Estudio

¿Qué obstáculos frenan la madurez en IA? Una encuesta a 108 especialistas

Los obstáculos relacionados con el personal cualificado fueron los que más pesaron en la madurez en IA. La frenaron directamente e hicieron que los problemas de infraestructura y de datos parecieran mayores. Los obstáculos de infraestructura y de datos no tuvieron un efecto directo que superara al azar.

De un vistazo

Fuente
van Veen, Zhu and Ravesteyn (2026). How AI Implementation Barriers Shape AI Maturity? The Interacting Roles of Skilled Employees, Technological Infrastructure and Data Quality. CONF-IRM 2026 Proceedings, 17. aisel.aisnet.org
Cómo se hizo
Una encuesta analizada con un modelo estadístico que pone a prueba varias relaciones a la vez. Encuesta. Las personas respondieron preguntas una vez. Muestra qué va junto, no qué causa qué.
Quién participó
108 especialistas de distintos sectores. La muestra son 108 personas, no 108 organizaciones.
Dónde
Países Bajos.

“Barriers related to skilled employees exert the strongest influence: they directly hinder AI maturity and intensify perceived barriers in technological infrastructure and data quality.” [Los obstáculos relacionados con el personal cualificado ejercen la mayor influencia: frenan directamente la madurez en IA y agravan los obstáculos percibidos en la infraestructura tecnológica y en la calidad de los datos.]

Qué encontró

  • La falta de personal cualificado fue el obstáculo más ligado a una madurez en IA baja.
  • Los obstáculos de infraestructura y de calidad de los datos no tuvieron un efecto directo propio que superara al azar.
  • La falta de competencias también hizo que los otros dos obstáculos se percibieran como mayores.

Cuándo se cumple el resultado

Las respuestas son las opiniones de especialistas que trabajan con IA. Ellos calificaron tanto los obstáculos como la madurez de su organización.

Límites

  • Es una ponencia de congreso, que pasa una revisión más ligera que un artículo de revista.

Prácticas que usan este estudio

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