Cognizant plantea que la adopción de IA “lista para usar” no se verifica

Cognizant publicó una investigación que cuestiona la idea de una adopción de inteligencia artificial (IA) con “instalación automática” en las organizaciones y sostiene que, para obtener valor empresarial, las compañías priorizan el diseño y la construcción de soluciones personalizadas e integradas a sus operaciones. El trabajo también presenta un modelo de servicios denominado “AI Builder”, orientado a desarrollar soluciones de IA personalizadas y completas.

El relevamiento se basó en un estudio cuantitativo realizado en noviembre de 2025 con 600 responsables de toma de decisiones en IA y en entrevistas cualitativas con 38 líderes empresariales y tecnológicos, realizadas en octubre de 2025 en Estados Unidos, Alemania, Singapur y Australia. Entre los criterios de selección de un socio de IA, las organizaciones ubicaron en primer lugar a las “soluciones personalizadas” y los “modelos de participación flexibles”, por delante del precio y del tiempo de valoración.

En sentido inverso, las empresas señalaron que las soluciones de IA genéricas y “listas para usar” se encuentran entre los principales motivos para rechazar a un proveedor. A ese factor se sumaron la falta de experiencia específica en el sector, la incapacidad de integrarse a los productos tecnológicos existentes y un soporte y mantenimiento considerados inadecuados. Además, el estudio remarca que, aunque el precio y los casos de uso comprobados siguen siendo relevantes, quedan por debajo de las capacidades que permiten integrar la IA de manera directa a las operaciones comerciales y a las cadenas de valor.

La investigación describe un “punto intermedio complicado” al momento de escalar la IA dentro de las organizaciones. El 63% de las empresas reportó brechas entre moderadas y grandes entre sus ambiciones en materia de IA y sus capacidades actuales. En ese proceso, las barreras más citadas fueron operativas y organizativas: 33% mencionó desafíos regulatorios y de cumplimiento, 31% dificultades para demostrar el retorno de la inversión, 27% escasez de talentos y 27% preparación de datos inadecuada. El informe también identifica como desafíos principales las preocupaciones regulatorias y de cumplimiento, la dificultad de demostrar el retorno de la inversión y la falta de una estrategia y visión claras de IA.

En materia de inversión, el trabajo plantea que la IA se financia como un esfuerzo de largo plazo. El 84% de las empresas mantiene presupuestos formales de IA; el 91% espera que esos presupuestos aumenten en los próximos dos años; el 50% anticipa incrementos de dos dígitos en ese período; y el 52% ya invierte US$ 10 millones o más por año en iniciativas de IA.

Sobre el impacto en el empleo, la investigación afirma que la IA “está aumentando la fuerza laboral humana, no reemplazándola”. En 13 funciones empresariales, el mayor nivel esperado de automatización completa fue de 20% (en ventas). En atención al cliente, aunque 76% de los líderes prevé flujos de trabajo dominados por IA, solo 9% cree que serán completamente automatizados.

“El éxito de la IA no consiste en implementar modelos aislados, sino en diseñar inteligencia en la empresa con soluciones diseñadas de manera específica”, dijo Ravi Kumar S, director ejecutivo de Cognizant.

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