Conclusiones clave

  • La adopción de la IA ha aumentado y la mayoría de las empresas ha implementado al menos algunas soluciones de inteligencia artificial. Sin embargo, más de la mitad informa falta de personal cualificado y desafíos de reclutamiento como obstáculos para avanzar.
  • La automatización basada en IA está aportando retornos positivos en productividad e ingresos, aunque las empresas esperan que el retorno sobre la inversión (ROI) se materialice en dos o tres años.
  • Las empresas continúan invirtiendo en capacitación y otras estrategias de protección laboral para abordar las brechas de habilidades y proteger el componente humano. Menos de la mitad de las empresas han adoptado marcos formales de gestión de riesgos.
  • Los nuevos riesgos de la IA están impulsando la creación de soluciones de seguros específicas para la IA, cláusulas adicionales, complementos personalizados y, en algunos casos, exclusiones.

Cuando la IA generativa irrumpió por primera vez en escena en noviembre de 2022, provocó una ola de emoción, curiosidad y anticipación. Las posibilidades parecían infinitas.

Tres años después, aunque el entusiasmo inicial se mantiene, se ha establecido una sensación de realismo. Las organizaciones ya no solo están soñando con el potencial de la IA, sino que están navegando por sus complejidades, equilibrando oportunidades con riesgos y descubriendo lo que realmente se necesita para entrelazar esta tecnología transformadora con la estructura de sus operaciones.

A medida que aumenta el número de casos de uso, el enfoque ha evolucionado del entusiasmo al análisis más aterrizado del rol de la IA en el futuro del trabajo.

Según la última investigación de Gallagher, la adopción de la IA generativa ha continuado durante el último año, y muchas organizaciones han cambiado su enfoque: de determinar en qué herramientas de IA invertir, a poner en funcionamiento la tecnología dentro del negocio.

Pero esta fase del recorrido también llevará tiempo. Las organizaciones que miden el ROI de la implementación de IA prevén que tomará un promedio de 28 meses para que el valor de la transformación supere los costos iniciales.

"Esta encuesta complementa lo que hemos visto con nuestros clientes. En Gallagher, nuestro viaje de adopción de IA se trata de algo más que solo implementar tecnología de vanguardia: se trata de empoderar a nuestra gente y de centrarnos en las necesidades de nuestros clientes", comentó Steve Rhee, director global de estrategia digital de Gallagher.

"Hemos seguido invirtiendo durante los últimos años en datos, análisis y desarrollo de habilidades de la fuerza laboral digital para garantizar que nuestros equipos estén equipados y ofrezcan los mejores resultados y soluciones para nuestros clientes, en un panorama de rápida evolución".

Los "fast followers" cierran la brecha, pero la escasez de personal cualificado sigue siendo un obstáculo

Los resultados de este año indican un cambio radical en la implementación general de la IA. En los últimos 12 meses, la implementación de estrategias de adopción de IA se ha acelerado, con una proporción mucho mayor de empresas (63 %) que ahora han puesto en funcionamiento o implementado la IA en partes de su negocio. Esto representa un aumento con respecto al 45 % registrado en 2025.

Actualmente, los usos más populares de la IA son la gestión de operaciones de TI, las funciones orientadas al cliente, como chatbots y asistentes personales, y la investigación y el análisis.A pesar de una visión madura del viaje de transformación de la IA, quedan algunos obstáculos, y más de la mitad cita las brechas de habilidades y los desafíos de reclutamiento como barrera para la implementación, seguidos de problemas técnicos/de infraestructura y de cumplimiento.

Las inquietudes sobre la erosión de la confianza de los empleados, las consideraciones éticas y la resistencia a la transformación tecnológica son otras preocupaciones para los encuestados a medida que avanzan en su recorrido de adopción de la IA.

"Incorporar la IA en el modelo operativo significa rediseñar los procesos y las definiciones de roles, así como crear plataformas de IA escalables, y muy pocas organizaciones aún están en esa etapa", dice Ben Warren, director general de Personal, Datos, IA e Innovación de Gallagher. "Lo que es importante, por lo tanto, es comprender aquellas áreas del negocio en las que la IA puede generar el mayor valor y aprovecharlo".

Las preocupaciones sobre la confianza y la ética siguen siendo fuertes en las industrias donde la automatización es relativamente nueva. Fomentar una transición justa mediante la recalificación y la mejora de habilidades ayudará a mitigar el impacto del riesgo sobre las personas en estos negocios.

