Un nuevo estudio de MAS Analytics pone cifras concretas a una realidad que vemos todos los días en terreno: la brecha entre hablar de inteligencia artificial e implementarla con impacto real en el negocio.
El informe "Estado de la adopción de Inteligencia Artificial en empresas chilenas: progreso, brechas y prioridades para escalar" combina una encuesta a 166 gerentes y ejecutivos de sectores como servicios financieros, retail, consumo masivo, energía, manufactura, ingeniería y servicios, con entrevistas en profundidad a 13 directores y ejecutivos de datos y tecnología de empresas como BCI, Coca Cola Andina, Penta Financiero, Copec y Microsoft.
La conclusión principal: apenas el 3,6% de las empresas en Chile ha logrado escalar sus proyectos de IA de forma transversal con captura efectiva de valor. Un número que queda por debajo del promedio global cercano al 7% reportado por McKinsey.
Dónde está la mayoría
El 42,2% de las empresas encuestadas se encuentra en fase de exploración: evaluando cómo la IA aporta valor, sin inversiones significativas ni roadmap definido. El 25,9% avanzó a pilotos iniciales con pruebas acotadas pero sin integración en procesos core. El 28,3% tiene iniciativas operativas en proceso de optimización. Y el 3,6% que escaló, lo hizo con retornos medibles, gobernanza consolidada y uso transversal en múltiples áreas.
El estudio detalla qué caracteriza a cada etapa. Las empresas en exploración muestran ausencia de sponsor ejecutivo, ideas de casos de uso dispersas y falta de estrategia. Las que están en pilotos suelen validar viabilidad técnica sin medir impacto económico. Las que implementan tienen equipos de datos más consolidados pero operan en silos. Y las pocas que escalan cuentan con indicadores de ROI claros, presupuestos dedicados y capacidad interna para mantener y optimizar modelos de forma continua.
La barrera no es el presupuesto
Las principales barreras para escalar IA no son tecnológicas ni presupuestarias. Son organizacionales y estructurales.
El gobierno de datos lidera con un 34,3%: calidad, trazabilidad y control de la información. Le sigue la cultura organizacional y resistencia al cambio con 23,5%. Las dificultades para integrar datos entre áreas alcanzan un 21,7%. Identificar casos de uso con retorno justificable representa un 11,5%. La falta de talento y capacidades internas un 7,8%. Y el presupuesto, que muchos asumen como el gran obstáculo, aparece como una limitante marginal con un 1,2%.
El estudio lo resume con claridad: el problema no es invertir en IA, sino saber cómo y dónde hacerlo para generar valor real.
Una cultura que todavía está en fase de curiosidad
El análisis de cultura organizacional frente a la IA revela un dato que el artículo de prensa no cubrió en detalle. El 43,8% de las organizaciones está en etapa de curiosidad inicial: conversaciones tempranas, actitud positiva pero sin claridad de prioridades. El 28,8% pasó a aprendizaje activo, con pruebas de herramientas generativas y equipos explorando casos de uso. El 12,5% tiene colaboración en marcha entre negocio y tecnología. El 8,8% alcanzó adopción integrada en procesos operativos. Y el 6,2% opera como AI-first, con gobernanza formal, roles de Chief Data Officer y presupuesto dedicado.
El 72% concentrado entre curiosidad y aprendizaje activo explica por qué tantas empresas quedan atrapadas entre pilotos y exploración. Sin cultura de adopción, la tecnología no escala.
Lo que las empresas identifican como acelerador
Cuando se les preguntó por la condición más importante para acelerar la adopción de IA, las respuestas confirmaron que el desafío es organizacional, no técnico.
La cultura organizacional y gestión del cambio lidera con 42,5%. Le sigue el liderazgo y compromiso de la alta dirección con 33,8%. La disponibilidad y calidad de datos aparece en tercer lugar con 16,2%. Talento y capacitación interna representa un 5%. Y el apoyo de partners tecnológicos un 2,5%.
Más de dos tercios de las respuestas apuntan a cultura y liderazgo. La tecnología está disponible. Lo que falta son las condiciones organizacionales para que genere valor.
La brecha con Europa es cerrable
El estudio incluye una perspectiva comparada con el ecosistema europeo a través de Silvina Arce y Rafael Fernández del Club Chief Data Officer Spain and Latam. Su lectura sitúa a Chile entre dos y tres años por detrás de los contextos europeos más avanzados, pero con velocidad de adopción creciente.
En Europa, el 62% de las organizaciones ya superó la mitad de sus iniciativas impulsadas por datos. Un 24% opera con más del 75% de sus decisiones apoyadas en analítica. En Chile, el 68,1% sigue en exploración y pilotos. La brecha no es tecnológica. Es cultural, organizacional y de gobernanza.
Lo que dicen los ejecutivos
Ignacio Yarur, presidente de BCI, plantea que no existe una estrategia de IA: existe la estrategia de la empresa, y el rol del directorio es entender cómo la IA la fortalece.
María Francisca Yáñez, directora de Coca Cola Andina y Board Member del CENIA, advierte que para tecnologías de uso general como la IA se necesita superar un umbral del 50% de adopción antes de generar impacto real. Y agrega: en el desafío de transformación con IA, el 70% no es tecnología. Son las personas.
Andrea Hernández, gerenta de transformación digital de Penta Financiero, apunta a que los pilotos son una de las etapas más importantes para avanzar al uso de IA en operación real, y que validar datos, tener gobernanza y contar con un equipo dedicado a la adopción del cambio son condiciones irrenunciables.
Matías Sahli, cofundador y CEO de MAS Analytics, marca que la diferencia entre empresas pioneras y seguidoras está en la mentalidad de atreverse a tomar riesgo controlado antes que la competencia. Y advierte: el miedo es el peor enemigo de la creatividad y la innovación.
Qué significa esto para las empresas B2B en Chile
Los datos de MAS Analytics confirman algo que en NLACE hemos documentado en más de 35 empresas atendidas: implementar IA sin ordenar procesos acelera el desorden.
La mayoría de las organizaciones chilenas no tiene un problema de acceso a tecnología. Tiene un problema de estructura. Datos dispersos en documentos, personas y herramientas. Alta dependencia de individuos críticos. Procesos manuales repetitivos. CRM subutilizado o mal configurado. Automatización aplicada sin diagnóstico previo.
El estudio le pone números a una intuición que el mercado ya tenía. La oportunidad no está en comprar más herramientas. Está en diseñar los sistemas que permitan que esas herramientas generen valor.
El camino hacia adelante
El propio estudio lo sintetiza en su perspectiva final: la IA no se escala desde la tecnología, sino desde el diseño del sistema completo que la sostiene. Estrategia, datos, arquitectura, personas, liderazgo, gobierno y adopción organizacional no son dimensiones independientes. Son componentes interdependientes de una misma decisión estratégica.
Si tu empresa está en ese 96,4% que aún no ha logrado escalar IA con retornos medibles, el primer paso no es comprar una plataforma. Es entender dónde está parada tu organización y qué necesita para avanzar.
Fuentes:
- Estudio "Estado de la adopción de Inteligencia Artificial en empresas chilenas: progreso, brechas y prioridades para escalar", MAS Analytics, marzo 2026.
- Artículo de Marco Zecchetto, Diario Financiero, 18 de marzo de 2026.
