sino también como un espejo que muestra con más claridad las debilidades estructurales de la organización.

La gran oportunidad ahora está en cerrar esa brecha: fortalecer la Data Unit, invertir en arquitectura, reforzar la AI & Data Literacy, trabajar la gestión del cambio y convertir el dato en una base operativa y estratégica capaz de sostener la siguiente ola de automatización y agentes. El estudio insiste precisamente en esa necesidad de mejorar la gestión del dato y la inteligencia artificial para aprovechar al máximo las oportunidades de la era IA.