- Tesis de Digital Change Advisors: un índice de madurez no tiene moneda; la fuga de productividad de la IA sí.
- La barrera que más pesa es la que menos se declara: la «resistencia cultural» queda sexta en la encuesta del Colombia AI Pulse (22,1%) y reaparece entre los obstáculos más relevantes en sus entrevistas.
- La capacidad va por delante del uso: Uso y Adopción queda por debajo de Integración Operativa y de Políticas y Riesgos en prácticamente todos los sectores.
- El índice de madurez de Colombia es 45,6 sobre 100 (493 profesionales, siete sectores); el 82% percibe un impacto significativo de la IA y el 71,9% aumentó su presupuesto de IA en los últimos doce meses.
El Colombia AI Pulse es la mejor fotografía de adopción de inteligencia artificial que existe hoy en el país: combina encuesta, entrevistas, lectura por sector y tamaño, y una declaración de limitaciones más honesta de lo habitual.
Nuestra lectura se ocupa de lo que un índice así no puede decir por construcción: cuánto vale la distancia entre esa capacidad y el resultado que llega al estado de resultados.
Esa distancia no se mide en puntos sobre cien. Se mide en pesos, proceso por proceso.
Digital Change Advisors denomina fuga de productividad de la IA a la disipación de la capacidad que la herramienta libera en el puesto individual antes de que se convierta en un resultado financiero registrable.
Colombia acaba de conocer, con una precisión que no tenía, qué tan madura está su inteligencia artificial. Todavía no sabe cuánto le está costando que no lo esté.
Lo que midió el Colombia AI Pulse
En agosto de 2026, Endeavor Data Unit y Xertica.ai publicaron Colombia AI Pulse: Adoptar ya no basta, a partir de una encuesta a 493 profesionales de organizaciones privadas colombianas de 50 o más colaboradores en siete sectores.
El estudio suma doce entrevistas en profundidad a líderes de corporativos y scaleups.
El índice de madurez de Colombia es de 45,6 sobre 100: el 93,5% de las organizaciones está en etapas intermedias y apenas el 0,2% alcanza el nivel más alto.
La muestra es no probabilística, y los autores lo advierten sin rodeos: sus resultados son indicadores de tendencia, no estimaciones representativas de las empresas del país.
¿Por qué la barrera que más pesa es la que menos se declara?
El hallazgo más valioso del reporte es una distancia que no esconde.
En la encuesta, la «resistencia cultural dentro de la organización» —el término es suyo— queda sexta de siete barreras para escalar la IA, con el 22,1% de menciones, detrás de la ciberseguridad o la privacidad (49,5%) y de la integración con sistemas existentes (41,4%).
En las doce entrevistas, el propio reporte constata que esa jerarquía cambia de forma importante: la misma barrera aparece de manera recurrente como uno de los obstáculos más relevantes.
Los autores proponen una explicación, formulada como hipótesis: puede resultar más sencillo identificar obstáculos visibles, como la ciberseguridad o la integración, que atribuir el rezago a prioridades internas o a comportamientos.
Y concluyen que los datos agregados capturan esa dimensión con menor fuerza.
La observación gana peso por su procedencia: la hace un estudio respaldado por una firma de arquitectura tecnológica, que pudo quedarse con el ranking de la encuesta y no lo hizo.
El segundo hallazgo apunta en la misma dirección: en el perfil por dimensiones, Integración Operativa y Políticas y Riesgos avanzan más que Uso y Adopción en prácticamente todos los sectores.
Según el reporte, el cuello de botella parece estar menos en la tecnología o la regulación que en la profundidad de uso dentro de la operación. Las empresas instalaron capacidad más rápido de lo que la usan.
Queda planteada la pregunta que un índice de madurez no puede responder: si la barrera que más pesa es la que menos se declara y la capacidad va por delante del uso, ¿cuánto de lo ya invertido se pierde en esa distancia, y en qué proceso?
La tesis: la distancia tiene moneda
Lo que el reporte observa como «resistencia cultural», Digital Change Advisors lo mide como distancia entre el uso declarado de la herramienta y su impacto registrado en un proceso.
La diferencia no es de vocabulario. La primera formulación describe una actitud; la segunda, un hecho operativo con dos extremos observables: lo que la gente dice que hace con la IA y lo que el proceso muestra en su indicador.
Esa distancia es la fuga de productividad de la IA. La capacidad que la herramienta libera en el puesto existe —el 82% de los encuestados percibe un impacto significativo— y se disipa en la operación antes de convertirse en resultado financiero registrable.
