Bienvenidos a la edición de Empresas y lideres de organización de evolupedia Las empresas que sí ganan con IADos encuestas, la misma conclusión: casi todo el mundo cree en la IA, casi nadie se siente preparado, y el freno real no es la tecnología.
Hay una pregunta que todo consejo de dirección se está haciendo este año, aunque no siempre en voz alta: ¿por qué algunas empresas están sacando partido real a la IA y la mayoría sigue atascada en pilotos que no despegan? Esta semana dos encuestas grandes, con miles de directivos encuestados, llegan casi a la misma conclusión desde ángulos distintos: el problema no es de presupuesto ni de fe en la tecnología. Es de dirección, de datos y de talento. Vamos con los números. Índice: 1. El secreto del 24% de empresas que ganan con IA 2. SAP & Oxford Economics: lo que dicen 2.600 líderes sobre el ROI de la IA 3. Cómo es una empresa que tiene éxito con la IA 4. Executive Leadership Insights — con Club CAIO 5. Flash de noticias 6. Oportunidades de carrera 7. Eventos El secreto del 24% de empresas que ganan con IACuando la IA está en fase de prueba, es normal que dentro de las empresas surjan “islas de innovación”: equipos que experimentan por su cuenta, sin dirección común. El problema llega cuando toca escalar esos pilotos a inversión real — y ahí el modelo disperso deja de funcionar. Los datos del IBM Institute for Business Value son claros: las organizaciones que han integrado un Chief AI Officer en su estructura tienen un 24% más de probabilidades de decir que superan a sus competidores en innovación, y ven un 10% más de ROI en su gasto total en IA. No es magia, es orquestación. Hoy una organización típica ya convive con 11 modelos de IA generativa distintos — a finales de año serán 16 — y solo el 25% de los ejecutivos cree que su infraestructura puede soportar esa escala sin un arquitecto central. Por qué importa: la diferencia entre las empresas que ganan y las que solo gastan no es cuánta IA tienen, sino si alguien la está dirigiendo.
SAP & Oxford Economics: lo que dicen 2.600 líderes sobre el ROI de la IASAP y Oxford Economics (https://www.sap.com/documents/2026/07/92b94d7d-5a7f-0010-bca6-c68f7e60039b.html) han encuestado a 2.600 líderes en 13 países sobre su inversión en IA, su ROI y sus obstáculos — y el retrato que sale es el de una organización media en un punto de inflexión
. El 30% de las tareas de una empresa media ya están apoyadas por IA, frente al 25% del año pasado. El 83% de los líderes cree que la IA tiene un potencial alto o muy alto para transformar su organización — pero solo el 3% se siente totalmente preparado para ello. En dinero: la empresa media espera gastar 28 millones de dólares en IA este año (subiendo un 45% en dos años), y espera un ROI medio de 6,3 millones (21%) este año, creciendo a 15,9 millones (38%) en dos años. Los tres obstáculos que más frenan ese ROI son datos (73%), talento (57%) y gobernanza (56%) — y el problema de los datos ha crecido respecto al año pasado, no se ha resuelto con el tiempo. Por qué importa: el mensaje de fondo coincide con el dato de IBM — la fe en la IA ya no es el problema. El problema es que casi nadie se siente preparado para capturar ese retorno, y los tres frenos (datos, talento, gobernanza) son exactamente el terreno que un CAIO existe para ordenar. El impacto de la IA agéntica en el ciclo de ventas
McKinsey, apoyándose en una encuesta a casi 4.000 compradores y vendedores en 13 países, ha detallado (https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-future-of-b2b-sales-how-growth-champions-rewire-their-playbooks-with-ai) cinco “recorridos de impacto” prioritarios en los que la IA agéntica puede rediseñar cómo venden y crecen los equipos comerciales. Esos cinco recorridos cubren encontrar oportunidades, elegir el modelo de salida al mercado correcto, la oferta correcta y el precio correcto, cada vez. La segunda parte del informe detalla los cambios de modelo operativo necesarios para que ese cambio se sostenga, escale la adopción y se traduzca en mejora de margen — con entrevistas a directivos y casos de empresas que ya lo están logrando. Por qué importa: no es una versión más automatizada de la venta transaccional, sino un modelo de venta consultiva guiado por insights, que libera a los comerciales para profundizar relaciones y mejorar resultados. El cambio de fondo es pasar de casos de uso sueltos a impacto de principio a fin. El mercado comercial de la soberanía de IA
Stanford ha publicado un informe de 20 páginas ( evaluando las ofertas comerciales de “soberanía de IA” — analizando su diseño, su marketing, y si de verdad aumentan el control operativo o solo reducen dependencias sobre el papel. La conclusión: perseguir la soberanía de IA no es una decisión binaria, sino un espectro de decisiones interdependientes. Nvidia, Microsoft, Google, AWS y OpenAI ofrecen más control doméstico, pero a menudo reconfiguran la dependencia en vez de eliminarla. Soluciones integradas como las “fábricas de IA” de Nvidia prometen control e integración, pero también pueden estrechar el vendor lock-in. La IA de código abierto es una de las opciones más consistentes para reducir dependencia, sobre todo en la capa del modelo. Por qué importa: los directivos deben reconocer que las dependencias de fondo persisten, y que las ofertas que se venden como “soberanía completa” a menudo recalibran esa dependencia en vez de eliminarla. La recomendación es construir capacidad propia donde sea crítico, y aprovechar capacidad externa donde sea eficiente. Cómo convertir feedback en ideas de producto con ClaudeEn esta guía aprenderás a sintetizar feedback de transcripciones de llamadas, notas de CRM, plataformas de mensajería y otras herramientas de producto, para identificar patrones cruzados entre plataformas y generar ideas de producto priorizadas.
