El abismo entre la inversión y el retorno: El complejo camino de la IA en las empresas
Aunque el uso de estas herramientas se ha expandido con rapidez, la mayoría de las organizaciones aún no logra traducir la innovación en rentabilidad directa.
IA / tadamichi
A pesar del despliegue masivo de tecnología en el sector corporativo, el impacto económico de la inteligencia artificial (IA) sigue siendo notablemente acotado.
Los datos son contundentes: según el Global AI Survey de McKinsey, mientras el 88% de las organizaciones ya emplea IA en al menos una función de su negocio, solo el 19% reporta un aumento real en sus ingresos atribuible a esta tecnología.
Por su parte, un informe del Boston Consulting Group (BCG) complementa esta visión al señalar que solo el 26% de las compañías ha logrado desarrollar capacidades avanzadas para capturar valor real de la IA.
El resto de las empresas permanece en etapas tempranas de experimentación, utilizando la tecnología en aplicaciones puntuales, pilotos o herramientas aisladas que no logran integrarse de forma sistémica.
Daniel Soto, ingeniero y dueño de la consultora Landscape, identifica tres áreas críticas donde se reflejan estos resultados limitados: “los resultados limitados se reflejan principalmente en tres áreas. Primero, muchas empresas no han logrado incrementar ingresos o márgenes de manera medible a partir de estas tecnologías”, parte comentando.
“Segundo, el impacto en productividad suele concentrarse en tareas específicas, como generación de documentos, apoyo en programación o análisis preliminar de datos, sin modificar procesos centrales del negocio. Y tercero, una proporción significativa de proyectos no logra pasar de la fase piloto, por lo que nunca alcanza escala suficiente para influir en los resultados globales de la organización“, complementó.
Aun con estos obstáculos, la inversión no se detiene. En 2025, el gasto corporativo en IA generativa superó los 37 mil millones de dólares, triplicando la cifra registrada el año anterior.
Ante este escenario, surge un nuevo paradigma organizacional: el enfoque “AI-first” o “AI-native”. En este modelo, los procesos de la empresa no solo incorporan la IA, sino que se diseñan desde su origen para interactuar con estos sistemas.
Sin embargo, el éxito de esta transición no depende únicamente de los servidores o los algoritmos. Según Soto, la verdadera brecha está en el factor humano.
“Usar IA es fácil; lo difícil es que el equipo sepa formular las preguntas correctas e interpretar resultados con pensamiento crítico”, agregó Soto.