Radar
Digital 2026

Este informe presenta los resultados de la encuesta Radar Digital 2026, aplicada a 179 empresas del sector privado. El análisis describe primero la muestra completa y luego dos grupos por separado: las empresas medianas y grandes (101 casos) y las micro y pequeñas empresas (78 casos).

Siete de cada diez empresas califican su madurez digital con nota 4 o 5 en una escala de 1 a 5, pero solo una de cada siete pone esa nota a las empresas chilenas en general. La inteligencia artificial (IA) se usa de manera extendida en el 73% de las empresas, aunque solo el 42% tiene políticas formales para su uso.

Los dos grupos declaran niveles parecidos de madurez y de uso de IA. Se separan en cuanto formalizan esa adopción (políticas de IA y gestión de datos) y en los obstáculos que enfrentan. Para las micro y pequeñas, el obstáculo principal es el costo; en las medianas y grandes, los obstáculos se reparten entre talento, estrategia, riesgos regulatorios y cultura organizacional.

En los tres grupos, el factor más ligado a una mayor madurez declarada es la integración entre sistemas. Las empresas del sector tecnológico declaran más madurez, más integración y más uso de IA que el resto, con diferencias de tamaño parecido en ambos segmentos.

Palabras clave: madurez digital, inteligencia artificial, gestión de datos, empresas medianas y grandes, micro y pequeñas empresas, Chile

Las empresas incorporan tecnologías digitales a ritmos muy distintos. Algunas ya integraron sus sistemas, deciden con datos y trabajan con inteligencia artificial; otras recién comienzan. Saber en qué punto está cada una, qué la frena y en qué se diferencian según su tamaño es útil para quienes toman decisiones en gremios, empresas e instituciones.

La encuesta Radar Digital 2026 recogió la visión de ejecutivos y responsables de tecnología sobre la madurez digital de su empresa, el uso de inteligencia artificial, la gestión de datos y los obstáculos para avanzar. El informe va de lo general a lo particular: primero describe a las 179 empresas en conjunto, después a las medianas y grandes y luego a las micro y pequeñas, para cerrar con una comparación directa entre ambos grupos.

Tres preguntas guían el análisis:

1. ¿Cómo describen las empresas su madurez digital, su uso de IA y su gestión de datos?
2. ¿En qué se parecen y en qué se diferencian las empresas medianas y grandes de las micro y pequeñas?
3. ¿Qué factores se asocian a una mayor madurez digital declarada?

La muestra

Se recibieron 181 respuestas. Dos correspondían a organizaciones del sector público u ONG y se excluyeron, de modo que el análisis cubre 179 empresas del sector privado. No hubo respuestas vacías ni repetidas, y los datos personales se eliminaron antes del análisis. Las respuestas abiertas se presentan solo como temas, nunca como citas textuales.

Las empresas se agrupan de la siguiente manera:

Los dos grupos no se superponen y, sumados, forman la muestra completa.

¿Qué se preguntó?

La encuesta combinó cinco tipos de preguntas: escalas de 1 (bajo) a 5 (alto) sobre madurez digital, productividad, integración de sistemas y deuda tecnológica; alternativas ordenadas sobre uso de IA, políticas de IA, uso y gobierno de datos, participación de la alta dirección y procesos manuales; preguntas de una sola alternativa sobre barreras, objetivos y prioridades; preguntas de selección múltiple sobre áreas de avance y rezago; y dos preguntas abiertas.

Cómo leer los resultados

Los porcentajes se calculan sobre quienes respondieron cada pregunta.

El informe usa tres expresiones con un sentido preciso. Una diferencia es clara cuando se mantiene después de descartar que se deba al azar, aun considerando que se compararon muchas preguntas a la vez. Es un indicio cuando aparece en los datos, pero no alcanza ese estándar. Cuando el texto dice que no hay diferencias, significa que no se detectó ninguna con estos datos, lo que no prueba que no existan: con grupos pequeños solo se pueden detectar diferencias grandes.

