Proveedores de servicios de TI y IA: la estrategia dual para el éxito sostenible en 2025
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Introducción: La doble oportunidad para los proveedores de servicios de TI
La revolución de la IA ha adquirido una dimensión especial para los proveedores de servicios de TI: a diferencia de otros sectores, no sólo permite optimizar procesos internos, sino que abre un campo completamente nuevo de servicios. Este whitepaper analiza esta doble oportunidad y le muestra caminos concretos sobre cómo, como proveedor de TI, puede aprovechar de forma rentable ambas dimensiones.
Las cifras hablan por sí solas: según un estudio reciente de IDC, para finales de 2025 más del 73 % de las pymes externalizarán proyectos de implementación de IA. El volumen de mercado para servicios de IA en Alemania se estima en más de 4,7 mil millones de euros, lo que supone un crecimiento del 32 % respecto a 2024.
Al mismo tiempo, los proveedores de servicios de TI afrontan el reto de optimizar sus propios procesos para seguir siendo competitivos. El análisis de Forrester Research «IT Services Efficiency 2025» demuestra que los proveedores que aprovechan la IA logran mejorar sus márgenes un 14,3 % de media—con un incremento adicional de la satisfacción de sus clientes.
«En los próximos tres años asistiremos a una importante consolidación de mercado. Los proveedores de TI que ni ofrecen IA ni la emplean internamente perderán una gran parte de su cuota de mercado.»
Esta evolución no representa solo un reto, sino sobre todo una oportunidad histórica para las empresas de servicios de TI. Quien desarrolle ahora la estrategia dual adecuada—incluyendo la IA tanto como servicio principal como motor de eficiencia interna—podrá asegurar ventajas competitivas decisivas.
En Brixon llevamos años acompañando a proveedores de servicios de TI medianos precisamente en esta transformación. Hemos identificado tres obstáculos habituales:
- Falta de priorización: muchas empresas sólo se centran en un aspecto—ya sea en nuevos servicios de IA o en la optimización interna.
- Ausencia de estrategia: las iniciativas de IA suelen implementarse de forma aislada y sin un plan global.
- Falta de competencias: la ausencia de una formación estructurada genera retrasos y frustración.
En este artículo, le mostramos cómo los proveedores de servicios de TI más exitosos superan estos obstáculos e implementan una estrategia integral de IA que conecta óptimamente ambos aspectos: nuevos servicios y eficiencia interna.
La IA como oportunidad de negocio: nuevos modelos de servicio para proveedores de TI
La integración de la IA en el portafolio de servicios ya no es opcional para los proveedores de TI; es una cuestión de supervivencia. Según el último Gartner Market Guide for AI Professional Services (2025), el 68 % de las pymes ya buscan activamente socios para su transformación IA.
Lo más interesante: El mercado se divide en segmentos claramente identificables, cada uno con necesidades diferentes.
Los cinco segmentos de servicios de IA más lucrativos para 2025
| Categoría de servicio | Potencial de mercado | Proyectos típicos de entrada | Competencias necesarias |
|---|---|---|---|
| Estrategia y consultoría IA | Alto (22 % CAGR hasta 2027) | Evaluación de preparación para IA, talleres de casos de uso, desarrollo de roadmap | Visión estratégica, análisis de impacto empresarial, gestión del cambio |
| Preparación e integración de datos | Muy alto (28 % CAGR hasta 2027) | Análisis de calidad de datos, integración de datos, implementación RAG | Procesos ETL/ELT, modelado de datos, implementación de vector stores |
| Implementación y desarrollo IA | Alto (24 % CAGR hasta 2027) | Agentes LLM personalizados, aplicaciones de IA sectoriales, integración IA en sistemas existentes | Ingeniería NLP/ML, integración API, desarrollo de software |
| Servicios IA gestionados | Medio (19 % CAGR hasta 2027) | Operaciones LLM, sistemas de gestión de prompts, monitorización IA | MLOps, observabilidad, gestión de incidentes |
| Formación y habilitación IA | Muy alto (31 % CAGR hasta 2027) | Capacitación de personal, talleres de prompt engineering, frameworks de gobernanza IA | Didáctica, fundamentos de IA, experiencia en compliance |
Las cifras son claras: la formación en IA y la preparación de datos son las puertas de entrada con mayor demanda. Aquí los proveedores de servicios de TI pueden construir capacidades rápidamente y conseguir los primeros éxitos.
Modelos de precios para servicios de IA
Destaca la evolución en los modelos de fijación de precios. Nuestro análisis de más de 200 ofertas de servicios IA muestra una clara tendencia hacia modelos basados en valor:
- Por tiempo y materiales: Cada vez se sustituye más por modelos basados en resultados, pero sigue siendo relevante para proyectos exploratorios (desciende del 68 % al 42 %).
- Basado en outputs: Productos claros con precios fijos (crece del 23 % al 37 %).
- Basado en resultados (outcome): Remuneración según resultados empresariales medibles como ahorros de tiempo o costes (aumenta del 9 % al 21 %).
Es notable que los proveedores más exitosos suelen trabajar con paquetes de IA estandarizados. Estos combinan consultoría, implementación y soporte con un precio fijo—con entregables y resultados claramente definidos.
«La clave del éxito radica en paquetes de IA estandarizados con una propuesta de valor clara. Las empresas no buscan experimentos, sino soluciones probadas con resultados previsibles.»