Las empresas estiman entre dos y tres años para desbloquear plenamente el valor

Casi dos tercios de las organizaciones están midiendo activamente el retorno de la inversión y estiman que tomará, en promedio, 28 meses para obtenerlo.

Es más probable que los marcos para capturar el ROI estén implementados en organizaciones basadas en la tecnología y negocios de servicios financieros.

A pesar de los plazos relativamente conservadores, las organizaciones siguen siendo optimistas sobre el impacto de la IA en sus ingresos comerciales, tanto ahora como en el futuro. El ochenta y dos por ciento dice que ya está viendo un impacto positivo, mientras que el 83 % cree que la IA impulsará los ingresos en el futuro.

Hay una visión predominante entre los encuestados de que la IA ya ha tenido un efecto positivo en la productividad de los empleados: el 86 % de las empresas, en promedio, lo consideran muy positivo o bastante positivo, lo que aumenta al 93 % en Canadá y Australia y al 91 % en los EE. UU. UU. y al 90 % en India.

Se necesita más trabajo para fortalecer la gestión de riesgos y los marcos de gobernanza en línea con el conocimiento en evolución de las posibles vulnerabilidades y para satisfacer las demandas de las nuevas regulaciones. Menos de la mitad de las empresas han adoptado marcos de gestión de riesgos para el uso de IA, han realizado evaluaciones de impacto ético o han desarrollado un plan de respuesta a incidentes específico de IA.

"En términos de implementación de IA, una pregunta fundamental que vale la pena hacer es: '¿En qué medida queremos o necesitamos implementar controles?'", dice Lenin López, vicepresidente senior de Responsabilidad Gerencial de Gallagher. "Y luego, desde una perspectiva de experiencia en IA, es conveniente que las empresas consideren evaluar si sus equipos de gestión y juntas poseen conocimientos relevantes de IA para que estén posicionadas para evaluar adecuadamente las iniciativas de IA".

El departamento de TI sigue siendo considerado, de forma abrumadora, como la función responsable de los riesgos relacionados con la IA, según casi la mitad de los encuestados. Los ejecutivos sénior y la gestión de riesgos están en igualdad de condiciones, seguidos de los "departamentos que utilizan IA".

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Las responsabilidades asociadas a la IA no se limitan a simples filtraciones de datos; constituyen una "caja negra" de riesgos algorítmicos frente a la cual los enfoques tradicionales de respuesta a incidentes resultan insuficientes. La gestión de estas exposiciones legales, operativas y de reputación requiere un enfoque multidisciplinario que aborde el sesgo y combine la supervisión con la integración de datos.
John Farley, director general de la práctica de responsabilidad cibernética, Gallagher

La responsabilidad personal de las personas o los departamentos que utilizan IA ha superado las funciones de departamentos legales y de cumplimiento, así como las de RR. HH. en la encuesta de este año. Lo que refleja el creciente reconocimiento de que los usuarios necesitan llevar a cabo su propia diligencia.

"El ser humano en el bucle también es clave, pero el desafío, por supuesto, es determinar dónde está en el bucle y cuántas veces debe estar en él", dice López. "Es aconsejable reevaluar esos controles cada vez que se actualiza un modelo de IA, ya que, a medida que se escribe nuevo código, existe el riesgo de que el modelo pueda desviarte". En última instancia, las empresas deben establecer reglas, mecanismos de supervisión y puntos de intervención humana para mantener controlada la toma de decisiones de IA".

Poonian piensa que salir de una mentalidad aislada en la gestión de riesgos y oportunidades relacionados con la IA requiere equipos y estrategias interdisciplinarias.

"La gobernanza sólida debe integrarse en toda la organización para protegerla de los riesgos de IA", dice. "Ese elemento de gobernanza debe incorporar comentarios bidireccionales, del liderazgo y de los equipos y las personas que lo utilizan, para que el negocio actualice y perfeccione continuamente su enfoque".

Si bien los marcos de gobernanza se están volviendo más sólidos, una cultura corporativa generalizada de controles y equilibrios sigue estando lejos.

"Con menos de la mitad de las empresas adoptando marcos formales de gestión de riesgos o planes escritos de respuesta a incidentes para la IA, hay oportunidades para reforzar aún más los controles en el próximo año", dice John Farley, director general de Cyber en Gallagher.

"Las responsabilidades asociadas a la IA no se limitan a simples filtraciones de datos; constituyen una "caja negra" de riesgos algorítmicos frente a la cual los enfoques tradicionales de respuesta a incidentes resultan insuficientes", explica Farley. "La gestión de estas exposiciones legales, operativas y de reputación requiere un enfoque multidisciplinario que aborde el sesgo y combine la supervisión con la integración de datos".