Los resultados muestran asociaciones entre respuestas y no permiten afirmar que una cosa cause la otra.

Del total, el 44% son micro y pequeñas, el 36% medianas y el 20% grandes y holdings. Por sector, el 49% corresponde a tecnología, el 16% a industria y recursos naturales, el 15% a servicios profesionales, el 6% a salud, el 6% a educación, el 4% a servicios financieros, y el 2% a telecomunicaciones y el 2% a comercio. En cuanto al cargo de quienes responden, el 54% está en gerencia o dirección, el 24% en áreas de tecnología, transformación digital o innovación, y el 23% en otros cargos.

El gráfico resume las preguntas con escala de 1 a 5.

El contraste entre la imagen propia y la del resto del país es fuerte. El 74% califica con 4 o 5 la madurez de su empresa, mientras que solo el 15% da esa nota a las empresas chilenas en general. El 79% se ubica por encima del promedio nacional, el 14% al mismo nivel y apenas el 7% por debajo.

Caben dos lecturas, que no se excluyen: la madurez declarada está algo inflada, o quienes respondieron trabajan en empresas más avanzadas que el promedio. En cualquier caso, la comparación con el resto del país dice más sobre el optimismo de quien responde que sobre una brecha medida.

La IA está extendida, pero su gobierno va más atrás. El 73% de las empresas la usa de manera extendida y otro 20% la usa en algunas áreas o casos. Solo el 42%, en cambio, tiene políticas de IA formalizadas; un 28% las tiene en desarrollo, un 16% opera con criterios informales y un 12% no tiene ninguna.

Con los datos pasa algo parecido. El 60% los usa de forma sistemática para decidir, pero solo el 35% declara una gobernanza de datos formal, es decir, con responsables definidos de su gestión. En ambos casos, el uso va por delante de las reglas que lo ordenan.

El 75% declara una participación activa y estratégica de la alta dirección en las decisiones de transformación digital, y el 36% dice que más del 40% de sus procesos críticos son manuales.

El presupuesto es el principal freno a la madurez digital: lo señala el 41% de las empresas, muy por delante de los procesos manuales (13%) y la cultura organizacional (11%). Para avanzar en IA, la barrera más citada es el costo de implementación (36%), seguida por la falta de una estrategia clara y la falta de talento especializado (19% cada una).

Con la IA, las empresas buscan sobre todo aumentar la productividad (40%) y desarrollar nuevos productos o servicios (24%). De cara a los próximos tres años, el 43% cree que la IA será el tema más determinante para competir, muy por delante del talento digital (18%).

En el uso de datos, los desafíos más citados son integrar fuentes (25%) y la calidad de la información (22%). Para automatizar en los próximos 12 meses, las áreas prioritarias son comercial y ventas (25%), operaciones (21%) y backoffice (16%).

Las áreas que más se mencionan como avanzadas son datos y analítica (64%) y operaciones (57%); las que más aparecen como rezagadas son finanzas y administración (33%) y recursos humanos (32%). Si a la proporción que menciona cada área como avance se le resta la que la menciona como rezago, solo finanzas y recursos humanos quedan con saldo negativo.

La IA se usa sobre todo en análisis de datos y automatización de procesos (70% cada una) y en operaciones (67%). Llega menos a finanzas (26%) y recursos humanos (21%).

Entre los desafíos tecnológicos, los más mencionados son la escalabilidad (45%), la integración de sistemas (41%) y los costos (40%). El perfil más difícil de encontrar o retener es el de IA y machine learning (47%), casi el doble que el siguiente, ciencia de datos (26%).

Sobre el principal desafío cultural de la transformación digital, los temas más frecuentes son la adopción de la tecnología en el trabajo diario (27%), la resistencia al cambio o el miedo a ser reemplazado (23%) y la capacitación (17%). Sobre el rol esperado de los gremios, lo más mencionado es la capacitación y educación (28%), seguida por la promoción y difusión (15%), las buenas prácticas y casos de éxito (14%) y la articulación entre empresas (14%).

