La escasez de talento en Inteligencia Artificial se consolida como el principal freno para modernizar la industria

El informe, presentado en enero de 2026, analiza cómo las grandes compañías industriales están encarando la adopción de IA, la transición hacia modelos productivos más sostenibles y la reconversión de su fuerza laboral. El dato más contundente es que el 51 % de las organizaciones identifica la escasez de habilidades como la principal razón por la que las iniciativas de IA y tecnologías avanzadas fracasan o no alcanzan los resultados esperados.

La investigación se basó en encuestas a más de 100 ejecutivos y directivos de empresas industriales con facturación superior a los 1.000 millones de dólares, pertenecientes a sectores clave como automotriz, aeronáutica, química, energía, servicios públicos y construcción. Aunque los líderes reconocen la urgencia de avanzar en Inteligencia Artificial, sostenibilidad y transformación del talento, el estudio detecta una brecha creciente entre las prioridades actuales y las demandas futuras, que termina bloqueando la innovación.

“En la investigación descubrimos que muchos líderes industriales están intentando implementar tecnologías avanzadas sin contar con el talento adecuado, marcos claros de gobernanza de la IA ni planes de transición que conecten las presiones de eficiencia del presente con los objetivos estratégicos de largo plazo”, afirmó Srini Shankar, director ejecutivo de GlobalLogic.

Los principales hallazgos del estudio

Uno de los ejes centrales del informe es el capital humano. Mientras el 51 % de las empresas afirma que la falta de habilidades dificulta las iniciativas de IA y tecnología avanzada, cerca de la mitad no cuenta con programas estructurados de capacitación, y el 42 % tiene dificultades concretas para encontrar talento digital y especializado en IA. El problema se agrava por el retiro de trabajadores experimentados y la baja incorporación de nuevos perfiles a roles industriales tradicionales, lo que empuja a las compañías a explorar soluciones como la IA agencial y la innovación orientada a la sostenibilidad.

Otro obstáculo clave es la infraestructura tecnológica. Casi el 49 % de los ejecutivos identifica la integración de nuevas tecnologías con sistemas heredados como el mayor freno para avanzar en la digitalización, una deuda técnica que encarece procesos, limita la escalabilidad y reduce el impacto real de la IA en la operación.

En cuanto a las prioridades estratégicas, el estudio muestra un cambio en curso. Hoy, el 46 % de los ejecutivos ubica la reducción de costos operativos entre sus tres principales prioridades, pero las proyecciones indican que, en un plazo de dos años, la adopción de Inteligencia Artificial y la optimización operativa pasarán a ocupar el primer lugar en la agenda corporativa.

Desde HFS Research, Josh Matthews advirtió que el desafío es inmediato: “Los ejecutivos de la industria deben integrar sin demora las transiciones en sostenibilidad, talento y tecnología tanto en la estrategia como en las operaciones diarias. También deben demostrarle a la fuerza laboral actual y futura que la empresa forma parte de un futuro sostenible y basado en la tecnología, y no que simplemente reacciona a quienes lo lideran”.

Argentina: potencial académico y límites estructurales

En este contexto global, Argentina aparece con un posicionamiento relevante, al menos en términos de formación. De acuerdo con el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2025), el país se ubica entre los líderes regionales en oferta académica de posgrado en IA, tanto por la cantidad de maestrías acreditadas como por su reciente incorporación al grupo de países con doctorados específicos en Inteligencia Artificial.

Este capital académico refuerza la capacidad local para formar talento avanzado y acompañar los procesos de transformación digital que demanda la industria. Sin embargo, el informe advierte que este potencial aún enfrenta limitaciones estructurales, como la falta de inversión sostenida, la débil articulación entre el sistema educativo y el sector productivo, y la permanencia de infraestructuras tecnológicas obsoletas en muchas empresas.

El dilema de fondo: operar hoy y transformarse para mañana

El estudio concluye que, para atravesar con éxito esta etapa, las empresas industriales deberán conectar la eficiencia del día a día con una visión estratégica de largo plazo, invertir desde ahora en la formación del talento, adoptar modelos de trabajo que integren personas e Inteligencia Artificial, modernizar sus sistemas tecnológicos y definir métricas claras que respalden un compromiso real con la innovación.

En definitiva, el informe plantea un dilema central: equilibrar las exigencias operativas inmediatas con una transformación estructural profunda. Según GlobalLogic y HFS Research, las organizaciones que logren avanzar en ambos frentes al mismo tiempo serán las que tengan mayores chances de sostener su competitividad en la próxima década.