5 desafíos más grandes en la adopción de la IA para 2026

Brechas de habilidades y desafíos de reclutamiento. Más de la mitad de las empresas citan la escasez de talento listo para la IA como una de las principales barreras para la implementación. Muchas organizaciones carecen de las capacidades internas necesarias para implementar, mantener y escalar los sistemas de IA de manera efectiva.
Limitaciones técnicas y de infraestructura. Las empresas continúan luchando para integrar la IA en los sistemas heredados y crear plataformas escalables para una operacionalización generalizada. Esta lucha ralentiza el progreso de las pruebas piloto hacia la implementación completa.
Inquietudes sobre cumplimiento, gobernanza y privacidad de datos. Los errores de IA, el uso indebido, la desinformación y los riesgos de privacidad siguen siendo las principales preocupaciones para los líderes empresariales. Las expectativas regulatorias poco claras y los estándares globales en evolución agregan complejidad a la implementación responsable de la IA.
Disminución de la confianza de los empleados y resistencia al cambio. Muchas organizaciones expresan preocupación por la erosión de la confianza de los empleados, la inseguridad laboral y la fatiga por el cambio. Sin una comunicación clara y programas estructurados de gestión del cambio, las empresas corren el riesgo de desacelerar el ritmo de la transformación porla IA.
Consideraciones éticas y desafíos en materia de rendición de cuentas. La gobernanza de la IA sigue siendo desigual en todas las empresas. Menos de la mitad ha adoptado marcos formales de gestión de riesgos o ha implementado planes de respuesta a incidentes específicos de IA, lo que crea brechas en la transparencia, la supervisión y las salvaguardas éticas.

Los empleadores implementan estrategias de protección laboral, incluso cuando la cantidad de empleados disminuye

La alta proporción de empresas preocupadas por las brechas de habilidades y otros riesgos relacionados con las personas se refleja en el amplio abanico de las estrategias de la fuerza laboral.

Una gran proporción de líderes empresariales dice que sus organizaciones están brindando capacitación, agregando habilidades y capacidades de IA e implementando programas de gestión del cambio, una señal clara de que la mayoría de las organizaciones planean llevar a sus empleados con ellos en su recorrido de IA.

Por sector, los negocios de TI y tecnología están actualmente más enfocados en mejorar las habilidades y el aprendizaje continuo.

Las principales razones citadas para las estrategias de protección laboral son retener/promover la creatividad, retener el contacto humano para las interacciones con los clientes y llevar a cabo la resolución de problemas complejos y la toma de decisiones de alto riesgo.

La sensibilidad ética y moral es otro impulsor clave, y uno de cada cuatro dice que su negocio es una empresa "primero las personas".

Sin embargo, la imagen se vuelve más matizada al evaluar el impacto real en los empleados. El cincuenta y nueve por ciento dice que su organización ya ha reducido las cifras generales o planea hacerlo en el futuro.

Es más probable que los encuestados de Corea del Sur digan que su empresa ha hecho reducciones de personal a través de redundancias, seguido de India. Y en Australia, el 53 % de las empresas indican una reducción en la cantidad de empleados a través de redundancias/no recontratación.

Por sector, el impacto combinado de la adopción de IA en la plantilla resulta más significativo en las telecomunicaciones, la tecnología, la energía y los servicios financieros. En términos de impacto en futuros empleos, se prevén los mayores impactos en sectores como la fabricación y la TI/computación.

Incluso dentro de las organizaciones, el impacto puede sentirse de forma desproporcionada, según Warren. "Reducir el riesgo de las personas e impulsar el ROI requiere inversión en programas adecuados de capacitación y habilitación, desde establecer la dirección estratégica y las barreras para el uso hasta comprender dónde se puede utilizar la IA dentro de los flujos de trabajo".

La "IA silenciosa" y su impacto en los seguros en medio de cambios en las pólizas

Así como el mercado de seguros de responsabilidad cibernética se expandió rápidamente para abordar los problemas de las exposiciones "cibernéticas silenciosas", las exposiciones relacionadas con la IA están comenzando a impulsar un ciclo similar de exclusiones, cláusulas adicionales, coberturas complementarias y en última instancia pólizas de IA personalizadas.

Por ello, por primera vez este año, la encuesta incorpora respuestas de una muestra de profesionales de la industria de seguros. De estos, uno de cada cinco dijo que un cliente experimentó pérdidas o reclamos debido a riesgos relacionados con la IA el año pasado, con poco más de la mitad cubierta completamente por el seguro.