La clasificación por temas es aproximada: sirve para ordenar las ideas, pero no mide con precisión el peso de cada una.

Dentro de la muestra completa se compararon las respuestas según sector, tamaño y cargo de quien responde.

Por sector, las diferencias son claras. Las empresas de tecnología declaran más madurez, más integración entre sistemas y más uso de IA, y tienen menos procesos manuales. El uso extendido de IA llega al 89% en tecnología, al 70% en servicios profesionales, al 52% en industria y recursos naturales, al 73% en salud y al 27% en educación. Telecomunicaciones, servicios financieros y comercio tienen 7 empresas o menos cada uno, por lo que sus cifras no se interpretan.

El tamaño separa otras cosas. Las empresas más grandes tienen más políticas de IA formalizadas y más gobernanza de datos formal que las micro y pequeñas, pero informan menos participación de la alta dirección. Esto último probablemente refleja quién responde, ya que en las empresas pequeñas suele contestar la propia dirección. Las barreras y el objetivo de la IA también cambian con el tamaño, como se detalla más adelante.

Según el cargo, no hay diferencias claras. Hay un indicio de que la gerencia percibe más participación de la alta dirección (83%) que las áreas de tecnología (62%). Una explicación posible es que la dirección se evalúa a sí misma, mientras que los equipos que impulsan la transformación la observan desde fuera.

El grupo reúne 65 medianas y 36 grandes y holdings. El 43% pertenece al sector tecnología. Por sector, industria y recursos naturales suma el 19%, servicios profesionales el 12%, salud el 8%, educación el 8%, servicios financieros el 5%, y telecomunicaciones y comercio el 3% cada uno. El 46% de las respuestas viene de gerencia o dirección y el 30% de otros cargos, la mayor proporción de otros cargos entre todos los grupos.

El patrón repite el de la muestra completa. El 75% califica su madurez digital con 4 o 5 (promedio 4,1) y el 84% dice que la tecnología aumentó su productividad. El 63% declara una integración alta entre sistemas, y la deuda tecnológica se percibe poco relevante (promedio 2,8; 27% la califica con 4 o 5).

Estas empresas atribuyen algo más de madurez al resto del país que al conjunto de la muestra (promedio 2,8 y 16% con nota 4 o 5). Aun así, el 80% se ubica por encima del promedio nacional.

En este grupo, el gobierno de la IA y de los datos es más formal que en la muestra completa. El uso extendido de IA es el mismo (73%), pero el 50% tiene políticas de IA formalizadas y solo el 8% no tiene ninguna. El 66% usa los datos de forma sistemática para decidir y el 43% declara una gobernanza de datos formal. El 73% reporta una participación activa y estratégica de la alta dirección.

Los obstáculos aparecen más repartidos que en el total. El presupuesto sigue siendo la principal barrera para la madurez digital, aunque con menos peso (27%), seguido por los procesos manuales (16%), la cultura organizacional (15%) y los sistemas antiguos (9%). Para avanzar en IA, tres barreras pesan casi lo mismo: el talento especializado (24%), la falta de una estrategia clara (23%) y el costo de implementación (23%). Los riesgos legales, éticos o regulatorios llegan al 14%.

La mitad de estas empresas (50%) busca con la IA, ante todo, ganar productividad. En los datos, los desafíos más citados son la integración de fuentes (27%), la calidad de la información (18%) y la seguridad y privacidad (17%). Las prioridades de automatización se concentran en operaciones y backoffice (22% cada una).

Las áreas más avanzadas son datos y analítica (67%), operaciones (60%) y ciberseguridad (49%). El rezago se concentra en finanzas (37%) y recursos humanos (33%), las únicas dos áreas con saldo negativo.

