Estudio asegura que solo 19% de las empresas han aumentado sus ingresos gracias a la IA
El uso de inteligencia artificial en empresas se ha expandido rápidamente en los últimos años, aunque su impacto económico sigue siendo acotado. Según el Global AI Survey de McKinsey, cerca del 88 % de las organizaciones ya utiliza inteligencia artificial en al menos una función del negocio, pero solo 19 % reporta aumentos de ingresos atribuibles directamente a su implementación.
El mismo estudio muestra que menos del 10 % de las empresas ha logrado escalar la tecnología de manera transversal, integrándola en procesos estratégicos o en la toma de decisiones operativas. En la mayoría de los casos, la inteligencia artificial permanece en aplicaciones puntuales, pilotos o herramientas utilizadas de manera aislada dentro de los equipos.
La brecha entre adopción y resultados ha sido observada también por otras consultoras. Un informe del Boston Consulting Group (BCG) indica que solo 26 % de las compañías ha desarrollado capacidades avanzadas para capturar valor real de la inteligencia artificial, mientras que el resto continúa en etapas tempranas de experimentación.
Según Daniel Soto, Ingeniero y dueño de la consultora de tecnología e innovación, Landscape, “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. 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.”
En paralelo, la inversión sigue creciendo. De acuerdo con un informe de Menlo Ventures, el gasto corporativo en inteligencia artificial generativa superó los 37 mil millones de dólares en 2025, triplicando la cifra del año anterior.
Pese a ello, el especialista indica en que el principal obstáculo está en la forma en que las organizaciones utilizan estas herramientas.
“La inteligencia artificial exige nuevas capacidades en los equipos: saber formular preguntas, interpretar resultados, integrar modelos en procesos de trabajo y validar información generada por sistemas automatizados. Sin esas habilidades, las herramientas tienden a convertirse en asistentes marginales que no influyen en la operación ni en los resultados financieros.”, agregó Soto
Por esa razón, en el ámbito tecnológico comienza a instalarse un nuevo enfoque organizacional. Algunas compañías están adoptando modelos denominados “AI-first” o “AI-native”, en los que los procesos se diseñan desde el inicio considerando la interacción con sistemas de inteligencia artificial.
En ese contexto, la brecha que empieza a abrirse entre empresas no parece estar determinada por el acceso a la tecnología. Está determinada por las capacidades de las personas para utilizarla.
De "usar IA" a ser "AI-Native"
El error fundamental es creer que la IA es un software que se instala y "listo". La realidad es que esta tecnología exige una reingeniería del pensamiento. El mercado está virando hacia modelos "AI-first" o "AI-native", donde los procesos no se "parchan" con inteligencia artificial, sino que se diseñan desde cero asumiendo su existencia.
Pero aquí llegamos al verdadero cuello de botella: el factor humano.
"La brecha que empieza a abrirse entre las empresas no está determinada por el acceso a la tecnología, sino por la capacidad de las personas para utilizarla."
“Usar IA es fácil; lo difícil es que el equipo sepa formular las preguntas correctas, interpretar resultados con pensamiento crítico, integrar modelos en flujos de trabajo complejos y validar información automatizada. Sin estas habilidades, la IA no es más que un asistente marginal”, agregó.
El desafío es el talento, no el algoritmo
Hoy, solo el 26% de las compañías posee capacidades avanzadas para capturar valor real. El resto sigue en una etapa de experimentación que, de no evolucionar, se convertirá en un gasto hundido.
Para que la inversión rinda frutos, debemos dejar de obsesionarnos con la herramienta y empezar a invertir en las capacidades de quienes la operan. La tecnología ya llegó y es más potente de lo que soñamos; ahora falta que nuestras organizaciones y nuestra gente estén a la altura de lo que esa tecnología puede ofrecer.
