La inteligencia artificial se ha convertido en una de las principales prioridades de inversión para las empresas tecnológicas y de telecomunicaciones. Sin embargo, los riesgos éticos, la calidad de los datos y la falta de una estrategia integral podrían limitar los beneficios económicos de su implementación, de acuerdo con un análisis de KPMG México.
El estudio KPMG 2025 Technology & Telecommunications CEO Outlook, retomado en un artículo de opinión publicado en octubre de 2026, revela que 71% de las organizaciones tecnológicas y 62% de las compañías de telecomunicaciones prevén destinar entre 10% y 20% de sus presupuestos al fortalecimiento de capacidades de inteligencia artificial.
La investigación, realizada entre 230 directores generales a nivel mundial, también muestra que ocho de cada diez ejecutivos confían en las perspectivas de crecimiento de sus empresas.
No obstante, 64% identifica riesgos relacionados con sesgos algorítmicos, privacidad y propiedad intelectual, mientras que 59% señala dificultades para preparar información confiable y estructurada.
Para KPMG, el desafío empresarial ya no consiste únicamente en incorporar herramientas de IA, sino en desarrollar una estrategia que permita obtener beneficios medibles y justificar las inversiones realizadas.
Ocho de cada diez CEO confían en el crecimiento de sus empresas
La transformación tecnológica está modificando las expectativas de los directivos de las industrias de tecnología y telecomunicaciones.
De acuerdo con KPMG, 80% de los CEO encuestados confía en las perspectivas de crecimiento de sus organizaciones, pese a los cambios económicos y geopolíticos.
La investigación considera las respuestas de 230 directores generales de ambos sectores:
- 120 CEO de empresas tecnológicas.
- 110 CEO de compañías de telecomunicaciones.
El análisis también señala que 40% de los participantes prevé un sólido crecimiento de los beneficios asociados con la adopción de tecnología.
Estas expectativas reflejan la importancia que los directivos atribuyen a la innovación y a la transformación de sus modelos de negocio.
Sin embargo, se trata de previsiones empresariales, no de resultados financieros ya materializados.
La inteligencia artificial gana espacio en las decisiones de inversión
Entre los participantes de la industria tecnológica, 75% identifica la inteligencia artificial como una prioridad de inversión.
En el sector de telecomunicaciones, la proporción alcanza 66%.
La diferencia muestra que ambas industrias consideran relevante esta tecnología, aunque las empresas tecnológicas presentan una mayor proporción de directivos que la ubican entre sus prioridades.
El estudio no proporciona montos de inversión en dólares ni un presupuesto agregado de las compañías participantes.
Por ello, sus resultados permiten conocer las intenciones de inversión, pero no calcular cuánto capital se destinará efectivamente a inteligencia artificial.
Empresas tecnológicas y de telecomunicaciones invertirían entre 10% y 20% de sus presupuestos en IA
Uno de los principales hallazgos del estudio se relaciona con la proporción de recursos que las organizaciones planean asignar a la inteligencia artificial.
Según KPMG, 71% de las empresas tecnológicas y 62% de las compañías de telecomunicaciones prevén destinar entre una décima y una quinta parte de sus presupuestos al fortalecimiento de sus capacidades en IA.
Los recursos se orientarían principalmente al desarrollo de capacidades para mejorar la toma de decisiones, analizar información, impulsar la innovación y crear nuevos productos y servicios.
Desde una perspectiva empresarial, estas inversiones buscan fortalecer la eficiencia operativa y generar nuevas oportunidades de crecimiento.
No obstante, el porcentaje de presupuesto señalado por los directivos no representa necesariamente un aumento equivalente del gasto total, pues el documento no precisa la base presupuestaria utilizada por cada organización.
¿En qué están utilizando la IA las empresas?
El análisis de KPMG identifica aplicaciones distintas según la actividad de cada industria.
En el sector de semiconductores, las compañías utilizan inteligencia artificial para desarrollar hardware compatible con esta tecnología y mejorar los procesos productivos.