En comparación con el resto de la muestra, este grupo usa más la IA en marketing y ventas (56%) y en recursos humanos (27%). Sus principales desafíos tecnológicos son la integración de sistemas (44%), la escalabilidad (40%) y la automatización (36%), y el talento más escaso es el de IA y machine learning (48%).

El desafío cultural se describe sobre todo como un problema de adopción de la tecnología (32%) y de resistencia al cambio o miedo (28%); el presupuesto casi no aparece (6%). A los gremios se les pide capacitación y educación (32%) y, más que en las micro y pequeñas, políticas públicas y regulación (12%).

El sector es el hallazgo más sólido dentro de este grupo: las empresas tecnológicas declaran más madurez, más integración y más uso de IA, y tienen menos procesos manuales. El uso extendido de IA es de 93% en tecnología, 83% en servicios profesionales, 47% en industria y recursos naturales, 88% en salud y 25% en educación. Los sectores con menos de 10 empresas (telecomunicaciones, servicios financieros, comercio, salud y educación, de 3 a 8 cada uno) son solo orientativos.

Al comparar medianas con grandes, las medianas reportan más participación de la alta dirección y un uso de IA más extendido. Hay indicios, no concluyentes, de que también reportan más integración y menos procesos manuales. Como las medianas pertenecen con más frecuencia al sector tecnología y en ellas responden más a menudo gerentes, parte de estas diferencias puede deberse a la composición del grupo y no al tamaño.

Los obstáculos para la IA también varían con el tamaño. En las medianas pesan más el costo (29% frente a 11% en las grandes) y los riesgos legales, éticos o regulatorios (17% frente a 8%). En las grandes dominan la falta de talento especializado (33%) y la falta de una estrategia clara (25%). Las diferencias son moderadas, pero no concluyentes, porque hay pocas empresas en cada categoría.

Por cargo, el 85% de la gerencia ve una participación activa y estratégica de la alta dirección, frente al 56% de las áreas de tecnología y el 70% de otros cargos. Es un indicio, no un resultado firme.

El grupo reúne 53 microempresas y 25 pequeñas, y es el más tecnológico de los tres: el 58% pertenece al sector tecnología. Los demás sectores tienen pocas empresas (15 en servicios profesionales, 10 en industria y recursos naturales, y entre 2 y 3 en salud, educación y servicios financieros; ninguna en telecomunicaciones ni comercio). La gerencia o dirección responde en el 64% de las empresas, de modo que quien contesta suele ser quien dirige.

La madurez declarada se parece a la de las medianas y grandes: el 72% la califica con 4 o 5 (promedio 3,9). La productividad percibida es la más alta de los tres grupos (88% con 4 o 5; promedio 4,4) y el 65% declara una integración alta entre sistemas.

Hay dos diferencias con el resto. La deuda tecnológica pesa más: el 36% la califica con 4 o 5, frente al 27% de las medianas y grandes. Además, este grupo atribuye menos madurez a las empresas chilenas (promedio 2,5, mediana 2), de modo que la distancia entre el promedio de la autoevaluación y el de la evaluación del resto del país es la mayor de todos los grupos. El 78% se ubica por encima del promedio nacional.

El uso de IA es tan extendido como en las medianas y grandes (72%), pero mucho menos formalizado. El 31% tiene políticas de IA formalizadas, el 24% criterios informales y el 18% ninguna. El 53% usa datos de forma sistemática para decidir, pero solo el 24% tiene una gobernanza de datos formal y el 22% no tiene ninguna. La participación activa y estratégica de la alta dirección es la más alta de los tres grupos (78%), algo coherente con que quien responde suele ser la propia dirección.

En este grupo, el costo domina. El 60% señala la falta de presupuesto como la principal barrera para la madurez digital y el 53% apunta al costo de implementación como la principal barrera para avanzar en IA. Ninguna otra barrera supera el 14%.

