La IA encabeza las prioridades empresariales, según un estudio

El 4 de junio de 2026 se presentó en Madrid Approaching the Future 2026, un estudio sobre reputación y gestión de intangibles elaborado por Corporate Excellence y CANVAS Estrategias Sostenibles. Su principal resultado es claro: la inteligencia artificial ocupa por primera vez el primer puesto del ranking de importancia para los profesionales consultados y también encabeza el apartado de recursos dedicados.

La conclusión merece una lectura precisa. El informe no mide cuánto valor económico ha producido la IA ni equivale a un censo de todas las compañías. Recoge la percepción de 2.120 profesionales de Iberoamérica sobre qué asuntos pesan más en sus organizaciones. Aun así, ofrece una señal útil sobre el cambio de agenda: la IA ha pasado de tema experimental a prioridad de gestión.

Primera en importancia y en recursos

Según el resumen publicado por CANVAS, el 55,5% de las personas consultadas sitúa la IA entre los asuntos más importantes. El estudio la coloca también en primer lugar en recursos, inversión y trabajo de las organizaciones, con un 47%. Comunicación corporativa queda segunda en importancia, con un 52,8%, y continúa siendo el ámbito al que más recursos se destinan, con un 48,3%.

No son porcentajes de adopción técnica ni indican que una empresa haya desplegado un mismo sistema de IA en todas sus áreas. Reflejan prioridades declaradas y atención organizativa. Esa diferencia ayuda a evitar una lectura inflada: que la IA lidere una agenda no significa que todos los proyectos estén en producción, que sean rentables o que tengan los controles necesarios.

En España, la cobertura del informe cifra en 61,4% la proporción de organizaciones que consideran la IA el asunto más importante para su actividad. El 54,8% declara trabajar activamente en su implantación. En Latinoamérica, las cifras comunicadas son 52,8% y 43,4%, respectivamente. La brecha entre relevancia e implantación no es un fallo del estudio: describe precisamente el trabajo pendiente entre reconocer una prioridad y convertirla en procesos sostenidos. En España, el propio resumen de CANVAS eleva al 72,1% la proporción que identifica la IA como principal fuerza de cambio — un dato que conviene leer junto al anterior, no en su lugar: son preguntas distintas (fuerza de cambio percibida frente a asunto más importante para la actividad), y confundirlas infla el titular.

Que la IA llegue primera obliga además a mirar qué desplaza. La comunicación corporativa mantiene su centralidad operativa por cuarto año consecutivo —no la destrona la IA, convive con ella—, mientras que la sostenibilidad baja puestos en importancia. CANVAS interpreta ese descenso no como abandono, sino como maduración: el paso de declarar un compromiso a tener que demostrar su impacto. Leído así, el ranking no es una carrera de modas, sino un retrato de en qué fase está cada intangible — y la IA está justo en la primera, la de la declaración entusiasta que aún no ha pasado la prueba del proceso.

Formación, contenidos y organización del trabajo

El informe sitúa la formación y capacitación de empleados como el primer foco de los esfuerzos en IA, seguido de su uso en comunicación y generación de contenidos. También identifica tres retos: formación continua, buena gobernanza y la reorganización del trabajo. Son elementos menos espectaculares que un nuevo modelo, pero determinan si una herramienta llega a integrarse con criterio. Y el propio estudio mide esa distancia entre decir y hacer con una precisión que va más allá de la IA: en el liderazgo responsable, CANVAS reporta 13,5 puntos de diferencia entre la importancia declarada (48,6%) y su activación real (35,1%). Es la misma grieta que amenaza a la IA, cuantificada en otro intangible: lo que una organización pone primero en su agenda no es lo que necesariamente activa en sus procesos.

Formar no consiste solo en enseñar a escribir instrucciones para un asistente. Implica decidir qué tareas se pueden apoyar, qué datos no deben salir de los sistemas de la organización, quién revisa los resultados y qué ocurre cuando una respuesta es errónea. La gobernanza, por su parte, no es una capa burocrática posterior: define permisos, evaluación, trazabilidad y responsables antes de que una prueba se convierta en rutina.

CANVAS subraya además que el estudio de 2026 incorpora por primera vez todo su análisis desde la consulta directa a profesionales, en lugar de derivarlo de fuentes secundarias. Ese cambio de método es una virtud y un límite a la vez: gana en pulso de lo que de verdad preocupa a quien decide, y por eso mismo mide percepción y no realidad operativa — exactamente la distinción que esta pieza pide no perder de vista. Esa metodología explica por qué los resultados deben leerse con contexto: España y Latinoamérica comparten el interés por la IA, pero afrontan entornos organizativos y riesgos distintos. En Latinoamérica, según el resumen, la desconfianza institucional (41,5%), la polarización social (39,9%) y los riesgos reputacionales (37,9%) pesan tanto o más que la tecnología; en España, la IA se vive sobre todo como reto estratégico y competitivo. Una misma herramienta se lee distinto según el ruido de fondo de cada entorno, y por eso una prioridad global no se traduce en la misma agenda local.

Cómo leer un «según un estudio»

Este informe es un buen banco de pruebas para una capacidad que sirve con cualquier titular que empiece por «según un estudio». Primero: ¿qué mide exactamente? Aquí, percepción de 2.120 profesionales, no adopción técnica ni valor económico — el propio estudio lo dice, y por eso su primer puesto es de agenda, no de resultados. Segundo: ¿quién lo hizo y para qué? Lo elaboran dos consultoras de reputación e intangibles, un contexto que ayuda a situar por qué la comunicación corporativa y la reputación ocupan tanto espacio. Tercero: ¿la muestra permite lo que el titular sugiere? Un panel iberoamericano de profesionales no es un censo de todas las empresas, y sus porcentajes describen a quienes respondieron, no al tejido productivo entero. Ninguna de estas preguntas invalida el estudio; lo colocan donde vale, que es como señal de agenda y no como medida de impacto.

De la prioridad al indicador

El dato más útil no es que la IA aparezca primera, sino la pregunta que deja abierta: ¿cómo comprobará una organización que esa prioridad mejora algo concreto? Una implantación responsable necesita un problema definido, una medida de resultado y una forma de detectar errores. Puede ser reducir el tiempo de una tarea administrativa, mejorar la recuperación de conocimiento interno o asistir a un equipo con revisión humana.

Cuando el objetivo es medible, también lo son los límites. Si una herramienta procesa información sensible, su uso debe ser proporcional, auditable y reversible. Si genera contenido, debe haber una persona que valide hechos, tono y contexto — precisamente porque el estudio sitúa la generación de contenidos entre los primeros usos declarados, y es también donde un error se publica más rápido. El informe apunta a este desplazamiento: la discusión ya no es solo si la IA importa, sino qué capacidades, controles y cambios de trabajo hacen falta para usarla sin confundir actividad con valor. El propio estudio da un ejemplo de esa confusión fuera de la IA: la reputación aparece en el 76% de los cuadros de mando de las organizaciones españolas, pero solo el 24% la vincula a mecanismos de retribución. Medir algo y actuar en consecuencia son dos cosas distintas — y esa es, exactamente, la prueba que hay que exigirle a cualquier prioridad recién coronada, incluida la IA.

Fuentes

• CANVAS: resumen de Approaching the Future 2026
• Corporate Excellence: presentación del informe
• CANVAS: contexto geopolítico del estudio
• Cinco Días: resultados del estudio