El dato que incomoda: solo el 6% de empresas ve ROI con IA
La columna de Gestión que ha dado pie a este análisis parte de una pregunta incómoda: ¿estamos adoptando inteligencia artificial o simplemente corriendo para que no se nos note el retraso? La evidencia de 2026 sugiere que, para la mayoría de empresas, la respuesta es la segunda.
El informe State of AI 2026: On the road to ROI de McKinsey, publicado en agosto de 2026, encuestó a 1.719 ejecutivos en 97 países entre el 4 de mayo y el 8 de junio. Los resultados rompen el discurso triunfalista: apenas el 37% de las organizaciones atribuye un impacto positivo en su EBIT a la IA, un porcentaje prácticamente idéntico al de 2025. Más revelador aún: solo el 6% califica como «AI high performer», es decir, organizaciones donde la IA aporta al menos el 5% del EBIT y se percibe un valor significativo. Ese 6% lleva dos años estancado, según McKinsey.
La PwC llegó a una conclusión similar en su 29ª Global CEO Survey de enero de 2026, tras encuestar a 4.454 CEOs en 95 países: el 56% no había observado beneficios financieros significativos de la IA y solo el 12% reportó simultáneamente mayores ingresos y menores costos.
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👥 Probar 7 díasY los datos se endurecen aún más. Una investigación de febrero de 2026 del National Bureau of Economic Research (NBER) sobre casi 6.000 ejecutivos C-level concluyó que cerca del 90% de las firmas no había visto impacto de la IA en empleo ni en productividad en tres años. La encuesta Global AI Pulse de KPMG del primer trimestre de 2026 encontró que el presupuesto promedio empresarial de IA ya alcanza los $186 millones y, sin embargo, solo el 8% de esas compañías reporta retorno tangible, según recogió TechTimes.
¿Por qué la IA no está moviendo la aguja de las ganancias?
La brecha es la misma que el columnista de Gestión describe: 8 de cada 10 profesionales dicen que la IA ha mejorado su productividad personal, pero esa mejora individual no se traduce en el estado de resultados. McKinsey lo llama la «paradoja de la IA generativa»: las herramientas horizontales (chatbots, copilots, asistentes de escritura) son fáciles de instalar y generan ganancias difusas, difíciles de medir. El tiempo ahorrado por un empleado que redacta correos más rápido se queda en su escritorio, no baja a la línea de ingresos.
La evidencia de dónde sí se ven resultados es estrecha y conocida. McKinsey documenta que las reducciones de costes por IA se concentran en cadena de suministro, operaciones de servicio y manufactura; los incrementos de ingresos, en marketing y ventas, desarrollo de productos e ingeniería de software. Es decir, en despliegues verticales con un trabajo definido y un output medible. Aproximadamente el 90% de los casos de uso más específicos sigue atrapado en fase piloto, no en producción.
Un factor nuevo está apretando el acelerador a la inversa: el coste de los tokens. El 20% de los encuestados por McKinsey asegura que los costes operativos de la IA ya están restringiendo su uso. En tecnología, ese porcentaje sube al 25%; en servicios financieros, al 24%. Un workflow agéntico que razona, llama herramientas externas, verifica y se autocorrige puede generar entre 5 y 30 veces más tokens que un chatbot estándar, según el análisis de Gartner de marzo de 2026.
Lo que hacen diferente las empresas que sí ven retorno
McKinsey dibujó un perfil claro del 6% que sí ve ROI. No es la herramienta que usan: es lo que están dispuestos a reorganizar.
- El 74% de los high performers rediseñó por completo sus workflows por culpa de la IA, frente a solo el 25% del resto. La cifra subió desde el 55% del año anterior.
- Son 3,3 veces más propensos a usar la IA para transformar su negocio de forma profunda en tres años.
- Son más del doble de probables en tener compromiso visible de la alta dirección con las iniciativas de IA.
- Son más del doble de probables en haber definido procesos para medir el impacto, con líneas base y tests aislados, no anécdotas.
- Son más del doble de probables en gastar más del 15% de su presupuesto TI en IA.
- Son más de tres veces más propensos a escalar agentes en la mayoría de funciones de negocio.
El propio CEO de McKinsey, Bob Sternfels, reveló en el podcast de Harvard Business Review IdeaCast que la firma ya opera aproximadamente 25.000 agentes de IA junto a 40.000 consultores humanos, con el objetivo declarado de alcanzar paridad 1:1 a fin de año. Las funciones de back-office de McKinsey se redujeron un 25% mientras las de cara al cliente crecieron otro 25%, y la firma afirma haber ahorrado 1,5 millones de horas de búsqueda y síntesis en el último año. El caso de la propia consultora se ha convertido en la prueba viviente de la tesis que vende a sus clientes.