La IA se usa más para desarrollar nuevos productos o servicios (36%) que para ganar productividad (27%). La prioridad de automatización es comercial y de ventas (32%), y el backoffice pesa poco (8%). Entre los desafíos con los datos, el más citado es la calidad de la información (27%), seguido por la integración de fuentes (23%).

Como en los otros grupos, los mayores avances están en datos y analítica (60%) y operaciones (53%), mientras que la ciberseguridad (26%) y los recursos humanos (8%) se mencionan menos. El rezago, en cambio, es más amplio: cuatro áreas quedan con saldo negativo (recursos humanos, atención a clientes, finanzas y logística) y ventas queda en equilibrio.

Los desafíos tecnológicos más citados son la escalabilidad (51%) y los costos (49%). Además de los perfiles de IA y machine learning (47%), cuesta encontrar perfiles de arquitectura tecnológica (32%), ciberseguridad (30%) y desarrollo de software (27%).

Aquí el desafío cultural se describe con más frecuencia como un problema de recursos (presupuesto, 26%) y de gobernanza, ética y seguridad (15%), y la resistencia al cambio pesa menos (17%). A los gremios se les pide capacitación (24%), promoción y difusión (17%) y financiamiento e incentivos (15%). Casi la mitad de las respuestas sobre los gremios (47%) no encaja en ninguno de esos temas, así que esta lectura es menos firme.

Por sector, ninguna diferencia alcanza el estándar de claridad, pero el patrón se repite: las empresas tecnológicas puntúan más alto en integración, uso de IA, uso de datos, madurez y gobernanza de datos, con diferencias de un tamaño casi idéntico al observado en las medianas y grandes. Con 78 empresas era esperable que no alcanzaran el estándar, lo que no significa que no existan. El uso extendido de IA es de 84% en tecnología, 60% en servicios profesionales y 60% en industria y recursos naturales. Los demás sectores tienen 3 empresas o menos, así que sus cifras son solo orientativas.

Entre micro y pequeñas no hay diferencias firmes. La que más se acerca es la barrera para la madurez digital: el presupuesto es la principal para el 68% de las microempresas y el 44% de las pequeñas, un indicio no concluyente. En los obstáculos para la IA no hay diferencia, ya que el costo es la principal barrera para ambas (53% y 52%), muy por delante de la falta de estrategia (14%) y de talento (13%).

Tampoco hay diferencias por cargo: el 82% de los gerentes y el 71% de las áreas de tecnología ven una participación activa de la alta dirección.

Esta sección compara directamente ambos grupos e indica, para cada tema, si la diferencia es clara.

Los dos grupos declaran niveles similares de madurez (75% de las medianas y grandes y 72% de las micro y pequeñas con nota 4 o 5) y usan la IA en la misma medida (73% y 72% de uso extendido). Tampoco se detectan diferencias en la participación de la alta dirección, la integración entre sistemas, la productividad percibida ni el peso de los procesos manuales.

Coinciden también en los desafíos con los datos, en las prioridades de automatización y en el tema que consideran más determinante para competir: en ambos grupos, el 43% cree que será la IA en los próximos tres años. Las áreas fuertes y débiles son las mismas (destacan datos y operaciones, y se rezagan finanzas y recursos humanos), y en los dos grupos los perfiles de IA y machine learning son los más escasos (48% en medianas y grandes y 47% en micro y pequeñas).

Las capacidades se relacionan entre sí de la misma manera en ambos grupos. La integración va de la mano con la madurez, con más uso de IA y con menos procesos manuales, y las políticas de IA van junto con la gobernanza de datos, con signo y magnitud parecidos en los dos casos. Lo que cambia entre grupos son los niveles. El efecto del sector también es similar: las empresas tecnológicas puntúan más alto en ambos grupos, con diferencias de tamaño parecido. Por último, la capacitación es lo que más se espera de los gremios en los dos grupos (32% y 24%).