Las empresas de software como servicio, conocidas como SaaS, emplean herramientas de IA para personalizar sus soluciones, optimizar operaciones y fortalecer el análisis de datos.
Por su parte, las compañías de telecomunicaciones utilizan chatbots, analítica predictiva y tecnologías de redes basadas en la nube.
Estas herramientas pueden contribuir a mejorar la atención al cliente, analizar el funcionamiento de las redes y fortalecer los mecanismos de ciberseguridad.
KPMG también destaca el caso de las plataformas de streaming, que utilizan información de sus usuarios para personalizar contenidos y desarrollar modelos publicitarios más focalizados.
El 64% de los CEO advierte riesgos éticos en la inteligencia artificial
A pesar de las expectativas favorables, la adopción de inteligencia artificial enfrenta obstáculos que pueden comprometer su funcionamiento y generar responsabilidades para las empresas.
El 64% de los directivos encuestados identifica riesgos relacionados con los sesgos de los modelos, la privacidad de los datos y el uso de propiedad intelectual.
Entre las preocupaciones se encuentran las posibles prácticas discriminatorias derivadas de decisiones automatizadas.
También destacan los riesgos de incumplimiento en materia de protección de información y derechos de autor.
Estos desafíos adquieren relevancia cuando las organizaciones utilizan sistemas de inteligencia artificial para procesar información de clientes, generar contenidos o apoyar decisiones empresariales.
¿Cómo pueden afectar los sesgos algorítmicos a las empresas?
Los modelos de inteligencia artificial utilizan información para identificar patrones y generar resultados.
Cuando los datos contienen errores, desequilibrios o características que afectan la representación de determinados grupos, los resultados pueden reproducir esas limitaciones.
En un entorno empresarial, esto podría generar decisiones inconsistentes o prácticas que requieran revisión.
Por ello, KPMG considera necesario que la implementación tecnológica contemple mecanismos de supervisión y una evaluación de sus implicaciones éticas.
El estudio no cuantifica pérdidas económicas asociadas con estos riesgos ni identifica sanciones específicas sufridas por las empresas participantes.
Sin embargo, los directivos reconocen que estos factores pueden dificultar una implementación exitosa.
Calidad de los datos: el principal problema operativo para el 59% de los directivos
Otro desafío importante se encuentra en la información utilizada para alimentar los sistemas de inteligencia artificial.
De acuerdo con KPMG, 59% de los CEO identifica la preparación de los datos como una de las principales dificultades para adoptar estas tecnologías.
Muchas organizaciones trabajan con información distribuida entre diferentes plataformas, áreas y sistemas.
Esto puede complicar la integración de registros y la construcción de bases de datos confiables.
Además, no toda la información disponible cuenta con una estructura adecuada para utilizarse en modelos de inteligencia artificial.
¿Por qué la calidad de los datos afecta los resultados de la IA?
Los sistemas de inteligencia artificial dependen de la información utilizada durante su desarrollo y operación.
Si los datos son incompletos, inconsistentes o poco confiables, los resultados pueden presentar limitaciones.
Para las empresas, esto significa que adquirir herramientas tecnológicas no es suficiente.
También necesitan procesos que permitan organizar, actualizar y verificar la información.
KPMG considera que la preparación de los datos debe formar parte de una estrategia integral de transformación empresarial.
La falta de coordinación entre áreas puede reducir los beneficios de las inversiones y dificultar la evaluación de resultados.
Proyectos aislados de IA podrían elevar costos sin mejorar la productividad
Uno de los principales señalamientos del análisis de KPMG está relacionado con la manera en que las empresas implementan inteligencia artificial.
En algunas organizaciones, diferentes áreas desarrollan proyectos piloto sin una estrategia común.
Aunque estas iniciativas pueden servir para explorar aplicaciones, su operación aislada puede generar duplicidades y dificultar la integración de resultados.
Andrés Aldama, socio de Asesoría en Estrategias y Procesos de Transformación Tecnológica (CIO Advisory) de KPMG México, advierte en su artículo que la falta de coordinación puede incrementar costos y limitar los beneficios.
