Por Canuto  

Las empresas siguen ampliando sus presupuestos para inteligencia artificial, pero casi ninguna consigue convertir por sí sola las mejoras de productividad en recortes de costos. Un estudio de Gartner también revela desacuerdos entre líderes y que solo una parte del tiempo liberado por la IA se redirige a tareas innovadoras.
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  • El 97% de las organizaciones no logra reducir gastos únicamente mediante medidas de productividad, aunque tres cuartas partes de los directorios esperan retornos por productividad y ahorro.
  • El 38% de las empresas excede su presupuesto para IA y el 85% planea aumentar el gasto el próximo año.
  • De acuerdo con una encuesta a más de 1.800 empleados, solo el 21% del tiempo ahorrado con IA se destina a trabajo más innovador.

La promesa de ahorro todavía no se refleja en las cuentas

La adopción de inteligencia artificial avanza en las empresas con una expectativa muy concreta: que las herramientas eleven la productividad y, con el tiempo, reduzcan costos. Sin embargo, una investigación de Gartner citada por HR Dive muestra una distancia importante entre esa expectativa y los resultados que las organizaciones pueden demostrar. Aunque tres cuartas partes de los miembros de consejos directivos anticipan retornos en productividad y ahorro por el gasto en IA, el 97% de las compañías no consigue recortar gastos solo mediante medidas de productividad.

La diferencia entre producir más y gastar menos es central para interpretar el dato. Una herramienta puede acelerar una tarea o liberar horas de trabajo, pero ese cambio no se convierte automáticamente en una reducción de costos: la empresa también debe decidir qué hará con el tiempo disponible y cómo integrará la tecnología en sus procesos. La investigación no afirma que la IA carezca de utilidad, sino que las ganancias de productividad observadas no bastan, por sí solas, para demostrar un ahorro financiero.

La presión presupuestaria añade otra tensión a ese panorama. CV Viverito, directora sénior analista de la práctica de Recursos Humanos de Gartner, señaló que el 38% de las empresas supera su presupuesto de IA y que el 85% prevé gastar todavía más el próximo año. Viverito sostuvo que, en el estado actual, las organizaciones no generarán ahorros de costos con la IA, una advertencia que contrasta con las expectativas de retorno expresadas por los directorios.

Ese contraste no permite concluir que el gasto vaya a disminuir: la mayoría de las compañías encuestadas planea incrementarlo, incluso cuando muchas exceden sus presupuestos. Lo que sí pone de relieve es que la inversión y el ahorro son resultados distintos, y que el primero puede crecer antes de que el segundo aparezca. Para evaluar el desempeño de la IA, por tanto, no basta con medir cuánto se invierte o cuánto tiempo se ahorra; también importa si ese tiempo se transforma en resultados valiosos para la empresa.

La productividad liberada no se convierte automáticamente en innovación

La encuesta de Gartner a más de 1.800 empleados ofrece una pista sobre esa dificultad: solo el 21% del tiempo ahorrado mediante IA se redirigió efectivamente a trabajo más innovador. El dato sugiere que existe una brecha entre la capacidad que las herramientas pueden liberar y la manera en que las organizaciones la aprovechan. Si las horas disponibles no se asignan a nuevas tareas o prioridades, la mejora operativa puede quedarse en una ganancia potencial y no generar el impacto que esperan los directivos.

Viverito describió el desafío como un problema de uso de esa capacidad, no de su creación. Según la analista, las organizaciones ya están rediseñando el trabajo y generando tiempo disponible, pero tienen dificultades para volverlo utilizable y dirigirlo hacia actividades valiosas. Esa distinción importa porque desplaza el foco desde la herramienta aislada hacia las decisiones de gestión: la IA puede modificar una tarea, pero la empresa debe decidir qué trabajo conviene hacer con el tiempo que queda libre.

La formación aparece como otra pieza de esa transición. El informe sostiene que los empleados necesitan capacitación adicional para producir trabajo de mayor calidad con apoyo de IA, por lo que liberar tiempo no garantiza por sí mismo una mejora en el resultado. En ese escenario, una organización tendría que conectar el uso de las herramientas con habilidades, objetivos y formas de trabajo concretas, en vez de asumir que el acceso a la tecnología basta para elevar el desempeño.

Viverito planteó que la mayor oportunidad podría estar en combinar la IA con las capacidades existentes de los empleados, en lugar de tratarla como una solución independiente. También señaló que la tecnología puede permitir actividades que antes no eran posibles, al trasladar tiempo de los trabajadores hacia nuevas capacidades, resultados y fuentes de crecimiento. Esa posibilidad es más amplia que un recorte inmediato de gastos, pero la investigación no la presenta como un resultado ya alcanzado: depende de que las compañías sepan dirigir y aprovechar el tiempo liberado.

Desacuerdos de liderazgo y expectativas todavía orientadas al futuro

La falta de una estrategia compartida puede complicar ese trabajo de rediseño. El estudio encontró que el 78% de los líderes no coincidía en cómo la IA resultaba útil en su lugar de trabajo, una señal de que las organizaciones no siempre tienen una definición común del problema que buscan resolver. Arj Bagga, vicepresidente analista de la práctica de Recursos Humanos de Gartner, advirtió que, sin una visión compartida sobre dónde importa más la IA, aparece una desconexión al posicionar a la fuerza laboral y capturar valor de la inversión.

Bagga también observó que muchos líderes conciben la IA como un catalizador para trabajar de otra manera, aunque mantienen su análisis anclado en cómo se realizan hoy las tareas. Su planteamiento es que las empresas deben explorar primero cómo podría organizarse el trabajo en el futuro y luego ajustar esas posibilidades a la realidad. El informe recomienda que los equipos de Recursos Humanos colaboren con los líderes para asegurar que las estrategias de IA aporten valor al entorno laboral y para reducir los riesgos organizacionales asociados con la adopción.

La gestión del cambio también tendría que considerar que la IA puede concentrarse de manera desigual en distintas áreas o grupos de empleados, una implicación que el informe pide anticipar. Esa preocupación no equivale a afirmar que todas las compañías ya hayan experimentado ese efecto, sino que señala un aspecto que Recursos Humanos debería incorporar a sus planes. La forma de distribuir herramientas, capacitación y nuevas responsabilidades puede influir en quién obtiene beneficios y en cómo se reparte el trabajo que la tecnología transforma.

El optimismo de las empresas convive, además, con señales de que los resultados concretos siguen siendo limitados. Informes recientes citados en la nota indicaron que cerca del 95% de las discusiones sobre productividad de IA en llamadas de resultados corporativos se enfocó en ganancias futuras, lo que apunta a expectativas todavía no respaldadas por resultados observados. En otro estudio, solo el 9% de los directores ejecutivos dijo que los agentes de IA habían sido transformadores en sus empresas, mientras que el 43% reportó impactos moderados en casos de uso específicos; aun así, el 84% mantiene la IA entre sus principales prioridades de inversión para los próximos tres años.

En conjunto, las cifras describen una adopción que avanza más rápido que la capacidad de demostrar ahorros y transformar el trabajo. Las empresas destinan recursos a la IA y esperan beneficios, pero los datos citados muestran obstáculos en la alineación de los líderes, la capacitación y la reasignación del tiempo liberado; la investigación no permite asegurar cuándo se superarán. Para las compañías, la cuestión inmediata no es solo cuánto más invertirán, sino cómo convertir esa inversión en resultados que puedan identificar y sostener.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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