La primera diferencia está en la formalización. Las medianas y grandes tienen más políticas de IA formalizadas (50% frente a 31%) y más gobernanza de datos formal (43% frente a 24%), y entre ellas es menor la proporción sin ninguna política (8% frente a 18%) o sin gobernanza de datos (9% frente a 22%). Estas diferencias se mantienen al comparar empresas del mismo sector y con el mismo tipo de cargo entre quienes responden. En el uso sistemático de datos (66% frente a 53%), la diferencia aparece solo al hacer ese ajuste. Ambos grupos adoptan la IA en la misma medida; lo que los separa es cuánto formalizan esa adopción.

Los obstáculos también difieren de forma clara:

En las micro y pequeñas, el obstáculo es principalmente de recursos. En las medianas y grandes, tiene más que ver con capacidades y organización: talento, estrategia, regulación, cultura, procesos manuales y sistemas antiguos.

Los grupos también usan la IA con fines distintos. Las medianas y grandes buscan sobre todo productividad (50% frente a 27%), y las micro y pequeñas, desarrollar nuevos productos o servicios (36% frente a 14%).

Las micro y pequeñas atribuyen menos madurez a las empresas chilenas (promedio 2,5 frente a 2,8). No se ven a sí mismas como menos maduras, pero sí ven al resto como menos avanzado. Esto indica que la autoevaluación se ancla en la experiencia propia de quien responde y no en una referencia común.

Las micro y pequeñas perciben además la deuda tecnológica como más relevante (36% le pone nota 4 o 5, frente a 27%), aunque esta diferencia es solo un indicio.

Entre más de 40 opciones de selección múltiple, las diferencias que más se acercan al estándar de claridad son el mayor avance en ciberseguridad de las medianas y grandes (49% frente a 26%) y la mayor dificultad de las micro y pequeñas para encontrar arquitectos tecnológicos (32% frente a 13%) y desarrolladores de software (27% frente a 14%). En las micro y pequeñas también se mencionan más los costos tecnológicos como desafío (49% frente a 34%). Ninguna alcanza el estándar, así que deben leerse como pistas y no como resultados.

En las respuestas abiertas, las medianas y grandes describen su desafío cultural como un problema de adopción y resistencia al cambio, y las micro y pequeñas, como falta de recursos, en línea con lo que muestran las preguntas cerradas.

La integración entre sistemas es el único factor asociado a la madurez declarada en los tres grupos. Su peso es mayor en las micro y pequeñas, pero los márgenes de incertidumbre de ambos grupos se superponen ampliamente, de modo que no hay evidencia de que pese distinto según el tamaño.

Si se deja fuera la integración, el sector tecnología y el uso extendido de IA se asocian a mayor madurez en las medianas y grandes. En las micro y pequeñas, ninguno de los dos alcanza el estándar de claridad.

Muestra completa (179 empresas)

Para identificar qué características se asocian a declarar una mayor madurez digital, se analizaron varias a la vez. La integración entre sistemas es el factor más fuerte: entre dos empresas que difieren en un punto de la escala de integración, la más integrada tiene cerca de tres veces más probabilidad de ubicarse en un nivel superior de madurez. Ser del sector tecnología y usar IA de manera más extendida muestra una tendencia hacia más madurez, y percibir una mayor deuda tecnológica, hacia menos, pero ninguna de estas tendencias llega a ser clara.

El uso sistemático de datos, la gobernanza de datos, la participación de la alta dirección y el peso de los procesos manuales no muestran una asociación propia una vez considerada la integración. Eso no los vuelve irrelevantes. Es posible que su efecto ya quede recogido en la integración, que a su vez podría ser en parte un componente de lo que las empresas entienden por madurez. Si se excluye la integración del análisis, sí aparecen asociados a mayor madurez el uso extendido de IA, el sector tecnología y tener menos procesos manuales.

Medianas y grandes empresas (101 empresas)

La integración entre sistemas vuelve a ser el factor más asociado a la madurez declarada, con un peso algo menor que en la muestra completa. El sector tecnología y el uso extendido de IA muestran la misma tendencia que en el total, sin llegar a ser claros. Ser mediana o grande no se asocia a la madurez.

