Transformación empresarial 2026: IA sí, utilidades todavía no

La adopción de IA ya no se mide en pilotos, sino en utilidades

El reporte "The State of AI" que McKinsey & Company publicó en 2025 mostraba que el 88% de las organizaciones consultadas ya usaba inteligencia artificial en al menos una función, frente al 78% del año anterior. Pero la cifra que más se repite en las nuevas encuestas de la firma, recogidas por Tech Times en agosto de 2026, es más incómoda: sólo el 6% de las empresas consigue que la IA aporte al menos un 5% a su EBIT —el beneficio operativo antes de intereses e impuestos— y la mayoría sigue estancada en fase de piloto. Es decir, usar IA ya no es la cuestión; sacarle rendimiento financiero sí lo es.

Ese desajuste entre adopción y retorno es el punto central del artículo de El Imparcial que arranca este análisis. El reportaje describe un momento en el que la conversación sobre transformación empresarial dejó de girar en torno a qué herramienta comprar y gira, cada vez más, alrededor de qué decisiones operativas, qué perfiles y qué procesos hay que cambiar para que la tecnología impacte de verdad en el negocio.

¿Qué dicen las cifras que cita El Imparcial?

El artículo se apoya en tres fuentes principales, cada una con un ángulo distinto:

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McKinsey "The State of AI" 2025: 88% de organizaciones usan IA en al menos una función; 64% dice que la IA habilita innovación; 39% reporta impacto en utilidades. Las empresas que más valor obtienen tienden a usar la IA también para crecimiento, no sólo eficiencia.
World Economic Forum, "Future of Jobs 2025": 63% de los empleadores identifica la brecha de habilidades como una de las principales barreras para transformar la organización. Los empleos de mayor crecimiento son especialistas en datos, IA y aprendizaje automático, junto con robótica y automatización.
Centro México Digital, con base en los Censos Económicos 2024: 8% de las empresas mexicanas con 10 o más trabajadores utiliza IA, frente a 20.2% del promedio OCDE. 17% de las empresas grandes y 6% de las pequeñas. Cada 10 puntos porcentuales adicionales de adopción se asocian con 5.2% más de producción bruta y 3.8% más en salario promedio.

El reportaje cierra con el caso Sonora: adopción del 5.9% y un ecosistema dominado por microempresas (92.6% de las unidades económicas). La voz de Jaime Isaac Félix Gándara, presidente de Coparmex Sonora Norte, resume la sensación que cruza toda la nota: la velocidad del cambio tecnológico obliga a las empresas a revisar planes educativos, perfiles profesionales y hasta la resiliencia operativa cada vez con menos tiempo de anticipación.

La trampa del piloto que nunca escala

Las cifras de McKinsey recogidas por Tech Times en 2026 confirman el patrón que el artículo de El Imparcial deja entrever: apenas un 6% de las organizaciones se clasifica como "AI high performers", y esas empresas no se diferencian por usar mejores modelos. Lo que las separa, según el análisis de Boston University Questrom sobre los reportes de McKinsey, es que rediseñan workflows completos alrededor de la IA (tres de cada cuatro lo hacen) en lugar de "enchufar" la herramienta sobre los procesos existentes.

El dato de contraste es duro: 80% de los empleados que usan IA dice sentirse más productivo, pero ese incremento individual no se traduce en EBIT para la mayoría de las compañías. La explicación es de arquitectura organizacional: las ganancias que produce un chatbot corporativo o un copilot se quedan en el escritorio del trabajador, no en la cuenta de resultados, a menos que alguien rediseñe el flujo, mida el resultado y reasigne tareas.

¿Por qué México queda atrás y qué puede hacer al respecto?

El reporte de Centro México Digital que cita El Imparcial muestra una brecha estructural: 8% de adopción en empresas mexicanas contra 20.2% en la OCDE. La diferencia no es sólo de acceso a tecnología, sino de tamaño y capacidades: las empresas grandes en México casi triplican la adopción de las pequeñas (17% vs 6%), y apenas 43.8% del personal recibe capacitación.

Lo interesante para un founder es que el mismo estudio asocia cada 10 puntos porcentuales adicionales de adopción con 5.2% más de producción bruta y 3.8% más de salario promedio. Es decir, en el contexto mexicano la IA no es todavía una commodity: moverse del 8% al 18% de adopción produce retornos visibles en productividad y sueldos, justo donde muchos mercados más maduros ya están viendo rendimientos decrecientes.

El cuello de botella son las personas, no la tecnología

El 63% de empleadores que según el World Economic Forum cita la brecha de habilidades como barrera es una cifra que conecta con el dato mexicano: si casi la mitad del personal no recibe capacitación, las empresas están intentando correr la transformación sin el talento que la sostiene. Los roles de mayor crecimiento proyectado —especialistas en datos, IA y machine learning, robótica— son justamente los más escasos en mercados como Sonora, donde la adopción empresarial es del 5.9% y la estructura es mayoritariamente micro.

La frase de Félix Gándara sobre que las universidades ya no pueden planificar currículos con horizontes de 10 o 20 años es la traducción operativa de esa brecha: lo que se aprende hoy puede quedar obsoleto antes de terminar el programa, y las empresas tienen que diseñar su propia capacidad de reentrenamiento si quieren mantener el ritmo.

¿Qué significa esto para tu startup?

Para un founder hispano, esta lectura deja tres movimientos concretos:

Subir de "uso" a "rediseño": si ya usas IA para redactar correos, resumir reuniones o analizar datos, el siguiente paso no es comprar otra herramienta sino mapear un workflow crítico completo —atención al cliente, calificación de leads, conciliaciones, revisión de contratos— y rediseñarlo de extremo a extremo con IA en el centro. Ese es el factor que separa al 6% de empresas con impacto financiero real del resto.
Capacitar antes que contratar: en mercados con brecha de talento como México, LATAM y muchas regiones de España, conseguir un especialista en IA senior es caro y lento. Un programa interno de upskilling —incluso de 4 a 8 horas semanales durante un trimestre— sobre las herramientas que tu equipo ya usa suele rendir más que una búsqueda externa. El reporte WEF lo dice explícitamente: la brecha de habilidades es la barrera número uno.
Medir impacto, no entusiasmo: implementa una métrica baseline antes de desplegar cualquier flujo nuevo con IA (tiempo por ticket, leads calificados por hora, horas-hombre por cierre contable) y revísala a 30, 60 y 90 días. La diferencia entre los high performers de McKinsey y el resto es que los primeros tienen procesos definidos para medir; los segundos recolectan anécdotas.

La transformación que viene no es tecnológica, es organizacional

El reportaje de El Imparcial cuenta la transformación empresarial como un fenómeno global, regional y local a la vez: la misma McKinsey, el mismo WEF, el mismo Centro México Digital coinciden en que el cuello de botella dejó de ser comprar tecnología y pasó a ser tomar decisiones organizacionales difíciles —reorganizar roles, invertir en capacitación, redefinir perfiles y aceptar que el plan quinquenal ya no existe.

Para founders en mercados hispanos, la ventana competitiva es real: la mayoría de empresas en México, LATAM y muchas regiones de España todavía opera en el rango del 5–8% de adopción, donde los retornos marginales en producción y salarios son visibles. Quien combine herramientas de IA con rediseño de workflows y un programa serio de upskilling entra en el tramo donde la IA deja de ser una promesa de pizarrón y empieza a aparecer en el estado de resultados.