McKinsey: IA empresarial entra en «la ruta del ROI» sin llegar

El Estado de la IA 2026 de McKinsey: inversión al alza, retorno todavía sin despegar

La consultora McKinsey publicó su informe The State of AI in 2026 sobre 1.719 profesionales y líderes empresariales y la conclusión es incómoda: más organizaciones despliegan IA, gastan más en ella y creen que reconfigurará su negocio en los próximos tres años, pero el porcentaje que reporta un impacto real en el EBIT (beneficio antes de intereses e impuestos) sigue plano desde 2025.

Solo el 37% de los encuestados atribuye «algún» impacto en EBIT a la IA —una cifra casi calcada a la del año pasado— y apenas un 6% entra en la categoría de «high performers» que McKinsey reserva a quienes asignan al menos el 5% de su EBIT a la IA y califican el efecto como «significativo». El dato lo recoge The Register, que titula que la IA empresarial está «on the road to ROI» pero todavía no ha llegado a destino.

¿Dónde sí se nota la IA? En el agente y en la productividad individual

La adopción de IA agéntica sí crece con fuerza. El 40% de las organizaciones con ingresos anuales superiores a US$1.000 millones afirma que está escalando agentes de IA, frente al 27% del año anterior, según el reporte.

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Los agentes de programación también ganan terreno: casi un tercio de los encuestados asegura que su organización decidió no comprar uno o más productos o features de software y construir la funcionalidad internamente con herramientas de código agéntico. Una apuesta que exige después reservar presupuesto para que desarrolladores arreglen los problemas que el código generado por IA suele introducir —un recordatorio que ya publicó The Register en junio.

En paralelo, 8 de cada 10 usuarios de IA dicen que la tecnología mejoró su productividad individual, un dato relevante para founders que evalúan dónde colocar el gasto, porque separa el retorno personal del retorno contable: lo segundo sigue sin aparecer en los balances.

La factura de la IA frena a 1 de cada 5

El entusiasmo tiene tope. El 20% de los encuestados afirma que los costos operativos relacionados con la IA ya restringen su uso de la tecnología, una consecuencia directa del giro de los proveedores hacia precios basados en consumo (usage-based pricing) que The Registerdocumentó en julio.

La cifra importa para cualquier startup que esté construyendo sobre modelos frontier: el coste por token o por agente puede escalar más rápido que el valor capturado, sobre todo en las primeras fases de product-market fit.

Despidos anunciados, despidos no concretados

Sobre plantilla, McKinsey preguntó qué esperan los líderes para los próximos doce meses:

El 43% espera «poco o ningún» cambio en el empleo total por la IA.
El 39% espera que su empleador recorte puestos por la IA, frente al 32% que lo esperaba en 2025.

Pero la propia consultora advierte que las reducciones de plantilla de 2025 «cayeron muy por debajo» de lo anticipado en la encuesta previa, y The Register recuerda que muchos de los despidos por IA de 2024-2025 tuvieron que revertirse con recontrataciones a menor sueldo. La moraleja para founders: si planeas un layoff «porque la IA cubre el trabajo», conviene modelar antes el coste oculto de recontratar cuando la promesa no se cumpla.

Qué dice el contexto del mercado sobre IA agéntica en 2026

La encuesta de McKinsey coincide con dos movimientos de fondo en el ecosistema empresarial:

Gartner incluyó la IA agéntica entre sus Top Strategic Technology Trends de 2025 y proyecta que para 2028 al menos el 15% de las decisiones cotidianas de trabajo se tomarán de forma autónoma a través de agentes, desde prácticamente cero en 2024, según reportó DataQuest India.
Los grandes proveedores ya venden a los agentes como «trabajadores digitales»: Microsoft Copilot Studio, Salesforce Agentforce y Google Cloud Vertex AI Agent Builder están reposicionando sus plataformas alrededor de la ejecución autónoma de tareas multi-paso.
La inversión en evaluación y observabilidad de IA se está convirtiendo en cuello de botella. Dynatrace, por ejemplo, anunció la adquisición de Arize para llevar la evaluación de modelos al plano de control de operaciones.

Para los fundadores, esto confirma que el mercado premia ya no al que entrena el modelo más grande, sino al que construye workflows confiables alrededor de agentes: identidad, permisos, auditorías y rollback. La capa de gobernanza y confiabilidad es el próximo cuello de botella.

Qué significa esto para tu startup

El reporte de McKinsey confirma algo que muchos founders intuyen pero pocos dicen en público: el ROI de la IA empresarial está por debajo de la narrativa. Para una startup hispana que evalúa dónde poner capital y esfuerzo, eso redefine las prioridades:

Acción 1 — Medir productividad individual, no EBIT corporativo. Si el 80% de los usuarios reporta mejora de productividad, instrumenta a tu equipo con métricas por persona (tiempo ahorrado por tarea, tickets resueltos, propuestas generadas) antes de pedir una partida presupuestaria mayor. El ROI de la IA en PYMEs y startups casi siempre empieza por el colaborador, no por el balance.
Acción 2 — Presupuestar por uso, no por suscripción. Si el 20% de las empresas grandes ya ven los costes de IA como freno, en una startup el efecto se amplifica. Negocia compromisos de gasto con topes y monitoriza spend per agent semanalmente; lo que parece marginal en piloto puede triplicarse al escalar.
Acción 3 — Diseñar para gobernanza desde el día uno. Si vas a desplegar agentes que tocan datos de clientes, integra logs, permisos y un kill-switch antes de salir a producción. Es la categoría de gasto que los high performers del 6% de McKinsey ya tienen resuelta y que el resto descubre cuando algo sale mal.

Conclusión

La IA empresarial en 2026 vive una paradoja documentada por McKinsey: la convicción crece más rápido que el retorno, los agentes se adoptan más rápido que las métricas que los justifican, y los despidos prometidos no llegan. Para una startup, la lectura práctica es que el dinero está en los workflows bien gobernados y la productividad medible, no en la promesa de una transformación mágica. Las empresas del 6% que McKinsey llama high performers no están comprando más IA: están rediseñando procesos alrededor de ella, con métricas claras y costes vigilados. Esa es la vara con la que conviene medirse.