Por eso un índice de madurez puede subir sin que el estado de resultados se entere: mide si la capacidad está instalada, no si el proceso la cobra.
Y por eso la barrera que la encuesta ubica sexta puede ser la más costosa: no aparece como partida, sino como rendimiento que no llega.
El reporte cierra con prescripciones propias: nombrar a un responsable, diagnosticar la resistencia en conversaciones con los equipos y usar su escala de autonomía como diagnóstico.
Esta lectura se sitúa un escalón antes: ninguna puede priorizarse con criterio financiero mientras la organización no sepa cuánto le cuesta la distancia y en qué proceso se concentra.
Antes de decidir qué intervenir, hace falta saber cuánto vale no hacerlo.
Lo que cuesta mantener el curso
Para un director financiero, el radar es incómodo.
El 71,9% de las organizaciones encuestadas aumentó su presupuesto de IA en los últimos doce meses, y la capacidad instalada —integración operativa, políticas, gestión de riesgos— avanza por delante del uso.
Es capital que ya salió de caja y cuyo retorno depende de una variable que ninguna partida controla: que el proceso lo use.
Cada trimestre en que esa capacidad no se traduce en indicador, el costo no aparece como gasto: aparece como un retorno presupuestado que no llega, y que ningún tablero registra como pérdida porque nunca entró como ingreso.
El presupuesto de IA de 2027, en discusión este trimestre, se decidirá sobre la misma base: puntos de madurez, no moneda.
Con el 93,5% de las organizaciones del estudio en etapas intermedias, la mayoría de los pares del lector comparte este punto ciego: sabe cuánto invirtió y cuánto maduró, no cuánto se le va entre ambas cosas.
En un mercado donde casi todos están en el mismo punto, la ventaja no la tiene quien madura un punto más, sino quien sabe primero dónde se le va el retorno.
Qué cambia en la gestión a partir de mañana
Un cambio, concreto: un índice de madurez dice si la organización tiene con qué; no dice dónde invertir el siguiente peso.
Esa decisión exige otra pregunta, proceso por proceso: cuánto uso declarado de la herramienta hay aquí y cuánto de ese uso aparece en el indicador que el proceso debe mover.
Para un director financiero, significa exigir que cada línea de inversión en IA nombre, antes de renovarse, el proceso y el indicador donde debe aparecer su retorno.
Para un director general, significa dejar de presentar el puntaje de madurez a la junta como indicador de retorno.
El Colombia AI Pulse de Endeavor Data Unit y Xertica.ai (agosto de 2026, 493 profesionales) ubica la madurez de IA del país en 45,6 sobre 100, y muestra algo más valioso: la barrera humana queda sexta en la encuesta y reaparece entre las más relevantes en las entrevistas.
Digital Change Advisors lo lee así: un índice de madurez no tiene moneda; la fuga de productividad de la IA sí.
Lo que no se declara no se mide, y lo que no se mide se presupuesta como si no existiera.
Antes de aprobar el presupuesto de IA de 2027, conviene saber cuánto de lo invertido se disipa entre el uso declarado y el resultado registrado, y en qué proceso.
La pregunta que este artículo no responde
Si su organización tuviera que responder hoy cuánto de la capacidad de IA que ya pagó se está disipando antes de llegar al resultado, y en cuál obstáculo se concentra esa fuga, ¿tendría una cifra o tendría un puntaje?
Lo que no se declara no se mide, y lo que no se mide se presupuesta como si no existiera, sostiene Ruth Jaramillo, de Digital Change Advisors.
Ruth Jaramillo — Socia fundadora de Digital Change Advisors · Adopción sostenible de la inteligencia artificial
Su propia cifra: el AI Return Test de Digital Change Advisors mide la distancia entre la productividad que su equipo ya está produciendo con inteligencia artificial y el resultado que su organización está registrando. Treinta minutos o menos. El resultado es un diagnóstico equivalente al de una sesión de consultoría de alto valor.
Digital Change Advisors tiene abierto el campo del Estudio de Fuga de Productividad de la IA · Colombia 2026, con cupo para cuarenta empresas. Cada participante completa el AI Return Test: cincuenta y cinco preguntas, treinta minutos o menos.
Cierre de campo: 16 de octubre de 2026. Entrega de resultados a participantes: 3 de noviembre de 2026. Publicación abierta: enero de 2027.
Como todo estudio de muestra intencional, sus resultados describirán a las empresas participantes, no al país.
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