Por Canuto  

McKinsey sostiene que la inteligencia artificial empresarial avanza hacia el retorno de inversión, aunque sus propios datos muestran una brecha persistente entre el entusiasmo corporativo, la productividad individual y las ganancias comprobables.
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  • Solo 37% de los encuestados atribuye algún impacto en el EBIT a la IA, prácticamente la misma proporción que en 2025.
  • Apenas 6% cumple los criterios de alto rendimiento: atribuir al menos 5% del EBIT a la IA y calificar su impacto como significativo.
  • El uso de agentes de IA crece, pero 20% de los consultados afirma que los costos operativos ya limitan la adopción.

 

La promesa del retorno todavía está pendiente

Cuatro años después del auge de la inteligencia artificial generativa, McKinsey afirma que la IA empresarial finalmente está “en el camino hacia el ROI”. Sin embargo, el diagnóstico de su encuesta global mantiene una tensión central: las compañías aumentan sus despliegues y esperan una transformación profunda, mientras la mayoría todavía no puede atribuirle una contribución clara a sus ganancias.

El informe sobre el Estado de la IA en 2026 reunió las respuestas de 1.719 profesionales y líderes empresariales de distintos sectores y regiones. Sus resultados indican que la adopción continúa expandiéndose, pero la proporción de encuestados que identifica un efecto real sobre el EBIT, es decir, las ganancias antes de intereses e impuestos, prácticamente no cambió frente al año anterior, indica The Register.

En concreto, 37% de los participantes dijo que podía atribuir al menos algún impacto en el EBIT de su organización al uso de IA. McKinsey describió esa cifra como aproximadamente igual a la registrada en su encuesta de 2025, una estabilidad que contrasta con el crecimiento de los presupuestos, las herramientas disponibles y las expectativas de los ejecutivos.

La cifra se vuelve más exigente cuando se observa el grupo de empresas con mejores resultados. La consultora considera de alto rendimiento a quienes atribuyen al menos 5% de su EBIT a la IA y, al mismo tiempo, califican el impacto como significativo; apenas 6% de los encuestados cumplió ambos criterios, la misma proporción que el año pasado.

Más inversión, pero beneficios difíciles de medir

El contraste entre gasto y rentabilidad no ha detenido los planes corporativos. Según McKinsey, la confianza de las organizaciones en la IA está creciendo más rápido que la rentabilidad financiera inmediata que pueden atribuirle, y más empresas esperan que la tecnología reestructure su negocio durante los próximos tres años que en la medición anterior.

Ese optimismo se apoya, en parte, en beneficios que no siempre aparecen directamente en los estados financieros. Los encuestados mencionaron mejoras potenciales en la satisfacción de empleados y clientes, la innovación y la diversificación competitiva, aunque el informe no establece cuándo esos efectos podrían convertirse en un retorno de inversión verificable.

La encuesta también muestra una diferencia entre la experiencia individual y el desempeño de toda la organización. El 80% de las personas que utiliza IA en su trabajo afirmó que la tecnología mejoró su productividad personal, pero esas ganancias todavía no se han traducido de manera amplia en un impacto financiero medible para sus empresas.

Esta brecha plantea un desafío para los directivos que deben justificar nuevas inversiones. Automatizar tareas repetitivas, acelerar ciertos flujos de trabajo o ayudar a un empleado a completar más actividades puede mejorar la experiencia diaria, pero no garantiza que aumenten los ingresos, disminuyan los costos netos o mejoren los márgenes corporativos.

El avance de los agentes y de la programación asistida

La encuesta identifica un crecimiento notable en la expansión de agentes de IA, especialmente entre las organizaciones grandes. En compañías con ingresos anuales superiores a USD $1.000 millones, 40% de los encuestados afirmó que sus empresas estaban ampliando el uso de agentes, frente a 27% en 2025.

Los agentes son sistemas diseñados para ejecutar secuencias de tareas con distintos grados de autonomía, en lugar de limitarse a responder una pregunta aislada. Su adopción puede alterar procesos completos, pero también exige controles, integración con los sistemas internos y supervisión humana, factores que ayudan a explicar por qué el despliegue no equivale automáticamente a rentabilidad.

La programación asistida por agentes también está cambiando las decisiones sobre compra y desarrollo de software. Casi 33% de los encuestados indicó que su organización decidió no adquirir uno o más productos o funcionalidades y optó por modificarlos internamente con herramientas de codificación agentizada.

Ese dato puede parecer una señal de ahorro o flexibilidad, aunque también desplaza costos hacia otras áreas. Las empresas deben asignar desarrolladores para revisar el código generado, corregir errores, mantener las modificaciones y gestionar riesgos técnicos, de modo que la reducción de compras no representa necesariamente una disminución equivalente del gasto total.

Los costos y el empleo complican el balance

El precio de operar sistemas de IA aparece como uno de los límites más concretos para la adopción. El 20% de los encuestados aseguró que los costos operativos vinculados con la tecnología habían restringido su uso, un resultado que incluye infraestructura, consumo de modelos, integración, seguridad y los recursos humanos necesarios para supervisar su funcionamiento.

Al mismo tiempo, la mayoría de las organizaciones prevé aumentar su inversión en IA, aun cuando el rendimiento financiero actual siga siendo modesto. La decisión refleja una apuesta estratégica: muchas compañías parecen considerar más peligroso quedarse atrás en la transformación tecnológica que continuar financiando proyectos cuyo retorno todavía no pueden demostrar con precisión.

Las expectativas sobre el empleo también apuntan hacia una reorganización de las plantillas. Entre quienes anticipan pocos cambios o ningún cambio en el empleo total relacionado con la IA, 39% espera que su lugar de trabajo reduzca puestos durante el próximo año, frente a 32% en 2025.

La experiencia reciente, sin embargo, fue menos drástica que las previsiones. McKinsey señaló que las reducciones de personal registradas en 2025 quedaron muy por debajo de lo que los encuestados habían anticipado en la evaluación del año anterior, una diferencia que sugiere que reemplazar trabajadores mediante IA es una apuesta menos segura de lo que prometen algunas proyecciones.

Un viaje sin fecha clara de llegada

Michael Chui, coautor del informe y socio sénior de QuantumBlack, defendió la interpretación de que las empresas avanzan hacia el ROI, aunque reconoció que el retorno todavía no aparece de forma generalizada. “Algo de retorno de ROI se está logrando ya, y espero más con el paso del tiempo”, dijo Chui por correo electrónico; agregó que se trata de un viaje, no de un destino.

Chui explicó que los llamados altos rendimientos sí representan un ROI real, pero requieren cambios organizacionales para capturarlo. Esa observación desplaza el debate desde la compra de una herramienta hacia la transformación de procesos, estructuras, responsabilidades y formas de medir el desempeño.

El ejecutivo también sostuvo que no debería sorprender que las grandes empresas hayan tardado en mostrar resultados mínimos. A su juicio, otras tecnologías siguieron trayectorias parecidas, por lo que la experiencia histórica puede ofrecer una referencia, aunque no una garantía de que la IA producirá retornos similares.

El informe deja así una conclusión menos contundente que la frase “en el camino hacia el ROI”. La IA empresarial ya genera mejoras de productividad para muchos usuarios y acelera la experimentación con agentes, pero el impacto agregado sobre las ganancias permanece concentrado en una minoría pequeña.

Para los inversionistas y ejecutivos, la señal exige separar adopción, eficiencia percibida y rentabilidad comprobada. Mientras el gasto continúe creciendo y el EBIT atribuido a la IA permanezca estable, el retorno seguirá siendo una promesa en construcción, no un resultado financiero generalizado.

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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