IA en empresas: solo el 6% logra impacto real en el negocio

El 6% que convierte la IA en resultados de negocio

Solo el 6% de las organizaciones que usan inteligencia artificial atribuye al menos un 5% de su EBIT a esa tecnología y describe su impacto como significativo. Es la cifra central del State of AI 2026 de McKinsey, una encuesta con 1.719 participantes de 97 países, y confirma algo incómodo: la adopción masiva de IA no se está traduciendo en resultados financieros para la mayoría.

El artículo de opinión que firma el CEO de Olivia en Infobae pone el dedo en esa llaga con una metáfora potente: la llegada de la IA a las empresas se parece al 12 de octubre de 1492, un choque entre dos mundos que se ignoraban. La analogía no es solo literaria. Los datos muestran que el problema no es tecnológico, sino cultural.

La paradoja: empleados más productivos, empresas sin impacto

El 80% de los trabajadores que usan IA en su rol dice que mejoró su productividad individual, y la mitad afirma que le ayuda a tomar mejores decisiones. Pero solo el 37% de las empresas reporta una contribución positiva de la IA a su EBIT, una cifra prácticamente idéntica a la del año anterior.

Esa brecha tiene explicación. Los asistentes horizontales —chatbots, copilotos, generadores de texto— escalan rápido y ayudan a la persona, pero producen lo que McKinsey llama ganancias difusas y difíciles de medir. El tiempo que ahorra un empleado se queda en su escritorio si no se rediseña el proceso para reinvertirlo en más ventas cerradas, más código desplegado o más tickets resueltos.

Cerca del 90% de los casos de uso de IA a nivel de función —los que sí mueven costos e ingresos— sigue atascado en fase piloto. Y el 30,77% de las empresas tecnológicas colombianas consultadas por Cenisoft, el centro de innovación de Fedesoft, admite que todavía no ha medido el impacto de sus agentes de IA. La adopción avanza más rápido que la capacidad de cuantificar su valor.

Qué hacen distinto las empresas que sí capturan valor

La diferencia no está en qué herramienta compran, sino en qué están dispuestas a reorganizar. Casi tres de cada cuatro empresas de alto desempeño reportan haber rediseñado fundamentalmente sus flujos de trabajo por la IA, frente a apenas una de cada cuatro del resto. Además, son 3,3 veces más propensas a declarar que usarán la IA para transformar su negocio en los próximos tres años.

Michael Chui, senior fellow de QuantumBlack y coautor del informe, lo resumió así: las empresas de alto desempeño ya ven ROI real, y el factor decisivo es el cambio organizacional, no la adopción de herramientas.

El patrón se repite en la geografía hispanohablante. En España, el 60% de las empresas de diez o más empleados que ya usa IA sigue en fase de experimentación y solo un 6% declara un uso significativo, según los datos presentados en la conferencia Global Trends 2026 de AmChamSpain en Madrid. El 20,3% de las empresas españolas usaba IA en 2025, casi el doble que el año anterior según Eurostat, pero la mayoría no la llevó a sus procesos reales.

En Colombia, el 32,7% de las empresas tecnológicas ya opera agentes de IA como empleados digitales y otro 45,1% está explorando o en fase piloto, según el sondeo de Cenisoft a más de 100 compañías. El 88,46% busca aumentar su productividad, pero el 46% señala la falta de talento especializado como su principal barrera.

Por qué la cultura organizacional decide el resultado

La metáfora del choque de dos mundos describe bien lo que pasa dentro de las compañías. De un lado, los equipos que adoptan la IA con métricas y prisa algorítmica; del otro, los que ven en la herramienta una amenaza a su forma de trabajar. Ese choque no se resuelve comprando más licencias.

Los números respaldan la tesis cultural. Las empresas de alto desempeño son más del doble de propensas a reportar un compromiso visible de sus líderes senior con la IA y a tener procesos definidos para medir su impacto. También son más del doble de propensas a destinar más del 15% de su presupuesto de TI a inteligencia artificial.

Hay un dato que desarma el relato del reemplazo masivo: el 39% de los encuestados espera reducciones netas de empleo por IA, pero solo el 14% de las organizaciones reporta que esas reducciones se materializaron en el último año, menos de la mitad de lo que se había pronosticado. La inercia organizacional pesa más que el discurso.

¿Qué significa esto para tu startup?

Para un equipo pequeño, la brecha del 6% es una oportunidad, no una condena. Las startups tienen una ventaja estructural: rediseñar un proceso con IA en una empresa de 20 personas es mucho más rápido que en una corporación de 20.000.

• Elige un proceso, no una herramienta. Identifica un flujo concreto —atención al cliente, revisión de contratos, generación de reportes— y deja que la IA sea dueña de varios pasos de punta a punta, no de un paso aislado. Casi tres de cada cuatro empresas de alto desempeño rediseñaron flujos; el resto solo sumó asistentes.
• Define la línea base antes de implementar. Mide el costo, el tiempo o la conversión del proceso antes de tocar nada. Sin baseline no hay ROI demostrable, y sin ROI el presupuesto de IA es el primero que cae en la próxima revisión.
• Presupuesta el costo variable. El Global AI Pulse de KPMG del primer trimestre de 2026 encontró que el presupuesto promedio de IA empresarial llegó a 186 millones de dólares, pero solo el 8% de esas compañías reporta un retorno tangible. Y uno de cada cinco encuestados por McKinsey dice que los costos operativos de IA, incluidos los tokens, ya limitaron su uso.
• Invierte en las personas antes que en los modelos. El 46% de las empresas tecnológicas colombianas identifica la falta de talento como su principal barrera. En una startup eso se traduce en formación interna y en definir quién es responsable de que la IA se use bien.

Conclusión

El paralelismo con 1492 tiene un límite útil: los conquistadores no preguntaron a los habitantes del nuevo mundo cómo querían ser gobernados. Las empresas que hoy capturan valor con IA hacen lo contrario: rediseñan el trabajo con las personas dentro, no a pesar de ellas. La infraestructura ya está —España tiene cobertura de muy alta capacidad en el 95% de los hogares— y el gasto también. Lo que falta es la parte que no se compra: criterio, método y cultura.

Fuentes

• Infobae: Descubridores de otro mundo
• HPCwire: McKinsey Report: Enterprise AI Is Becoming a Two-Speed Race
• TechTimes: Record AI Spending Can't Move Earnings Needle for 94% of Enterprises
• TechRepublic: AI Adoption Trends in the Enterprise 2026
• Merca2: Solo el 6% de las empresas españolas usa la inteligencia artificial de verdad
• Vanguardia: El 32.7% de empresas tecnológicas ya usa agentes de IA