La infraestructura obsoleta es uno de los mayores obstáculos para el éxito de la IA en las empresas.
Así se desprende de un estudio sobre IA elaborado por GFT Technologies, que sostiene además que la gran mayoría de los líderes tecnológicos afirma que esta situación ya ha obligado a sus organizaciones a abandonar iniciativas de IA.
La encuesta de GFT, realizada por Wakefield Research entre 945 CIO y CTO de 19 países -entre el 11 al 31 de agosto de 2026- en empresas con al menos 500 millones de dólares de ingresos anuales, muestra que el potencial de la IA y los riesgos asociados a ella están aumentando en paralelo.
Entre los principales temas abordados en el estudio se incluyen: cómo los sistemas heredados están debilitando las iniciativas de IA, el creciente escepticismo sobre el retorno de la inversión en IA, la incertidumbre geopolítica y regulatoria que está llevando a las empresas a replantearse su estrategia de proveedores, la creciente desconfianza sobre cómo las empresas explican las decisiones sobre sus plantillas relacionadas con la IA y el incremento del riesgo personal para los líderes tecnológicos.
“La adopción de la IA avanza rápidamente, pero nuestra investigación demuestra que las empresas están reconociendo cada vez más la importancia de los cimientos sobre los que se apoya”, resalta Marco Santos, CEO Global de GFT Technologies.
Para el directivo, “para muchas organizaciones, la infraestructura legacy se está convirtiendo en una limitación real: no solo para la innovación, sino también para la seguridad y la escalabilidad; reducir esa brecha entre la ambición en IA y la preparación de la infraestructura es fundamental para convertir la inversión en IA en un valor empresarial sostenible”.
Índice de temas
Principales hallazgos del informe
La infraestructura legacy está frenando la IA
Los encuestados consideran que los sistemas obsoletos dificultan el progreso de la IA y generan graves riesgos de seguridad. El 84% afirma que las limitaciones de sus sistemas legacy han provocado que su organización cancele un piloto o un proyecto de IA. Asimismo, el 93% cree que no modernizar antes de ejecutar IA sobre infraestructura obsoleta acabará desencadenando una crisis de seguridad que afecte a toda la organización.
El 84% afirma que las limitaciones de sus sistemas legacy han provocado que su organización cancele un piloto o un proyecto de IA
“Las empresas están descubriendo que no se puede construir una estrategia de IA de futuro sobre una infraestructura del pasado. Modernizar los sistemas legacy ya no es únicamente una cuestión de eficiencia tecnológica: es una condición para poder escalar la IA con seguridad, cumplir con las exigencias regulatorias y convertir la inversión en resultados reales de negocio”, señala Manuel Lavín, director ejecutivo de GFT Europa y CEO de GFT España.
La inversión en IA crece más rápido que el valor que puede generar
Los líderes tecnológicos reflejan su preocupación sobre cómo el gasto en IA está superando el valor que realmente puede aportar, lo que podría indicar una ‘burbuja de IA’. El 89% está preocupado por que la inversión global en IA pueda estar creciendo más rápido que el valor empresarial que puede generar de forma realista.
La incertidumbre geopolítica reconfigura la estrategia de proveedores
Las recientes interrupciones en el acceso a modelos de IA están llevando a las empresas a replantearse a fondo cómo acceden a las capacidades de IA que necesitan.
El 99% afirma que las posibles restricciones gubernamentales al acceso a la IA incrementan la importancia de no depender de un único proveedor de IA, tras la disputa del Gobierno de EE. UU. con Anthropic por el acceso a sus modelos Mythos y Fable a comienzos de este año.
El 42% se inclina por construir internamente la infraestructura de IA en lugar de adquirirla a proveedores externos
En este contexto, el 42% de los encuestados se inclina ahora por construir internamente la infraestructura de IA en lugar de adquirirla a proveedores externos.
Escepticismo sobre el impacto de la IA en las plantillas
Los líderes tecnológicos cuestionan la idea de que la IA, por sí sola, explique los recientes cambios en las plantillas. El 91% cree que algunas empresas cotizadas citan la IA para justificar cambios en sus plantillas cuyo objetivo principal sería impulsar el precio de sus acciones.
Riesgo personal para los líderes tecnológicos
A medida que la IA escala, los CIO y CTO de las compañías están cada vez más preocupados porque las consecuencias de un posible fracaso puedan recaer personalmente sobre ellos. El 89% está preocupado por que una decisión errónea sobre la plantilla al escalar la IA pueda poner en riesgo su propio puesto. Solo el 20% afirma que otros miembros de la alta dirección y del consejo de administración de su organización comprenden plenamente los riesgos de seguridad de ejecutar IA sobre sistemas legacy.
El 89% está preocupado por que una decisión errónea sobre la plantilla al escalar la IA pueda poner en riesgo su propio puesto
Lo que muestran los datos
El análisis de GFT apunta a una brecha creciente en la implementación de IA. Aunque las empresas continúan acelerando la adopción de IA, muchas están escalando la IA más rápido de lo que su infraestructura de base puede soportar.
Los sistemas heredados provocan fallos repetidos de proyectos, la dependencia de un único proveedor deja las hojas de ruta de IA expuestas a fuerzas fuera del control de cualquier empresa, y los líderes tecnológicos asumen cada vez más el coste personal y profesional cuando las cosas no salen según lo previsto.
A pesar de todo ello, la adopción sigue acelerándose. Las empresas que están obteniendo valor real de la IA la tratan como el resultado de una inversión deliberada desde la base, y no como una capa añadida sobre una infraestructura, una gobernanza y una estrategia de plantilla diseñadas para otra época.
Las empresas que están obteniendo valor real de la IA la tratan como el resultado de una inversión deliberada desde la base
Los hallazgos señalan una prioridad clara para las empresas que buscan cerrar la brecha de implementación de IA: construir primero una base sólida es lo que permite que el valor y la velocidad que se consiguen después sean sostenibles y escalables. Eso implica modernizar entornos legacy, reforzar la gobernanza, gestionar dependencias tecnológicas y alinear la adopción de IA con estrategias más amplias de negocio y de plantilla.
“La presión por mostrar resultados en IA es real, pero avanzar más rápido que la propia infraestructura solo traslada el riesgo. Construir primero la base es lo que hace que el valor y la velocidad posteriores sean sostenibles y escalables”, comenta Santos.