Ventajas competitivas de los proveedores de servicios IA especializados
Según el estudio de DEKRA «IA en la mediana empresa 2025», las empresas medias prefieren a proveedores de servicios especializados frente a las grandes consultoras, con una relación del 63 % frente al 37 %. Las razones principales:
- Mayor flexibilidad y adaptación a necesidades sectoriales
- Mejor relación calidad-precio
- Acceso directo a expertos sin niveles jerárquicos intermedios
- Implementación más rápida y circuitos de decisión más cortos
Estas conclusiones abren una excelente oportunidad de posicionamiento para proveedores de TI con 20 a 250 empleados. La combinación de experiencia técnica y conocimiento sectorial les permite consolidarse como socios IA de alta especialización.
Nuestra experiencia demuestra que los proveedores más exitosos son los que se centran en sectores o casos de uso concretos—por ejemplo, IA para industria manufacturera, sanidad o servicios financieros.
En el siguiente apartado veremos cómo los proveedores líderes no sólo ofrecen IA como servicio, sino que la usan para optimizar sus procesos internos.
Transformación interna: cómo los proveedores de TI ganan eficiencia gracias a la IA
El uso interno de la IA no es sólo cuestión de eficiencia, sino también de credibilidad. ¿Cómo vender soluciones de IA a los clientes si no las aplica en su propia empresa? La integración sistemática de IA en los procesos internos puede aportar mejoras de eficiencia de entre el 22 % y el 31 %, según el estudio «AI in Professional Services 2025» de Accenture.
Interesante: aumentar la eficiencia no implica necesariamente reducir plantilla. Más bien, permite que los empleados se centren en tareas de mayor valor añadido.
Situación actual de la eficiencia de procesos en empresas de servicios de TI
Un análisis de BITMi (la asociación alemana de pymes TI) de 2024 indica que los proveedores de servicios de TI utilizan sólo el 62 % de su tiempo de trabajo en actividades productivas. El 38 % restante se emplea en tareas administrativas, documentación y rutinas—todo ello altamente susceptible de ser automatizado mediante IA.
El estudio identifica cinco «ladrones de tiempo» principales que la IA puede abordar:
- Documentación e informes (11,3 % del tiempo laboral)
- Soporte y análisis de errores (9,7 %)
- Elaboración de ofertas y planificación de proyectos (7,2 %)
- Preparación y seguimiento de reuniones (5,6 %)
- Búsqueda de información y know-how (4,2 %)
Estos ámbitos representan en conjunto casi el 38 % del tiempo potencialmente optimizable. La incorporación selectiva de IA puede generar aquí grandes ahorros de tiempo y recursos.
Ejemplos concretos de uso interno de la IA
Basándonos en nuestros proyectos de implementación, hemos identificado las aplicaciones IA internas más efectivas para proveedores de TI:
| Área de aplicación | Solución basada en IA | Mejora típica en eficiencia | Duración de la implementación |
|---|---|---|---|
| Documentación | Generación automática de documentación técnica, informes de proyectos y materiales para clientes | 65-75 % | 2-4 semanas |
| Service Desk | Clasificación de tickets con IA, propuestas de solución y respuestas automáticas a consultas estándar | 35-50 % | 4-8 semanas |
| Elaboración de ofertas | Emisión automatizada de ofertas según datos históricos y requisitos del proyecto | 40-60 % | 3-6 semanas |
| Desarrollo de código | Programación, revisión de código y solución de errores asistidas por IA | 30-45 % | 1-3 semanas |
| Base de conocimientos | Búsqueda inteligente en documentos internos, experiencias y soluciones previas (enfoque RAG) | 70-85 % | 6-12 semanas |
| Planificación de recursos | Modelos de predicción para carga de trabajo, asignación de habilidades y composición de equipos de proyecto | 25-40 % | 8-16 semanas |
Mención especial merece el uso de bases de conocimiento internas con Retrieval Augmented Generation (RAG). Un empleado de TI dedica, según McKinsey Digital 2024, el 19 % de su tiempo a buscar información. Los sistemas RAG pueden reducir este tiempo hasta un 85 %.
«Nuestra base de conocimiento interna basada en IA ha revolucionado nuestra forma de trabajar. En lugar de reinventar constantemente soluciones, los empleados pueden acceder en segundos a la experiencia colectiva de toda la empresa.»
Impacto económico de la optimización interna con IA
Los efectos económicos del uso interno de IA son extraordinarios. Un análisis de Deloitte en 2024 muestra que los proveedores de TI pueden conseguir los siguientes resultados mediante la aplicación intensiva de IA:
- Aumento de horas facturables un 18 % de media gracias a la reducción de tareas administrativas
- Reducción del tiempo de creación de ofertas en un 62 %, lo que supone un 24 % más de contrataciones
- Disminución en el periodo de onboarding de nuevos empleados en un 45 % mediante procesos asistidos por IA
- Incremento de la satisfacción del cliente en un 28 % por respuestas más rápidas y precisas del soporte
Estas mejoras conducen a un aumento medio del margen de 4,2 puntos porcentuales—una ventaja clave en un sector con márgenes netos típicamente entre el 8 % y el 12 %.
La ecuación es sencilla: quien aplica la IA de manera eficaz internamente, puede ofrecer servicios de mayor calidad a precios más competitivos y adquirir una experiencia práctica que nutre directamente la consultoría y los proyectos de sus clientes.
Pero, ¿cuáles son los factores clave para el éxito de esta estrategia dual? Eso es lo que veremos en el siguiente apartado.
Los cuatro factores críticos de éxito para la estrategia dual de IA
La puesta en marcha de una estrategia dual de IA—como oferta de servicio y como herramienta de optimización interna—depende de cuatro factores críticos. Nuestra experiencia con más de 40 proveedores de servicios de TI nos permite identificarlos y cuantificarlos.