El caso LATAM: las startups lideran, pero con la misma trampa
La región no es la excepción. El informe de la firma de venture capital Hi Ventures sobre la adopción de IA en startups latinoamericanas muestra que el 99% de las startups de LATAM ya usa IA internamente, el 85% la integra en su producto principal y el 80% la usa para desarrollar productos y servicios. El dato más elocuente: el 85% de los productos lanzados por startups fundadas en 2025 integra IA, frente al 47% de las creadas entre 2020 y 2022.
La velocidad es notable, pero la métrica repite el patrón global:
- El 60% de las startups mide el éxito de la IA por productividad, el 43% por ahorro económico y el 30% por aumento de ingresos.
- El 25% reconoce que no tiene métricas para medir el ROI de sus proyectos de IA.
- El 57% cita la inexactitud y las alucinaciones como principal riesgo, no la ciberseguridad.
- Solo el 22% entrena o ajusta sus propios modelos; el 89% depende de OpenAI, el 48% de Google Gemini y el 45% de Claude.
La buena noticia regional es estructural. Hi Ventures documenta que el coste de generar un millón de tokens cayó de $60 en 2023 a $10 en 2025 y la latencia mejoró más del 90%. Y el capital está alineado: el 98% de las firmas de venture capital de la región ya usa IA y el 81% está más dispuesto a invertir en una startup si la IA está en el centro de su propuesta, según el mismo informe.
Uber gastó todo su presupuesto de IA en 4 meses y no sabe si valió la pena
El caso más citado de 2026 sobre la disonancia entre gasto y retorno es Uber. El CTO Praveen Neppalli Naga reveló en abril de 2026 que la empresa había agotado su presupuesto anual completo de Claude Code y Cursor en los primeros cuatro meses del año. Las métricas de adopción son extraordinarias: el 95% de los ingenieros usa herramientas de IA mensualmente y el 70% del código que llega a producción es generado o co-generado con IA. El CEO Dara Khosrowshahi añadió que cerca del 10% del código lo construyen ya agentes autónomos sin intervención humana.
Pero el 26 de mayo de 2026, el COO Andrew Macdonald admitió en entrevista con Gizmodo que no podía trazar una línea directa entre lo gastado en IA y lo producido para los usuarios. «Puede que implícitamente se estén produciendo más funcionalidades, pero es muy difícil trazar una línea entre una de esas estadísticas y ‘ahora estamos produciendo un 25% más de funcionalidades útiles para el consumidor'», declaró. La consecuencia operativa ya está en marcha: Uber anunció una ralentización de contrataciones para financiar la factura de IA. Si la IA no entrega el ROI esperado, habrá recortado hiring sin haber obtenido las ganancias de productividad que lo justificaban.
¿Qué significa esto para tu startup?
La columna de Gestión acierta en lo esencial: la pregunta correcta no es «¿qué proyecto de IA deberíamos lanzar?», sino «¿qué problema del negocio necesitamos resolver, y es la IA la mejor manera de hacerlo?». Tres acciones concretas que la evidencia respalda:
1. Empieza por el problema, no por la tecnología. Antes de aprobar un piloto de IA, redacta en una sola frase el problema de negocio y la métrica que esperas mover (reducción de tickets en un X%, aumento de conversión en un Y%, acortamiento del ciclo de cobranza). Si no puedes escribir esa frase, el proyecto es moda. McKinsey es claro: el 6% que ve ROI rediseñó workflows completos; el 94% restante añadió IA encima de procesos existentes.
2. Mide con línea base, no con anécdotas. Los high performers son más del doble de probables en haber definido procesos formales para medir impacto. Define la métrica antes de desplegar, mídela 30 días después y vuelve a medirla a 90. Si el contrafactual es imposible de construir (¿qué habría pasado sin IA?), reduce el alcance del piloto a algo que sí puedas aislar.
3. Protege la experiencia del cliente como criterio de veto. La columna lo menciona y la práctica lo confirma: automatizar la atención puede reducir costes, pero si dificulta resolver un problema, el ahorro termina costando lealtad. Antes de desplegar cualquier agente frente al cliente, define qué pasa cuando falla y quién responde. El retorno fácil de la automatización casi nunca sobrevive al primer incidente de soporte viral.
La IA llegó para quedarse. Pero como muestran McKinsey, PwC, KPMG, el NBER y el caso Uber, la ventaja competitiva no vendrá de adoptarla primero, sino de adoptarla mejor que los demás. Y «mejor» significa, casi siempre, más paciente, más medida y más cerca del cliente.
Fuentes
- ¿Estamos adoptando IA o simplemente corriendo? – Gestión
- Record AI Spending Can’t Move Earnings Needle for 94% of Enterprises, McKinsey Finds – TechTimes
- El 80% de empleados gana productividad con IA, pero solo el 37% de empresas mejora resultados – Europa Press
- The Build-vs-Buy Shift: 32% of Enterprises Bet on Agentic Coding Tools – Yahoo Finance
- Las startups de Latam abrazan la IA con la productividad al alza – El Español Invertia
- Global Workforce Hopes and Fears Survey 2026 – PwC
- Uber ya agotó su presupuesto de IA para todo 2026 en cuatro meses – WWWhatsnew
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