KPMG publicó el 5 de octubre la edición del tercer trimestre de su encuesta global sobre inteligencia artificial, con respuestas de 2.131 directivos de 20 países recogidas entre el 23 de julio y el 26 de agosto [1]. Su tesis central es que la ventaja competitiva se está desplazando de adoptar la IA a gestionarla bien, lo que la firma descompone en cuatro capacidades: gobernar de dónde proceden los modelos, proteger aquello a lo que pueden acceder, coordinar cómo se usan y contabilizar lo que cuestan.
El dato que sostiene esa tesis es llamativo. Entre las organizaciones que declaran un retorno de la inversión ya consolidado, el 86 % dispone de una capa formal de gestión de la IA, transversal o extendida a toda la empresa, y el 65 % la tiene desplegada en toda la organización. Entre las que siguen en fase de experimentación, esas proporciones caen al 31 % y al 10 % [1].
Leer la correlación con cuidado
La conclusión tentadora es que la gobernanza produce el retorno. Puede ser, pero la encuesta no lo demuestra. Una empresa que ya obtiene resultados tiene motivos y recursos para formalizar su gestión, de modo que la causalidad puede ir en la dirección contraria o en ambas. Conviene recordar también que son datos declarados por los propios directivos y recogidos por una firma que asesora en la materia. Nada de esto invalida el hallazgo; solo lo calibra.
El capítulo estadounidense, publicado el 24 de septiembre con 314 directivos de organizaciones con ingresos anuales de al menos USD 1.000 millones, permite ver en qué consiste esa gestión [2]. El 74 % ya incluye una revisión de costes en la aprobación de cada caso de uso de IA, frente al 61 % del trimestre anterior. El 70 % utiliza paneles de seguimiento y el 43 % ha fijado presupuestos de uso o de consumo. Y el 49 % ha definido casos de alto riesgo en los que no permite que los agentes decidan de forma autónoma.
El dato incómodo
En ese mismo capítulo hay una combinación que merece más atención que el titular [2]. La confianza de los directivos en su capacidad para gobernar la IA saltó del 57 % al 73 % en un solo trimestre. Las organizaciones que construyen, desarrollan o despliegan agentes pasaron del 53 % al 62 %, y las que desarrollan o implantan sistemas multiagente llegaron al 25 %, frente al 6 % en cada uno de los dos trimestres anteriores. Al mismo tiempo, la proporción de empresas que incorporan controles dentro de sus agentes, además de los procedimientos de seguimiento y evaluación, bajó del 43 % de hace dos trimestres al 30 %, porque muchas confían en las salvaguardas que ya tenían.
Más despliegue de agentes, más confianza y una menor proporción de empresas que declara incorporar controles dentro del propio agente. Puede ser una decisión eficiente: reutilizar lo que ya funciona en lugar de duplicarlo. También puede ser el perfil de los periodos que preceden a un incidente, cuando la experiencia acumulada sin sobresaltos se confunde con seguridad. La encuesta no permite saber cuál de las dos lecturas es la correcta, y precisamente por eso cada dirección debería saber cuál se aplica a la suya.
Tres decisiones que no requieren un departamento
Una empresa mediana no necesita la estructura de una multinacional para aplicar lo esencial. Puede empezar por tres decisiones escritas. Quién aprueba cada uso de IA y con qué estimación de coste. Qué se mide cada mes, con el coste y el resultado en la misma tabla. Y qué decisiones no toma nunca un sistema automático sin una persona que firme.
La tercera merece especial atención: según la propia encuesta, algo menos de la mitad de las grandes empresas estadounidenses consultadas la ha formalizado [2]. No tiene nada de tecnofobia. Es la misma lógica de los poderes y límites de firma que cualquier sociedad aplica ya a sus empleados, extendida a un nuevo tipo de colaborador. Es una aplicación de la Reserva de Criterio: la capacidad humana formada y organizada que una entidad mantiene para diseñar, supervisar y gobernar lo que la IA produce y hace.
Una empresa que no sabe qué decisiones no delegaría en una máquina tampoco sabe con certeza cuáles le está delegando ya.
Fuentes y nota metodológica
- KPMG International. Global AI Pulse Q3 2026. AI at scale: Accountability, resilience and economics. 5 de octubre de 2026.
- KPMG LLP. AI's Value Story Sharpens as Organizations Gain Confidence in Governance, Accountability and Workforce Adoption. 24 de septiembre de 2026.
Las cifras globales [1] y las del capítulo estadounidense [2] corresponden a ámbitos muestrales diferentes; la muestra estadounidense forma parte de la investigación global. No deben tratarse como dos estudios independientes ni compararse directamente.
© 2026 Javier F. Pérez Bernabé. Todos los derechos reservados. Publicado por Quórum 12.
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