1. Desarrollo de competencias y estructura de equipo
La formación sistemática en IA es el factor clave de éxito. Un estudio de la RWTH Aachen de 2024 refleja que el 72 % de proveedores de TI medianos carecen de programas estructurados para el desarrollo de competencias IA.
Las empresas líderes emplean un modelo de competencias en tres niveles:
- Conocimientos básicos para todos: comprensión general de tecnologías IA, usos y límites (1-2 días de formación por empleado)
- Competencia práctica para project managers: conocimientos avanzados en prompt engineering, implementación de RAG e integración de LLM (5-10 días)
- Expertos en el equipo central IA: conocimientos profundos, ajuste de modelos y arquitectura de datos (15-30 días en roles especializados)
La estructura de equipo es especialmente importante. Los casos de mayor éxito siguen el modelo «hub-and-spoke»: un centro de competencia IA (3-5 expertos) da soporte a «champions» IA descentralizados en cada área.
«El mayor error es pensar que la competencia en IA sólo se necesita en el departamento de TI. En realidad, la requerimos en todas las áreas—desde ventas y delivery hasta soporte.»
2. Disponibilidad y calidad de datos
La calidad y disponibilidad de los datos determina el éxito o fracaso de la implantación de IA. Un análisis actual de BARC destaca que el 63 % de las iniciativas IA fallan por una calidad de datos insuficiente.
Para los proveedores de TI, cuatro tipos de datos son especialmente relevantes:
| Tipo de dato | Relevancia para IA | Desafíos típicos | Mejor práctica |
|---|---|---|---|
| Datos de interacción con clientes | Muy alta | Fragmentados entre CRM, tickets, email | Arquitectura Data Fabric centralizada, interfaces estandarizadas |
| Documentación de proyectos | Alta | No estructurada, en formatos propietarios | Estandarización documental y enriquecimiento automático de metadatos |
| Know-how técnico | Muy alta | Saber implícito, no documentado | Extracción sistemática de conocimiento y actualizaciones periódicas |
| Datos de rendimiento | Media | Incompletos, poco detallados | Registro horario automático con clasificación IA |
Los proveedores líderes designan a un «Data Owner» responsable de la calidad, consistencia y disponibilidad de los datos, e invierten un 15-20 % de su presupuesto IA en mejorar los datos.
3. Integración con los sistemas existentes
La integración fluida de IA en los sistemas existentes es fundamental para la aceptación de empleados y clientes. El reto: según PAC, el 78 % de los proveedores de TI gestiona un stack tecnológico heterogéneo de 12 a 18 aplicaciones principales.
Las implementaciones líderes optan por un enfoque «API-first»: en vez de crear nuevas aplicaciones independientes, la IA se integra mediante APIs en los procesos y sistemas existentes, de modo que el usuario la percibe como parte natural de su entorno habitual.
Buenas prácticas para la integración de sistemas:
- Implantación de una plataforma central de gestión de APIs
- Desarrollo de microservicios IA reutilizables
- Uso de plataformas low-code para integraciones rápidas
- Integración progresiva, empezando por los sistemas con mayor aceptación
La integración debe incluir también monitorización y gobernanza: los proveedores líderes incorporan métricas IA como tasa de uso, precisión y ROI a sus dashboards de gestión.
4. Gestión del cambio y aceptación de los empleados
El último, pero tal vez más importante, factor de éxito es una gestión del cambio eficaz. Según Korn Ferry, el 82 % de proyectos IA fracasa no por la tecnología, sino por factores humanos.
La situación es especialmente delicada en TI: muchos temen que la IA amenace su propio empleo—un temor que debe afrontarse de forma proactiva.
Las estrategias de gestión del cambio más efectivas incluyen:
- Comunicación de una visión clara: ¿Cómo cambiará la IA nuestra forma de trabajar y el modelo de negocio? ¿Qué se mantiene igual?
- Visibilizar éxitos tempranos: Priorice casos rápidos y de alto impacto
- Desarrollo participativo: Involucre a los empleados en la identificación y priorización de casos de uso IA
- Formación continua: Actualizaciones de habilidades regulares y formatos prácticos de aprendizaje
- Fomentar «champions» IA: Identifique y apoye empleados especialmente motivados en temas IA
«El punto de inflexión en nuestra transformación IA fue dejar de hablar de ganancias abstractas de eficiencia y mostrar cómo la IA elimina frustraciones cotidianas.»
La combinación de estos cuatro factores forma la base de una estrategia dual de IA exitosa. En la próxima sección presentamos un modelo por fases concretas para implementarla.
Implementación de la estrategia dual: un modelo por fases probado en la práctica
La ejecución exitosa de la estrategia dual IA requiere un enfoque estructurado. Basándonos en más de 40 implantaciones exitosas, en Brixon hemos desarrollado un modelo de cuatro fases que aborda en paralelo tanto la optimización interna como el desarrollo de nuevos servicios IA.
Fase 1: Evaluación y análisis de potencial (4-6 semanas)
En esta fase se recoge el estado actual y se identifican los potenciales, tanto a nivel interno como en nuevas áreas de negocio.
Actividades clave del lado interno:
- Análisis de procesos e identificación de potenciales de eficiencia en todas las áreas
- Evaluación de calidad y disponibilidad de datos
- Análisis de competencias IA existentes en el equipo
- Análisis del grado de madurez tecnológica de los sistemas actuales
Actividades clave del lado externo:
- Análisis de mercado e identificación de necesidades IA en clientes actuales
- Análisis de competencia: ¿qué servicios IA ya ofrecen los competidores?