Paso a paso: 1. Dile a Claude qué buscar — frecuencia de temas, patrones entre plataformas, citas clave — para enfocar el análisis del feedback. 2. Da a Cowork acceso a tus transcripciones de llamadas y conecta tus otras fuentes de feedback. Cowork extrae de todas ellas en paralelo. 3. Tras tu prompt inicial en Cowork, Claude puede preguntarte qué temas importan más, y luego construye un plan que puedes revisar en el panel lateral. 4. Claude sintetiza el feedback de todas las fuentes, identifica los temas clave con su atribución, y presenta las ideas de producto priorizadas. Buena práctica: Cowork muestra qué fuentes está consultando Claude y qué va encontrando en tiempo real, para que puedas ajustar el rumbo si hace falta. Executive Leadership InsightsEVOLUPEDIA × CLUB CAIO Perspectivas para dirigir la inteligencia artificial con estrategia, criterio y visión de negocio. En colaboración con el Club CAIO Si la pregunta de esta edición es qué hace ganar a una empresa con IA, estos dos análisis del CAIO Journal van directos al cómo: - Los primeros 100 días del CAIO: qué hacer, qué evitar y cómo generar impacto - Empresa AI-First: Cómo el CAIO cambia la cultura, la operación y la toma de decisiones
- Gartner informa que el 90% de los CDAO cree que su arquitectura de datos necesita una reforma a fondo, y ha publicado 8 preguntas que un consejo debería hacer para evaluar una estrategia de IA. - McKinsey ha detallado cómo rediseñar la experiencia de cliente para la era agéntica, y ha explorado quién formará al próximo talento junior en un mundo con más IA y menos tareas de entrada. - Cognizant ha publicado un informe de 28 páginas: solo el 12% de las empresas tiene una visión consolidada y única de todo su gasto en TI. - Google, junto con Oliver Wyman, ha detallado tres “economías agénticas” que van a transformar la banca y las finanzas. - BCG ha explicado cómo la IA agéntica hará más determinante el rol del CMO, y cómo está transformando el trading de energía. - OpenAI ha presentado un scorecard de “inteligencia útil por dólar”, animando a los CFO a juzgar el valor de la IA por coste por tarea completada con éxito, no por precio de token.
- Moonshot AI ha lanzado Kimi K3, un modelo de pesos abiertos que marca nuevos máximos entre los modelos chinos y abiertos, rivalizando con los de frontera. - Databricks ha anunciado una ronda de financiación liderada por Coatue con una valoración de 188.000 millones de dólares. - Google ha rebautizado NotebookLM como Gemini Notebook, con una nueva función de análisis de datos más profundo. - Meta enfrenta una demanda de 26 empleados que aseguran que la IA sesgó sus últimos despidos hacia personal de baja médica, algo que la empresa niega con firmeza. - 29 países han lanzado la World AI Cooperation Organization, mientras Xi Jinping presentaba en Shanghái a China como líder de un nuevo orden global de IA.
COO for Firm-wide AI - Citi https://jobs.citi.com/job/-/-/287/97824578880 AI Acceleration Director - Deutsche Bank https://careers.db.com/professionals/search-roles/ Head of AI Enablement - BlackRock https://careers.blackrock.com/job/-/-/45831/97833986640 Eventos ChatGPT Work para equipos de ventas - OpenAI - 13 de agosto de 2026 Google-ElevenLabs Executive Dinner - IDC - 27 de agosto de 2026 CDAO Fall - 26-27 de octubre de 2026 Si esta edición te ha aportado valor, compártela con alguien de tu equipo que todavía piense que la IA es cuestión de comprar más herramientas. Nos leemos en la próxima. --- Y hasta aquí la edición de hoy. Somos Evolupedia, la mejor escuela de IA para ejecutivos y líderes de España. Recuerda ser parte de la comunidad mas grande de IA
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