El ingreso por empleado de las tecnológicas pasó de US$550.000 a casi US$800.000 desde 2022. En el resto del S&P 500 se mantuvo plano, alrededor de US$550.000, durante los últimos siete años. Con esos dos números, Apollo Global Management resumió su diagnóstico sobre la IA corporativa: el gasto se reparte por toda la economía, pero el retorno sigue concentrado en el sector tecnológico.
El análisis, publicado el sábado por la gestora de inversiones, es una advertencia directa para cualquier founder que esté definiendo su presupuesto de IA para el próximo año. La tecnología puede ser excelente y aun así no mover la aguja del negocio si no está atada a un problema concreto con una métrica clara.
¿Qué dice exactamente el informe de Apollo?
Torsten Slok, socio y economista jefe de Apollo Global Management, sostiene que las Magnificent Seven —el grupo de grandes tecnológicas que incluye a Nvidia y Meta— están capturando el crecimiento de ingresos del ciclo de IA, pero que ese crecimiento no se está repartiendo al resto de la economía.
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👥 Probar 7 díasSu frase más citada es también la más incómoda: «La tecnología ha entregado cero beneficio financiero a la empresa estadounidense promedio fuera del sector tecnológico». Y añadió que la empresa tradicional «está recortando y empezando a ver el gasto en tokens no como una fuente de crecimiento, sino como un centro de costos que presiona los márgenes».
Los tres gráficos que muestran la brecha
Slok midió tres métricas que se dispararon en las tecnológicas y no se movieron en el resto:
- Ingresos por empleado: de US$550.000 a casi US$800.000 en las tecnológicas desde 2022. En el resto del S&P 500, planos en torno a US$550.000 desde hace siete años.
- Márgenes de beneficio: en fuerte subida para las tecnológicas desde 2022; estancados alrededor del 10% para el resto.
- Crecimiento de la productividad: la IA todavía no lo aceleró de forma dramática en el conjunto de la economía, pese a lo que pronosticaban los optimistas.
¿Por qué la empresa promedio no ve retorno de la IA?
Slok apunta a una razón de demanda, no de capacidad técnica. Las compañías respaldadas por venture capital sí están gastando cada vez más en tokens, mientras que la empresa tradicional no necesita el modelo más reciente «y no está dispuesta a pagar por él».
De ahí su conclusión macro: «Mientras la IA agéntica y el gasto en tokens se limiten a una parte pequeña de la economía, los efectos macroeconómicos de la IA serán muy limitados».
Para un founder, la lectura práctica es que el problema no es la falta de modelos potentes, sino la falta de casos de uso donde el resultado sea medible en ingresos o en costos.
El contexto: billones invertidos y dudas sobre la infraestructura
El informe llega en un momento delicado para el relato de la IA. Según Bloomberg, Meta abrió la temporada de resultados tecnológicos diciendo que piensa apostar aún más agresivamente por la IA y elevar su plan de inversión de capital, lo que hundió sus acciones y llevó su indicador de riesgo crediticio a un máximo histórico.
A eso se suman las dudas sobre cuánta de la infraestructura de IA se está financiando con deuda. Los planes de salida a bolsa de la australiana Firmus Grid se derrumbaron después de que gestores de fondos estadounidenses rechazaran una valoración de US$30.000 millones, y Nscale, otro desarrollador de centros de datos respaldado por Nvidia, enfrentó reparos por su propia valoración.
La consultora Gartner estimó, según Bloomberg, que más de US$3,5 billones en gasto en infraestructura de IA podrían quedar sujetos a deterioro hacia 2030 si los ingresos de la IA no justifican la inversión.
¿La adopción apenas empieza? La lectura opuesta de Morgan Stanley
No todos leen los mismos datos igual. Morgan Stanley sostiene que el ciclo de adopción corporativa recién arranca. Dan Skelly, responsable de research de mercados de Morgan Stanley Wealth Management, lo describió así: en adopción de IA «estamos en el himno nacional», aunque ya se habría lanzado el primer pitcheo.
Los números de infraestructura respaldan esa parte. Una nota de Citi citada por Benzinga mostró que el backlog combinado de nube de Google, Microsoft y Amazon llegó a US$1,69 billones en el segundo trimestre, frente a US$1,45 billones en el primero, con un crecimiento interanual del 151%.
La brecha está en quién reporta beneficios. Mike Wilson, de Morgan Stanley, señaló que alrededor del 25% de las empresas del S&P 500 citaron beneficios medibles de la IA en el segundo trimestre, frente al 14% un año antes. Es decir: tres de cada cuatro compañías del índice todavía no ven nada en sus números.
Productividad no es lo mismo que rentabilidad
Hay un matiz que conviene tener presente antes de tirar la toalla con la IA. El informe 2026 State of AI in the Trades de ServiceTitan, basado en una encuesta a 1.017 contratistas estadounidenses, encontró que el 64% de los que ya usan IA reporta ganancias de productividad y el 66% dice ahorrar al menos tres horas por semana.
Pero solo el 47% reporta mejor rentabilidad y el 43%, más ingresos. Esa distancia entre productividad y rentabilidad es exactamente el punto de Slok: ahorrar tiempo no equivale a ganar dinero si ese ahorro no se reinvierte en algo que genere ingresos.
La confianza tampoco ayuda. Una encuesta de Gallup difundida por ZDNet mostró que el uso de IA subió del 39% en 2025 al 51%, mientras la confianza cayó del 32% al 28%. Y un relevamiento de Resume Now citado por el mismo medio indica que el 93% de los trabajadores recurre a personas —no a la IA— cuando la decisión es de alto riesgo y contrarreloj.
¿Qué significa esto para tu startup?
El informe de Apollo no dice que la IA no sirva. Dice que la IA sin métrica no paga las cuentas. Cuatro movimientos concretos:
- Define el retorno antes de comprar la herramienta. Elige un caso de uso, fija la métrica (horas ahorradas, costo por ticket, tasa de conversión) y el plazo en el que esperas verla. Si no puedes medir el impacto, ese caso de uso todavía no está listo.
- No pagues el modelo más caro por defecto. Slok observa que la empresa promedio no necesita el modelo de frontera y no está dispuesta a pagarlo. Reserva los modelos más caros para tareas donde el error cuesta dinero y usa opciones más económicas para volumen.
- Mide rentabilidad, no solo productividad. El dato de ServiceTitan es la mejor advertencia: dos tercios de los usuarios ahorran horas, menos de la mitad gana más. Si tu equipo ahorra tiempo, define desde el inicio en qué se va a reinvertir ese tiempo.
- Mantén un humano en las decisiones de alto riesgo. Con la confianza en la IA a la baja, el diseño de tus flujos debería incluir verificación humana donde el costo del error sea alto.
Conclusión
La IA está generando valor real, pero concentrado. El informe de Apollo pone cifras a algo que muchos founders intuyen al cerrar el trimestre: el gasto en tokens creció más rápido que el beneficio. La pregunta que deja Slok es la que debería guiar tu próximo presupuesto: cuando la inteligencia se vuelva un commodity barato, ¿tu empresa estará en condiciones de convertirla en más ingresos y mejores márgenes? Para la mayoría, la respuesta todavía no está escrita.
Fuentes
- Apollo says AI has delivered ‘zero financial payoff’ outside the tech industry (fuente original)
- Apollo’s Slok Says AI Has Delivered Zero Payoff Outside of Tech
- Morgan Stanley Says AI Adoption Has Barely Started
- AI Adoption Accelerates as Contractors Look for Productivity Gains
- What workers are really using AI for in 2026
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