- Identificación de sinergias entre usos internos y servicios externos IA
- Desarrollo de un catálogo inicial de servicios IA
El resultado principal de esta fase es un roadmap priorizado que incluya tanto iniciativas internas como externas y sus interdependencias.
Fase 2: Fundamentos y primeros pilotos (8-12 semanas)
En esta etapa se crean las bases para la transformación IA y arrancan los primeros proyectos piloto.
Actividades clave a nivel interno:
- Creación de un centro de competencia IA con roles y responsabilidades definidos
- Implantación de una estrategia de gestión de datos para IA
- Lanzamiento de 2-3 pilotos internos de alto ROI y rápida implementación
- Formación básica en IA para todo el personal
Actividades clave a nivel externo:
- Desarrollo de 1-2 paquetes de servicios IA estandarizados
- Selección de 3-5 clientes piloto para los primeros proyectos IA
- Creación de materiales y argumentario comercial para las ofertas IA
- Formación al equipo comercial en comunicación IA
Lo más importante es que los pilotos proporcionen resultados medibles tanto a nivel interno como externo, generando así impulso para la transformación.
Fase 3: Escalado e integración (3-6 meses)
En esta fase, los pilotos exitosos se extienden e integran en los procesos y servicios existentes.
Actividades clave a nivel interno:
- Extensión de usos IA internos exitosos a otras áreas
- Integración de IA en todos los procesos núcleo relevantes
- Desarrollo de un programa continuo de formación IA
- Implementación de un framework de gobernanza IA
Actividades clave a nivel externo:
- Ampliación del portfolio IA según los aprendizajes de los pilotos
- Desarrollo de un framework de delivery para proyectos IA
- Formación de equipos IA especializados para delivery
- Integración de componentes IA en la oferta de servicios ya existente
En esta fase es imprescindible una gestión del conocimiento organizada: los hallazgos de proyectos IA internos deben incorporarse sistemáticamente a los servicios externos—y viceversa.
Fase 4: Optimización e innovación (continua)
Esta etapa es de mejora continua y búsqueda de nuevas aplicaciones IA.
Acciones clave en la dimensión interna:
- Medición y optimización continua del ROI de aplicaciones IA
- Evaluación tecnológica frecuente en busca de nuevas oportunidades IA
- Integración sistemática de feedback en todas las aplicaciones IA
- Desarrollo progresivo de las competencias IA en la empresa
Acciones clave en la dimensión externa:
- Desarrollo de servicios IA innovadores y diferenciadores
- Alianzas con proveedores de tecnología IA
- Seguimiento sistemático de éxitos IA en clientes
- Desarrollo de liderazgo de pensamiento (thought leadership) en IA
Ejemplo práctico: cronograma de un proveedor mediano de servicios de TI
Para mayor claridad, aquí un ejemplo sobre cómo transformó su negocio un proveedor TI de 120 empleados:
| Periodo | Dimensión interna | Dimensión externa | Resultados |
|---|---|---|---|
| Mes 1-2 | Evaluación y análisis de potencial, identificación de 5 casos de uso internos | Análisis de mercado y encuesta a clientes sobre necesidades IA | Roadmap priorizado, primera asignación de recursos |
| Mes 3-5 | Implementación de base de conocimientos IA y documentación automatizada | Oferta de servicios de evaluación de preparación IA, primeros clientes piloto | 30 % de ahorro de tiempo en documentación, 4 nuevos contratos |
| Mes 6-9 | Integración IA en Service Desk, preparación de ofertas y planificación de recursos | Desarrollo de un portfolio completo de servicios IA, capacitación del equipo comercial | 18 % más de eficiencia interna, 12 % de facturación atribuible a servicios IA |
| Mes 10-12 | Formación IA a toda la plantilla, implantación de un framework de gobernanza IA | Soluciones IA sectoriales, alianzas estratégicas con proveedores IA | 85 % de empleados usan IA activamente, 22 % de los ingresos por servicios IA |
Este ejemplo demuestra cómo las iniciativas internas y externas de IA se refuerzan mutuamente: la experiencia interna se traduce en mejores servicios y las demandas de los clientes impulsan mejoras internas.
La lección principal: la estrategia dual sólo funciona si se desarrollan ambas dimensiones—interna y externa—a la vez y de forma coordinada. Centrarse sólo en una conduce casi siempre a resultados subóptimos.
Sin embargo, incluso con una buena planificación, hay trampas habituales en el camino hacia una transformación IA exitosa. Lo analizamos en la sección siguiente.
Los errores típicos al integrar la IA – y cómo evitarlos
El camino hacia una estrategia dual hábil de IA está lleno de obstáculos. En proyectos con proveedores TI hemos detectado patrones recurrentes que llevan al fracaso o a atrasos significativos. Estos son los errores más típicos—y cómo evitarlos.
1. La trampa del «todo a la vez»
Aproximadamente el 68 % de los proyectos fallidos intentan abarcar demasiado de una sola vez. Planifican grandes transformaciones IA sin la debida priorización.
Síntomas:
- Más de 5-7 iniciativas IA en paralelo
- Sin priorización clara ni análisis de dependencias
- Asignación insuficiente de recursos por iniciativa
Solución: Use una matriz de prioridad Impacto/Esfuerzo y focalícese en Quick Wins (alto impacto, bajo esfuerzo). Comience con 2-3 iniciativas internas y 1-2 externas. Consolide experiencia antes de ampliar el alcance.
«La transformación IA exitosa no es una revolución sino una evolución. Empiece por pasos pequeños, bien medibles, y construya a partir de ellos.»
