A medida que el uso de IA empresarial se profundiza, nueva investigación destaca la urgente necesidad de gobernanza de datos
La investigación revela crecientes brechas entre la experimentación con IA y los patrones de riesgo a medida que su uso se profundiza en los flujos de trabajo empresariales.
El uso de IA en las empresas se está expandiendo rápidamente en desarrollo, operaciones y trabajo del conocimiento. Sin embargo, nueva investigación muestra que estos cambios en el comportamiento están creando nuevos riesgos de datos que la tecnología heredada no puede detectar ni gobernar. El Informe de Adopción y Riesgo de IA 2026, basado en miles de millones de movimientos de datos del mundo real en aplicaciones SaaS de IA generativa, aplicaciones de IA en endpoints y agentes de IA, ofrece una visión clara de cómo las empresas están utilizando realmente la IA y por qué la gobernanza y la seguridad de datos deben estar preparadas para estos cambios.
«Lo que esta investigación deja claro es que la adopción de IA empresarial no solo está acelerando, sino que se está fragmentando», señala un experto en el campo. «Un pequeño grupo de equipos está avanzando rápidamente y embebiendo la IA profundamente en el trabajo diario, mientras que la seguridad y la gobernanza a menudo están tratando de ponerse al día. A medida que las organizaciones planifican para 2026 y más allá, el riesgo no es la IA en sí misma; es no entender cómo se está utilizando realmente. Sin visibilidad sobre qué herramientas están en uso, qué datos fluyen a través de ellas y dónde deben adaptarse los controles, las empresas corren el riesgo de ampliar la brecha entre la innovación y la confianza.»
Hallazgos clave sobre la adopción y el uso de IA empresarial
- Emergencia de una brecha de adopción de IA: La adopción y el uso de IA no se están desarrollando como una ola constante en toda la industria. En cambio, se está polarizando cada vez más.
- Se está formando una brecha creciente entre los primeros adoptantes de IA y las organizaciones que permanecen reacias a abrazar estas tecnologías.
- El 1% superior de las organizaciones que son primeras en adoptar utiliza más de 300 herramientas de IA generativa.
- En contraste, las empresas cautelosas suelen emplear menos de 15 herramientas de IA generativa.
- La mayoría de las herramientas SaaS de IA generativa son objetivamente arriesgadas: El empleado promedio ingresa datos sensibles en herramientas de IA una vez cada tres días.
- En las 100 aplicaciones SaaS de IA generativa más utilizadas, el 82% se clasifica como «riesgo medio», «alto» o «crítico».
- Los datos muestran que el 39.7% de todos los movimientos de datos hacia herramientas de IA involucran datos sensibles, incluyendo acciones de copia y pega.
- Este comportamiento limita significativamente la visibilidad organizativa sobre el uso de IA y los flujos de datos.
- Asistentes de codificación y agentes de IA están convirtiéndose en la «segunda ola» de la IA en el lugar de trabajo: Los asistentes de codificación de IA continuaron creciendo de manera constante.
- En las empresas líderes en adopción de IA, casi el 90% de los desarrolladores utilizan estas herramientas.
- En un entorno típico, la adopción está más cerca del 50%. Solo el 6% de los desarrolladores en empresas cautelosas utilizan asistentes de codificación de IA.
Implicaciones y riesgos
A medida que la adopción de IA empresarial continúa acelerándose, se destaca una creciente división entre la innovación y la supervisión. La adopción de IA se está volviendo desigual en las organizaciones, equipos y flujos de trabajo, siendo los niveles más altos comunes en entornos con menos gobernanza y visibilidad.
«La IA ya no es un experimento secundario para la mayoría de las empresas; se está convirtiendo en una parte fundamental de la infraestructura», se menciona. «Las organizaciones que tengan éxito serán aquellas que vayan más allá de políticas de talla única y que inviertan en enfoques de seguridad que reflejen patrones de uso reales. Al unir visibilidad, contexto y control, las empresas pueden permitir que los equipos innoven con IA mientras mantienen confianza, cumplimiento y resiliencia a medida que la adopción continúa evolucionando.»
Conclusión
La necesidad de una gobernanza de datos efectiva y adaptativa se vuelve cada vez más urgente a medida que las empresas profundizan su uso de IA. La falta de visibilidad y control puede llevar a riesgos significativos, subrayando la importancia de estrategias que respondan a los patrones reales de uso de IA.