Los ramos de negocio que tienen más probabilidades de verse afectados por reclamaciones relacionadas con la IA son la responsabilidad cibernética, la responsabilidad de productos y la responsabilidad de empleadores/prácticas de empleo.

La Perspectiva del Mercado de Seguros Cibernéticos 2026 de Gallagher refuerza esta observación. Representa más de 200 casos legales activos que involucran IA y aprendizaje automático, derivados de sesgos de datos, responsabilidad de privacidad, discriminación y riesgos regulatorios relacionados con una amplia gama de cobertura de responsabilidad, incluida la responsabilidad cibernética, la responsabilidad por prácticas laborales (EPL), la responsabilidad por productos y Errores y Omisiones (E&O).

El informe sugiere que un número creciente de aseguradoras comenzará a ofrecer cobertura de pérdidas relacionadas con la IA, pero las decisiones clave sobre cómo se define la "pérdida" en estas nuevas opciones de cobertura serán un punto crítico.

Los encuestados de la industria de seguros compartieron sus inquietudes sobre la efectividad de las protecciones de seguros comerciales actuales, comentando que la mayoría de las pólizas no abordan explícitamente los riesgos relacionados con la IA, con textos en gran medida reactivos o aparentemente escritos para "un mundo previo a la IA".

Existe la preocupación de que los textos de las pólizas sean demasiado vagos para lo que estaría cubierto en una pérdida relacionada con la IA, lo que podría dejar a las compañías de seguros abiertas a disputas de reclamaciones y litigios.

"Las aseguradoras están considerando incluir un lenguaje más claro sobre los riesgos de IA en una variedad de pólizas para poder comprender mejor el costo total del riesgo." "Sin embargo, la redacción podría resultar desafiante dado que la IA evoluciona constantemente", dice Paige Cheasley, líder nacional de la práctica de Tecnología en Canadá, Gallagher.

Como sucedió con el seguro cibernético, es poco probable que ocurra un giro en todo el mercado hacia un nuevo lenguaje de pólizas que incorpore riesgos relacionados con la IA hasta que, o a menos que, haya un aumento significativo en las reclamaciones o un aumento de los litigios que impliquen pérdidas relacionadas con la IA.

"El lenguaje de exclusión en torno a los riesgos de IA puede estar llegando en clases como Errores y Omisiones y responsabilidad general, pero aún no hemos visto nada específico", dice Cheasley. "Es probable que las aseguradoras duden en ser las primeras en excluir y prefieran esperar para ver qué reclamaciones llegan".

Los encuestados anticipan nuevas pólizas para los riesgos relacionados con la IA, endosos especializados y redacciones específicas de la IA en el futuro.

Los controles más estrictos y el liderazgo sólido son claves para desbloquear el ROI

Si bien es posible que la operación completa de la tecnología esté a algunos años de distancia, se está logrando un progreso constante en muchas organizaciones. En general, las empresas están mucho más adelantadas en su adopción de IA que cuando la encuesta se realizó por primera vez en diciembre de 2023.

A medida que la IA se ha vuelto más integrada, las empresas confían cada vez más en su comprensión de los riesgos, las oportunidades y los desafíos de la implementación. Y están estableciendo plazos realistas para lograr plenamente su ROI, independientemente de lo que esté sucediendo en el "ciclo de entusiasmo" más amplio.

Fundamentalmente, la experiencia del cliente debe permanecer al frente y en el centro, según Rhee. "Nuestras inversiones estratégicas en datos, análisis y tecnología nos permiten empoderar a nuestros profesionales y mejorar las experiencias de nuestros clientes, que es el núcleo de todo lo que hacemos", dice.

"No se trata solo de adoptar herramientas digitales, se trata de dar un paso atrás, mapear todo el recorrido del cliente y comprender dónde el asesoramiento confiable y personalizado agrega el mayor valor", dice Rhee. "Así es como se logra el equilibrio adecuado: aprovechando la experiencia confiable y las capacidades innovadoras de la IA para ofrecer resultados significativos y poderosos que ayuden a los clientes a alcanzar sus objetivos".

A medida que la IA y los datos agregan complejidad al panorama de riesgos, la experiencia confiable es más esencial que nunca. Los clientes que adopten la transformación digital dependerán cada vez más de los socios especializados para brindar orientación confiable, aprovechar las capacidades innovadoras de la IA y transformar los desafíos en oportunidades.

Publicado en febrero de 2026