2. La trampa de «herramienta sin problema»
Según PwC Digital 2024, el 43 % de los proyectos IA se inician por la tecnología, no por el valor o el problema real, triplicando su tasa de fracaso.
Síntomas:
- La iniciativa arranca con la selección de herramienta, no con la definición del problema
- KPIs o criterios de éxito poco claros
- No se valida el dolor real con los usuarios involucrados
Solución: Enfoque Problem-First: identifique y cuantifique el punto de dolor o valor antes de seleccionar tecnología. Defina criterios de éxito claros y valide el problema con los usuarios o clientes destinatarios.
3. La trampa de la «ilusión del tesoro de datos»
Muchos sobrevaloran el valor y calidad de sus datos para IA. Según BARC 2024, el 71 % de los proyectos destinó más tiempo del previsto a preparar datos.
Síntomas:
- Casi sin presupuesto destinado a preparación de datos
- Sin análisis detallado de calidad de datos antes de empezar
- Gobernanza y propiedad de datos no definida
Solución: Realice un análisis de calidad de datos previo. Reserve un 30-50 % del presupuesto para preparación e integración de datos. Defina claramente los responsables y los estándares de calidad. Comience, si es posible, con datasets pequeños y bien controlados.
4. La trampa de la «excelencia invisible»
El fracaso a menudo no es tecnológico sino comunicativo. Los éxitos IA no se comparten adecuadamente, lo que dificulta la aceptación y la escalabilidad.
Síntomas:
- Falta de comunicación periódica sobre logros y aprendizajes IA
- Inexistencia de showcases de aplicaciones IA
- Baja concienciación fuera de los equipos participantes
Solución: Implemente un plan de comunicación IA con actualizaciones periódicas, historias de éxito y lecciones aprendidas. Organice «demos IA» mensuales y utilice logros internos como argumentos para clientes y marketing.
5. La trampa del «compliance a posteriori»
Asuntos como protección de datos y seguridad suelen abordarse demasiado tarde. Según la BSI de Alemania, el 57 % de los proyectos medianos identifica problemas de compliance tras la fase piloto, provocando serios retrasos.
Síntomas:
- Expertos en protección de datos y seguridad no involucrados desde el principio
- Falta de análisis sistemático de riesgos para aplicaciones IA
- Políticas poco claras sobre el tratamiento de datos sensibles en IA
Solución: Involucre expertos en privacidad y seguridad desde el inicio. Desarrolle evaluaciones estandarizadas de compliance para cada nueva aplicación IA y defina pautas claras sobre el uso de datos. La transparencia y los acuerdos previos con clientes son esenciales para datos sensibles.
«La protección de datos no es una carrera de obstáculos, sino parte integral del éxito de cualquier estrategia IA. Pensar en cumplimiento desde el principio ahorra tiempo, dinero y reputación.»
6. La trampa del «vacío de ROI»
Muchos proyectos IA fallan porque su valor económico no se define ni mide. Sólo el 37 % de las empresas mide sistemáticamente el ROI de sus inversiones IA (Deloitte, 2024).
Síntomas:
- Falta de definición clara de criterios de éxito pre-proyecto
- Sin medición de línea de base antes de la implantación
- No se mide ni reporta el valor conseguido
Solución: Defina para cada iniciativa IA criterios de éxito claros y cuantificables. Implemente una medición de partida y un seguimiento sistemático del valor generado; comunique los resultados de forma transparente. Use los éxitos tempranos para argumentar y justificar más inversiones.
Evitando estas trampas, aumentará considerablemente las posibilidades de éxito de su estrategia dual IA. Pero, ¿qué perspectivas hay para el mercado en los próximos años? Lo analizamos en el siguiente apartado.
Perspectivas de futuro: servicios de TI basados en IA 2026-2030
La transformación del sector TI por la IA acaba de comenzar. Dirigir su estrategia a largo plazo requiere anticipar los próximos desarrollos. Estas previsiones se basan en análisis de tendencias de institutos líderes, firmas tecnológicas y nuestra experiencia en Brixon.
Tendencias a corto plazo (2025-2026)
En los próximos 12-24 meses veremos lo siguiente:
- Estandarización de servicios IA: Paquetes de servicios con precios y KPIs claros
- Especialización sectorial: Mayor enfoque en soluciones IA verticalizadas frente a ofertas genéricas
- Transición a modelos de precios basados en resultados: Mayor énfasis en resultados de negocio medibles
- Integración de IA en servicios gestionados existentes: La IA se convierte en parte estándar de todo contrato de servicio
Para los proveedores de TI destaca la demanda creciente de integración IA en sistemas existentes. Gartner prevé que para 2026, más del 60 % de los ERP y CRM de pymes ya incluirán IA—un mercado donde los proveedores ágiles de TI tienen grandes oportunidades de crecimiento.
Tendencias a medio plazo (2027-2028)
Después, se espera:
- Democratización de LLM personalizados: Desarrollo y operación de modelos IA especializados mucho más fáciles y asequibles
- Consolidación de mercado: Grandes proveedores adquieren firmas especializadas más pequeñas
- Operaciones autónomas basadas en IA: Infraestructura y soporte TI auto-optimizable
- KI multimodal como estándar: Integración de texto, imagen, audio y vídeo en sistemas únicos
Un fenómeno interesante será el auge del «ecosistema Co-Pilot»: asistentes IA que acompañan a los empleados en todas sus tareas. IDC predice que para 2028, el 80 % de los trabajadores del conocimiento usará copilotos IA al menos para un 30 % de su trabajo diario.