Micro y pequeñas empresas (78 empresas)

La integración entre sistemas es el único factor claramente asociado a la madurez declarada, y en este grupo su peso es el mayor de los tres. Ningún otro factor, incluidos el sector y el tamaño (micro o pequeña), muestra una asociación clara, aunque con 78 empresas el análisis solo puede detectar asociaciones muy fuertes. Parte de la fuerza de la asociación con la integración se explica porque ninguna empresa de este grupo con integración de nivel 1 a 3 declara el nivel máximo de madurez.

Sector y tamaño separan a las empresas en aspectos distintos. El sector es lo que más las diferencia en madurez, integración y uso de IA, con tamaños de efecto casi iguales en ambos grupos. El tamaño, entendido como medianas y grandes frente a micro y pequeñas, separa sobre todo el nivel de formalización y las restricciones que las empresas declaran. Dentro de cada grupo, las diferencias entre tamaños vecinos (mediana frente a grande, micro frente a pequeña) son débiles y en parte se explican por la composición.

1. Las empresas se ven más avanzadas que el resto del país. Entre el 72% y el 75% califica su madurez digital con nota 4 o 5, pero solo entre el 13% y el 16% pone esa nota a las empresas chilenas en general. Probablemente, la madurez declarada está algo inflada, o la muestra reúne a empresas más avanzadas que el promedio.
2. Las medianas y grandes y las micro y pequeñas se parecen en madurez y en uso de IA, pero no en cómo gobiernan la IA y los datos. El uso extendido de IA es igual en ambos grupos (73% y 72%), mientras que las micro y pequeñas formalizan menos: el 31% tiene políticas de IA formalizadas (frente a 50%) y el 24% tiene gobernanza de datos formal (frente a 43%).
3. Los obstáculos son distintos. En las micro y pequeñas predomina el costo, tanto el presupuesto para la madurez digital (60%) como la implementación de IA (53%). En las medianas y grandes se reparten entre talento, estrategia clara, riesgos regulatorios y cultura organizacional. También cambia el propósito: las micro y pequeñas usan la IA para crear nuevos productos o servicios (36%) y las medianas y grandes, para ganar productividad (50%).
4. La integración entre sistemas es el factor más asociado a la madurez en los tres grupos. Los demás factores medidos (datos, gobernanza, alta dirección, deuda tecnológica y procesos manuales) no muestran una asociación propia una vez considerada la integración.
5. Las empresas del sector tecnológico declaran más madurez, más integración, más uso de IA y menos procesos manuales, con diferencias de tamaño parecido en los tres grupos. Entre las micro y pequeñas, estas diferencias no alcanzan el estándar de claridad, algo atribuible al menor número de casos.
6. El tamaño dentro de cada grupo importa poco. Entre las medianas y grandes, las medianas reportan más participación de la alta dirección y más uso de IA, pero el tamaño no se asocia a la madurez. Entre micro y pequeñas no hay diferencias firmes.
7. El avance es desigual por área y falta talento en IA. Datos y analítica y operaciones lideran en todos los grupos, mientras que finanzas y recursos humanos son las áreas más rezagadas; en las micro y pequeñas, el rezago abarca más áreas. El perfil más difícil de encontrar o retener en ambos grupos es el de IA y machine learning (48% en medianas y grandes y 47% en micro y pequeñas).
8. El sector también ordena la adopción de IA. El uso extendido llega al 89% en tecnología, al 70% en servicios profesionales, al 52% en industria y recursos naturales y al 27% en educación. En las medianas y grandes, el patrón es similar, con tecnología, servicios profesionales y salud a la cabeza. En las micro y pequeñas, las cifras de los sectores distintos de tecnología, servicios profesionales e industria son orientativas por el bajo número de empresas.
9. La capacitación es la principal expectativa hacia los gremios en ambos grupos.