El especialista señala que los proyectos independientes pueden derivar en mejoras marginales o incluso inexistentes.
Esto puede afectar la confianza de las organizaciones en la capacidad de la inteligencia artificial para generar el retorno esperado.
¿Qué es el retorno de inversión en inteligencia artificial?
El retorno sobre la inversión (ROI) permite evaluar la relación entre los beneficios económicos obtenidos y los recursos destinados a un proyecto.
En el caso de la inteligencia artificial, las empresas pueden considerar diferentes factores para determinar si una implementación resulta conveniente.
Entre ellos se encuentran los costos de adquisición y operación de la tecnología, las horas de trabajo que permite ahorrar y los cambios en productividad o calidad.
También pueden evaluarse los ingresos adicionales asociados con nuevos productos o servicios.
Sin embargo, estos beneficios deben medirse de manera consistente y compararse con los costos reales.
KPMG advierte que la ausencia de una estrategia común puede dificultar esta evaluación.
El documento no establece un porcentaje promedio de ROI para las empresas encuestadas ni un plazo general para recuperar las inversiones en IA.
Telecomunicaciones y tecnología, dos industrias que están transformando sus modelos de negocio
Las empresas de tecnología y telecomunicaciones se encuentran entre las organizaciones que han desarrollado aplicaciones de inteligencia artificial en diferentes etapas de sus operaciones.
En telecomunicaciones, la analítica predictiva permite procesar información relacionada con el comportamiento de las redes y los usuarios.
Los chatbots pueden apoyar la atención al cliente y automatizar determinadas interacciones.
En la industria tecnológica, las herramientas de IA contribuyen al análisis de datos, la personalización de productos y la optimización de procesos.
Estos casos muestran cómo la tecnología puede incorporarse a funciones distintas de una misma organización.
Sin embargo, el estudio también plantea que los beneficios dependen de la coordinación entre las áreas responsables.
Una implementación fragmentada puede impedir que las mejoras operativas se traduzcan en resultados empresariales más amplios.
¿Qué necesitan las empresas para aprovechar sus inversiones en IA?
A partir de los desafíos identificados por KPMG, las organizaciones pueden considerar cuatro elementos para desarrollar una estrategia de inteligencia artificial.
Primero, definir objetivos de negocio. Las inversiones deben responder a necesidades concretas, como mejorar procesos, analizar información o desarrollar servicios.
Segundo, fortalecer la calidad de los datos. Las empresas necesitan información confiable y estructurada para alimentar sus sistemas.
Tercero, incorporar mecanismos de supervisión. Los riesgos éticos, la privacidad y el uso de propiedad intelectual requieren controles que acompañen la implementación tecnológica.
Cuarto, coordinar los proyectos entre áreas. Una estrategia común permite evaluar resultados y reducir el riesgo de desarrollar soluciones duplicadas.
Estos elementos se desprenden de los desafíos expuestos por el especialista de KPMG, aunque el documento no presenta una metodología única de implementación aplicable a todas las organizaciones.
Inteligencia artificial: la inversión no garantiza mejores resultados empresariales
Los resultados del estudio de KPMG muestran que las compañías tecnológicas y de telecomunicaciones mantienen expectativas favorables sobre el potencial de la inteligencia artificial.
El 80% de los directivos confía en el crecimiento de sus empresas, mientras que una proporción importante planea destinar entre 10% y 20% de sus presupuestos al desarrollo de capacidades tecnológicas.
Sin embargo, las preocupaciones relacionadas con ética, calidad de datos y coordinación de proyectos representan obstáculos para obtener beneficios sostenibles.
Para las organizaciones, el reto consiste en vincular las inversiones con objetivos concretos y desarrollar mecanismos que permitan evaluar su desempeño.
La inteligencia artificial puede contribuir a la transformación empresarial, pero su rentabilidad dependerá de la calidad de su implementación y de la capacidad de las compañías para convertir las herramientas tecnológicas en resultados medibles.