Tendencias a largo plazo (2029-2030)
Al final de la década se avecinan cambios radicales:
- Redefinición del valor aportado: El foco pasa de la implementación a la consultoría estratégica y mejora continua
- Hyper-automatización: Automatización total de tareas rutinarias en operación y soporte TI
- Innovación de modelos de negocio guiada por IA: El proveedor TI se convierte en motor de innovación de negocio para sus clientes
- Equipos híbridos humano-IA: Nuevas organizaciones que combinan lo mejor de ambos mundos
Especialmente disruptivo será el desarrollo de «Creator AI»: sistemas IA capaces no sólo de analizar y asistir, sino de diseñar y ejecutar soluciones TI complejas de forma autónoma. McKinsey estima que hacia 2030 hasta el 40 % de los servicios TI actuales podrán automatizarse íntegramente.
Nuevos requisitos de competencia para los proveedores de TI
Para prosperar en este nuevo entorno, los proveedores TI deberán desarrollar nuevas competencias:
| Área de competencia | Situación actual (2025) | Requisito 2030 | Medidas recomendadas |
|---|---|---|---|
| Ingeniería IA | Competencias básicas de integración | Especialización avanzada en customización de modelos, RAG y orquestación IA | Formación planificada, contrataciones estratégicas, alianzas con expertos IA |
| Arquitectura de datos | Experiencia en bases de datos clásicas | Maestría en modelos semánticos, knowledge graphs y vector stores | Reciclaje de especialistas actuales y nuevos programas de certificación |
| Transformación de negocio | Gestión técnica de proyectos | Consultoría estratégica de innovación empresarial basada en IA | Especialización sectorial y metodologías de innovación de negocio |
| Ética y gobernanza IA | Comprobaciones básicas de compliance | Frameworks completos de gobernanza IA y valoración ética | Equipos específicos de ética IA y desarrollo de políticas de gobierno |
La conclusión estratégica: los proveedores TI deben iniciar su transformación ya para estar preparados. Empezar a integrar IA en 2027 u 2028 será demasiado tarde para competir.
«La cuestión no es si la IA transformará los servicios TI, sino cuán rápido y cuán radicalmente lo hará. El mayor peligro está en subestimar la velocidad del cambio.»
En la siguiente sección le ofrecemos recomendaciones concretas y aplicables de inmediato para sacar el máximo partido de esta transformación.
Recomendaciones prácticas y de rápida aplicación para proveedores de servicios de TI
Tras el análisis y las previsiones de futuro, surge la pregunta clave: ¿qué puede hacer ahora mismo, en la práctica, un proveedor de TI para beneficiarse de la revolución IA? A continuación, recomendaciones aplicables de inmediato, según el horizonte temporal.
Acciones inmediatas (próximos 30-60 días)
Estas medidas puede ejecutarlas en 1-2 meses y sin grandes inversiones previas:
- Auditoría IA interna: Identifique sistemáticamente qué equipos ya usan IA—muchas veces se emplean herramientas como ChatGPT de manera no oficial.
- Identifique pioneros IA: Localice empleados con experiencia en herramientas IA y motivación para liderar la transformación.
- Capacitación básica para líderes: Garantice que las jefaturas comprendan tecnologías IA y su potencial.
- Encuestas a clientes: Pregunte a sus 20 principales clientes qué temas IA les interesan y dónde necesitan ayuda.
- Formación de task force IA: Cree un equipo transversal con un mandato y línea directa con la dirección para promover la transformación IA.
La encuesta a clientes es especialmente crucial. Muchas empresas de TI subestiman las necesidades IA de sus clientes existentes, donde hay oportunidades rápidas de ingreso.
Acciones a corto plazo (próximos 3-4 meses)
En los meses siguientes priorice las siguientes acciones:
- Plan de desarrollo de competencias IA: Defina qué capacidades IA necesita, cómo formarlas mediante formación, nuevas contrataciones o alianzas.
- Piloto IA interno: Seleccione un proceso interno de alto potencial de optimización e implante una solución IA—idealmente con ROI visible, como automatización de documentación o mejora de soporte.
- Desarrollo de primeros paquetes de servicios IA: Diseñe 2-3 paquetes IA claros y vendibles—por ejemplo, «IA Readiness Assessment», «Workshop IA para directivos», o «Implementación RAG para conocimiento empresarial».
- Red de socios IA: Identifique socios tecnológicos/implementadores clave para las áreas donde no puede desarrollar capacidades propias rápidamente.
- Framework de gobernanza IA: Defina políticas claras sobre el uso de IA, gestión de datos y aseguramiento de calidad de salidas IA.
El piloto interno es esencial—sirve no sólo para optimizar sino también como laboratorio de aprendizaje y referencia. Documente el proceso, los retos y los resultados.
Medidas a medio plazo (próximos 6-12 meses)
Para la segunda mitad del año las iniciativas estratégicas deberían incluir:
- Centro de competencia IA: Cree una unidad organizativa dedicada con funciones y recursos claros.
- Ampliación de la matriz de habilidades: Incorpore competencias IA en planes de carrera y valoración del desempeño.
- Programa de capacitación IA para toda la empresa: Asegure que todos tengan formación básica en IA y acceso a las herramientas clave.
- Integración IA en servicios existentes: Revise sistemáticamente todo el portafolio para detectar posibilidades de integrar IA.
- Sistema de gestión del conocimiento IA (RAG): Implemente un sistema robusto y basado en IA para el know-how interno.
«La mejor estrategia es aplicar IA primero donde el beneficio sea inmediato. En proveedores de TI, esto suele ser documentación, soporte de primer nivel y acceso al conocimiento: tareas de alta demanda y poco valor añadido.»
