Un estudio de NTT Data y MIT Español advierte que los desafíos tecnológicos profundos afectarán la transformación digital en 2026, especialmente en adopción de IA. El 44% de los líderes tecnológicos latinoamericanos reporta problemas con la calidad y cantidad de datos, y el 42% enfrenta falta de claridad estratégica frente a esta tecnología.
La llamada “exclusión técnica”, definida como el impacto de tecnología central obsoleta en la capacidad de innovar, es señalada por expertos como la raíz del problema. Tory Jackson, de Galileo Financial Technologies, afirma que esto debe resolverse antes de esperar rendimiento real en proyectos más ambiciosos de IA.
Inversión en IA no se traduce en madurez
Aunque el 92% de las empresas mexicanas invierte en IA como parte de su transformación digital, solo el 1% ha alcanzado la “madurez de IA”, según el Informe de Madurez Digital 2025 de la American Chamber/México. Los CEO mexicanos identifican como principal desafío la falta de experiencia en gobernanza de datos y ciberseguridad.
El 48% de los empleados considera que el análisis de datos de calidad es el factor más crucial para la adopción de IA. Jackson insiste en que las barreras están en un nivel fundamental: solo el 26% de los líderes tecnológicos mexicanos afirma que los datos fluyen libremente en la infraestructura de su empresa.
Brecha entre objetivos digitales y realidad operativa
El Índice de Inclusión Técnica de Galileo revela una brecha significativa entre las metas de transformación digital y su implementación. El 89% de los líderes tecnológicos considera relevante actualizar sistemas para atender a clientes más diversos, pero solo el 26% cree poder lanzar una nueva función inclusiva con gran facilidad.
“Sin una base digital sólida, la innovación seguirá rezagada. Las empresas luchan por integrar nuevas tecnologías con sistemas obsoletos, y los departamentos de TI gastan más tiempo en solucionar problemas que en lanzar productos”, explica Jackson. Superar los silos de datos y modernizar infraestructura heredada es clave para implementar IA con éxito, desarrollar servicios rentables y obtener mayores retornos de inversión.
