Mucho ruido y pocos billetes: por qué el 88% de las empresas usa IA pero casi ninguna gana dinero con ella

De acuerdo con el Global AI Survey de la consultora McKinsey, casi el 88% de las empresas ya utiliza inteligencia artificial (IA) en al menos una de sus funciones, pero solo un 19%, es decir menos de 2 de cada 10 reporta aumentos de ingresos directamente atribuibles a su uso.

Además, el informe de McKinsey añade que menos del 10% de las organizaciones ha conseguido escalar la IA de manera transversal en sus operaciones.

En la mayoría de los casos, la adopción queda inmersa a proyectos piloto, soluciones aisladas o herramientas individuales, sin que penetre en la estructura central del negocio ni incida en la toma de decisiones claves.

Este contraste pone en evidencia un desfase entre la masiva inversión tecnológica en IA y la capacidad de traducir ese despliegue en valor económico real.

Cuáles son las dificultades que tienen las empresas al implementar IA

El gasto en IA generativa durante 2025, de acuerdo con Menlo Ventures, triplicó el volumen registrado el año anterior y superó los 37 mil millones de dólares. Esta aceleración en el financiamiento no se ha replicado en los resultados de negocio.

Otra fuente de diagnóstico sobre el limitado impacto de la inteligencia artificial, en el sector corporativo,proviene del Boston Consulting Group (BCG).

Según el informe, solo el 26% de las empresas ha desarrollado capacidades avanzadas para capturar valor concreto a partir de la inteligencia artificial, una cifra que sitúa a la mayoría del mercado en fases tempranas o de experimentación.

El grueso de los proyectos, señala BCG, permanece como pruebas piloto o aplicaciones puntuales orientadas a tareas limitadas, como la redacción de documentos o el análisis de datos preliminares, sin transformar procesos clave.

Por qué hay un estancamiento en el uso de IA por parte de las organizaciones

Un bloque determinante de este fenómeno reside en la falta de integración estratégica. Según CNN, Daniel Soto, ingeniero y fundador de la consultora de tecnología e innovación Landscape, identifica tres vectores de estancamiento.

“Los resultados limitados se reflejan principalmente en tres áreas: muchas empresas no logran incrementar ingresos medibles; el impacto en productividad se concentra en tareas específicas, como redactar documentos o analizar datos preliminares, sin modificar procesos centrales; y una gran proporción de proyectos no pasa de la fase piloto”, declaró Soto.

Cuál es el principal error que están cometiendo las empresas al usar IA

En el sector tecnológico, existe consenso en que el principal error consiste en tratar la IA como un software convencional, sin rediseñar los flujos de trabajo para aprovechar su potencial.

McKinsey y Landscape advierten que el mercado se desplaza hacia modelos “AI-first” o “AI-native”, en los que la IA se integra desde el inicio como columna vertebral del negocio. Sin embargo, para Soto, el verdadero cuello de botella no es técnico, sino humano.

“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 la información automatizada. Sin estas habilidades, la IA no es más que un asistente marginal”, subrayó el experto.

Asimismo, el núcleo de este análisis puede resumirse así: el crecimiento de la inteligencia artificial en el ámbito corporativo es veloz, pero su impacto depende de que las organizaciones dejen de enfocarse solo en la tecnología y pasen a invertir decididamente en la formación y el desarrollo de las personas que la operan.

En este sentido, la IA avanza en adopción, pero su impacto real sigue condicionado por la integración estratégica y el desarrollo de talento. Sin una transformación cultural y habilidades adecuadas en los grupos de trabajo, la IA continuará siendo una herramienta periférica, lejos de convertirse en motor de valor para las empresas.