KPI para medir la integración IA
Para medir avance y ROI, siga estos KPIs:
| Dimensión | KPI | Objetivo típico | Método de medición |
|---|---|---|---|
| Eficiencia interna | Reducción del tiempo en procesos administrativos | 25-40 % | Comparación antes/después del tiempo de proceso |
| Adopción IA | Porcentaje de empleados que usan IA regularmente | >80 % a los 12 meses | Estadísticas de uso y encuestas internas |
| Desarrollo de negocio | Proporción de ingresos por servicios IA | 15-25 % en 12 meses | Tracking de ventas con etiqueta IA |
| Desarrollo de competencias | Porcentaje con certificación IA | >40 % en 12 meses | Control de cursos y certificaciones |
| Satisfacción del cliente | NPS en servicios IA | >50 (Excelente) | Medición sistemática tras cada proyecto |
El seguimiento sistemático de estos KPIs no solo orienta la transformación, sino que respalda la comunicación interna y justifica las inversiones.
No lo olvide: la transformación IA es una maratón, no un sprint. Planifique una adaptación y mejora constante. Los proveedores más exitosos entienden la transformación IA como un proceso permanente, no un proyecto con punto final.
Conclusión: su camino hacia la estrategia dual de IA
La revolución IA está transformando radicalmente el sector de servicios TI. Para los proveedores, surge una oportunidad histórica de doble filo: desarrollar nuevos negocios con IA y aumentar la eficiencia interna.
Estos son los puntos clave de este whitepaper:
- Evolución del mercado: El mercado de servicios IA crece exponencialmente—con foco especial en áreas como preparación de datos, implementación RAG y formación IA.
- Optimización interna: La integración selectiva de IA puede aportar eficiencias del 20-30 %, especialmente en documentación, soporte y gestión del conocimiento.
- Factores de éxito: El éxito de la estrategia dual depende fundamentalmente de: desarrollo de competencias, calidad de datos, integración de sistemas y gestión del cambio.
- Implementación: Una aproximación estructurada en cuatro fases—diagnóstico, fundamentos, escalado e innovación continua—ha demostrado ser eficaz.
- Evitar errores: Errores habituales como ambiciones desmedidas, falta de enfoque en problemas reales o mala estrategia de datos deben abordarse proactivamente.
Lo más importante es comprender que ambas dimensiones de la estrategia dual—servicios externos y optimización interna—se potencian entre sí. Quien adopta IA internamente está mejor posicionado para asesorar y ejecutar; quien ofrece servicios IA aprende también para su propia organización.
«En cinco años existirán dos tipos de proveedores TI: los que tienen la IA en su ADN—y los que han desaparecido.»
La buena noticia: hoy analizar e iniciar la transformación IA es más fácil que nunca. La proliferación de plataformas y herramientas IA ha reducido las barreras de entrada. Muchos casos de uso pueden implementarse con inversiones muy contenidas.
Sus próximos pasos
Si quiere iniciar o acelerar su transformación IA como proveedor de TI, le aconsejamos:
- Realice un chequeo estructurado de preparación IA, evaluando tanto aspectos internos como oportunidades de mercado.
- Identifique un «champion» IA con acceso directo a la dirección estratégica.
- Arranque en paralelo dos iniciativas: un piloto interno y el desarrollo de su primer paquete de servicios IA.
- Defina para ambas iniciativas objetivos claros y medibles.
- Comunique su apuesta IA—a empleados, clientes y socios.
En Brixon acompañamos a los proveedores de TI en todos los pasos de esta transformación—desde la estrategia inicial a la implantación y escalado. Damos especial importancia al traspaso de conocimiento: no trabajamos para usted, sino con usted, para que su equipo desarrolle las competencias necesarias.
El momento de actuar es ahora. La revolución IA no espera, y quienes se adelanten lograrán la mayor ventaja competitiva. Aproveche la doble oportunidad que le brinda la IA—para nuevos negocios y para optimizar su operación interna.
Su transformación IA arranca con el primer paso. Dé el suyo hoy.
Preguntas frecuentes sobre la transformación IA en empresas de servicios de TI
¿Qué servicios IA tienen mayor demanda actualmente?
Según los datos de mercado más recientes, la demanda está especialmente concentrada en: 1) evaluaciones de preparación IA y consultoría estratégica, 2) preparación e integración de datos para aplicaciones IA, 3) implementación de sistemas RAG (Retrieval Augmented Generation) para conocimiento empresarial, 4) formación y capacitación IA para empleados, y 5) integración IA en aplicaciones empresariales existentes. El mayor crecimiento lo tienen actualmente las implementaciones RAG, por su beneficio tangible y rápida puesta en marcha.
¿Qué procesos internos deben priorizar primero los proveedores de TI al optimizar con IA?
Las mayores ganancias de eficiencia suelen lograrse en: 1) documentación técnica e informes (ahorro de tiempo del 65-75 %), 2) acceso y gestión del conocimiento vía RAG (hasta un 70-85 % más rápido en la búsqueda de información), 3) Service Desk y soporte de primer nivel (mejora del 35-50 %), 4) elaboración de ofertas y planificación de proyectos (ahorro de tiempo del 40-60 %), y 5) desarrollo y revisión de código (incremento del 30-45 % en eficiencia). Priorice procesos muy repetitivos donde el ROI sea fácilmente medible.
¿Qué presupuesto debe destinar una pyme TI para la transformación IA?
