Unisys ha publicado su informe AI & Cloud Insights 2026, con datos de organizaciones que ya usan IA en producción, y el contraste es claro: la confianza en la infraestructura sube más rápido que la seguridad real. El 90% de las empresas dice tener la arquitectura de datos preparada para decisiones a gran escala, frente al 72% del año pasado. Pero las brechas de ciberseguridad casi se triplicaron: pasaron del 17% al 49% de las organizaciones en doce meses.
Ese desfase importa especialmente a Marta. El argumento habitual para pedir presupuesto de IA es la eficiencia operativa, y el informe también lo mide: solo el 65% de las empresas dice superar sus expectativas de eficiencia, frente al 80% del año pasado. Se invierte más, se despliega más rápido, y tanto los resultados como la seguridad van un paso por detrás de la ambición.
El dato que conecta ambos frentes es este: el 93% de las empresas encuestadas dice que sus capacidades de seguridad determinan directamente cuánta autonomía le dan a sus sistemas de IA. Solo el 23% ha llegado a desplegar IA autónoma a escala en toda la organización, y la razón principal no es falta de tecnología: es que la seguridad no está lista para soltarle las riendas al sistema.
Esto encaja con otro patrón que se repite esta semana: un análisis de Cohere sobre casi 700.000 herramientas de automatización encontró que solo el 2,6% completa una tarea de principio a fin sin intervención humana. El resto informa, ayuda o cubre solo parte del proceso. La narrativa de agentes que lo hacen todo choca con una realidad mucho más parcial, y eso explica en parte por qué la seguridad va rezagada: la exposición real todavía es menor de lo que sugiere el discurso, pero crece cada trimestre.
Conviene leer estos números con perspectiva: Unisys vende servicios de nube y ciberseguridad, así que tiene interés directo en que las empresas perciban el riesgo como alto. Aun así, el salto del 17% al 49% en incidentes es un dato de encuesta, no una cifra que dependa de su negocio, y coincide con el ritmo de despliegue de IA que describen McKinsey y Box en sus propios informes de esta semana.
Qué hacer ahora: antes de aprobar el siguiente proyecto de IA, pide que el criterio de seguridad tenga el mismo peso que el de productividad en la decisión. Si tu empresa no audita permisos y accesos de las herramientas de IA que ya están en uso, ese es el primer hueco que hay que cerrar, no el siguiente piloto que hay que lanzar.