Como referencia, recomendamos inviertan el 3-5 % de la facturación anual en el primer año de transformación IA. Aproximadamente: 30-40 % en formación y desarrollo de competencias, 20-30 % en pilotos e implantaciones internas, 15-20 % en desarrollo de servicios IA, 10-15 % en tecnología e infraestructuras y 5-10 % en consultoría externa. A partir del segundo año, la inversión debería financiarse con los nuevos ingresos y ahorros. Priorice las acciones de retorno rápido.
¿Qué competencias IA debe desarrollar un proveedor de TI y cómo?
Un proveedor competitivo necesita una escalera de competencias: 1) conocimientos básicos para toda la plantilla (fundamentos IA, aplicaciones, prompt engineering), 2) competencias prácticas para líderes de proyecto/equipo (implementación RAG, integración LLM, gestión de proyectos IA), y 3) conocimientos avanzados en el equipo central (especialización técnica, finetuning, arquitectura de datos). La fórmula más eficaz: formación estructurada (online y presencial), aprendizaje activo en proyectos reales, mentoring externo y actualización continua tipo «news IA semanal» para toda la compañía.
¿Cómo abordar las preocupaciones de compliance y protección de datos con IA?
La protección de datos y compliance son críticos para empresas TI con acceso a datos sensibles de clientes. Siga estas buenas prácticas: 1) tenga una política clara de gobernanza IA, 2) haga un análisis de impacto en privacidad para cada aplicación, 3) para datos confidenciales, priorice tecnologías on-premises o cloud privada, 4) utilice filtros y detección automática de PII, 5) documente claramente qué datos se usan para cada fin, y 6) forme periódicamente a la plantilla sobre privacidad en IA. Imprescindible: involucre al delegado de protección de datos desde el inicio en cada iniciativa IA.
¿Cómo debe un proveedor TI comercializar y vender servicios IA?
La estrategia de ventas más eficaz combina: 1) casos de éxito concretos antes que potenciales abstractos (documente pilotos internos y primeras referencias de clientes), 2) paquetes de servicios con precios y alcance cerrado (ejemplo: «IA Readiness en 6 semanas» o «Implementación RAG en 90 días»), 3) enfoque en el resultado de negocio, no en la tecnología (ejemplo: «Ahorro del 30 % en tiempos de documentación» en vez de «implementación LLM»), 4) ofertas de entrada fácilmente accesibles como workshops o quick assessments, y 5) liderazgo de pensamiento mediante webinars, whitepapers y casos práctica. Forme bien al equipo comercial para comunicar IA con rigor y sin overpromise.
¿Qué riesgos específicos presenta la IA para empresas TI y cómo minimizarlos?
Los riesgos clave para empresas TI en integración IA son: 1) calidad (alucinaciones, errores): minimizar con prompt engineering sistemático, control humano y gobernanza, 2) competencias (escasez de expertos, ritmo de cambio): actualizarse continuamente, aliarse y desarrollar un plan de formación modular, 3) responsabilidad legal (fallos causados por IA): preverlo en contratos, seguros y condiciones específicas, 4) reputación (malas experiencias de cliente): evitar con comunicación clara y gestión de expectativas, y 5) inversión (decisiones tecnológicas equivocadas): minimice experimentando en iteraciones rápidas y con un portafolio diversificado de tecnologías. Implemente una gestión específica de riesgos IA y revísela periódicamente.
¿Cómo medir de forma fiable el ROI de las iniciativas IA?
La medición fiable del ROI IA exige: 1) definir KPIs claros y línea base antes de arrancar, 2) recoger factores duros (ahorro de tiempo, reducción de costes, incremento de ingresos) y blandos (satisfacción, calidad), 3) aplicar tests A/B siempre que sea posible para comparar procesos IA y no-IA, 4) incluir tanto costes iniciales como mantenimiento (training, supervisión, optimización), y 5) opta por un monitoreo continuo en lugar de mediciones puntuales. Resulta muy útil: recopile feedback y estimación de ahorro de tiempo directamente de los usuarios en las herramientas IA («¿Te ayudó esta respuesta? ¿Cuánto tiempo ahorraste?»).
¿Cómo afrontar la resistencia interna a la IA en la propia empresa?
Las resistencias internas suelen deberse a cuatro causas: 1) miedo a perder el empleo: aclarar que la IA apoya, no suprime, e identificar nuevas oportunidades de carrera ligadas a IA; 2) escepticismo sobre su utilidad: vencerlo con pilotos rápidos y visibles, e involucrando a los escépticos; 3) inseguridad sobre las propias capacidades: enfrentarlas con formaciones accesibles, aprendizaje entre iguales y entornos seguros de experimentación; y 4) reticencia tecnológica general: responder con liderazgo ejemplar y una integración gradual en procesos ya conocidos. Clave: adopte un enfoque participativo y permita a los empleados ser parte activa en la identificación y diseño de aplicaciones IA.
¿Qué tendencias IA influirán más en los servicios TI en los próximos 2-3 años?
Las tendencias más relevantes para los servicios TI son: 1) automatización basada en agentes: los agentes IA que ejecutan cadenas de tareas complejas de forma autónoma revolucionarán el Service Desk y la administración de sistemas; 2) IA multimodal: integración de texto, imagen, audio y vídeo abrirán nuevos casos de uso en inspección documental y visual, 3) LLMs sectoriales: modelos de IA hiper-especializados superarán a los generalistas en sus dominios, 4) IA para Low-Code/No-Code: la democratización del desarrollo reemplazará en parte servicios de desarrollo clásicos, y 5) ecosistemas colaborativos IA: la integración fluida de asistentes IA en todas las aplicaciones generará nuevas oportunidades de integración y servicios. Los proveedores TI deben diseñar su estrategia formativa teniendo en cuenta estas tendencias.
