En el panorama corporativo actual, el despliegue de la tecnología avanza a un ritmo vertiginoso, pero los resultados financieros aún no reflejan ese entusiasmo. Según los hallazgos del Global AI Survey realizado por la firma consultora McKinsey, un contundente 88% de las compañías ya ha integrado la inteligencia artificial (IA) en al menos una de sus áreas operativas. No obstante, la rentabilidad sigue siendo esquiva: apenas el 19% de estas organizaciones —menos de dos de cada diez— reporta incrementos en sus ingresos que puedan atribuirse directamente a la implementación de esta herramienta.
El informe técnico de McKinsey también revela una brecha significativa en la ejecución a gran escala. Se estima que menos del 10% de las empresas ha logrado expandir el uso de la IA de forma transversal en toda su estructura. En la práctica, esto significa que la mayoría de los esfuerzos se quedan estancados en proyectos piloto, herramientas de uso individual o soluciones aisladas que no logran transformar el núcleo central del negocio ni los procesos de toma de decisiones estratégicas.
Este escenario expone una desconexión crítica entre la millonaria inversión tecnológica y la capacidad real de las organizaciones para convertir ese despliegue en beneficios económicos tangibles para sus accionistas.
Obstáculos en la ejecución de proyectos de IA
La inyección de capital en el sector no se detiene. De acuerdo con datos de Menlo Ventures, la inversión destinada a la IA generativa durante el año 2025 alcanzó una cifra récord que triplicó lo registrado el periodo anterior, superando los 37 mil millones de dólares. Sin embargo, este crecimiento exponencial en el financiamiento no ha encontrado un correlato proporcional en la mejora de los indicadores de negocio.
Complementando este diagnóstico, el Boston Consulting Group (BCG) ha emitido su propio informe sobre la situación del mercado.
Las cifras del BCG indican que solamente el 26% de las corporaciones ha logrado desarrollar las capacidades avanzadas necesarias para extraer un valor real de la inteligencia artificial. El resto del mercado se encuentra todavía en etapas tempranas de experimentación o en fases de aprendizaje inicial.
La consultora destaca que el grueso de las iniciativas empresariales permanece limitado a tareas superficiales, tales como el análisis preliminar de datos o la redacción automática de textos, sin que se produzca una reingeniería de los procesos fundamentales de la empresa.
Factores que limitan el impacto de la IA
Para entender las razones detrás de este estancamiento, diversos analistas señalan la carencia de una visión estratégica integrada. Daniel Soto, ingeniero y fundador de la consultora de innovación Landscape, detalló para la cadena CNN tres ejes principales que frenan el avance de esta tecnología.
“Los resultados limitados se reflejan principalmente en tres áreas: muchas empresas no logran incrementar ingresos medibles; el impacto en productividad se concentra en tareas específicas, como redactar documentos o analizar datos preliminares, sin modificar procesos centrales; y una gran proporción de proyectos no pasa de la fase piloto”
El error estratégico y el factor humano
Expertos de la industria coinciden en que el error más frecuente es considerar a la inteligencia artificial como un software tradicional de estantería. Por el contrario, firmas como McKinsey y Landscape sugieren una transición hacia modelos denominados “AI-first” o “AI-native”, donde la tecnología se concibe como el eje central de la operación desde su origen.
Para Soto, el impedimento principal no reside en las limitaciones de la tecnología, sino en el desarrollo del capital humano y las competencias de los equipos de trabajo.
“Usar IA es fácil; lo difícil es que el equipo sepa formular las preguntas correctas, interpretar resultados con pensamiento crítico, integrar modelos en flujos de trabajo complejos y validar la información automatizada. Sin estas habilidades, la IA no es más que un asistente marginal”
En conclusión, aunque la adopción de la inteligencia artificial en el mundo empresarial es masiva y rápida, su éxito financiero está condicionado a factores no tecnológicos. La evolución real dependerá de una transformación cultural profunda y de una inversión decidida en la formación del talento humano. Sin estos componentes, la IA permanecerá como una herramienta periférica en lugar de convertirse en el motor de valor que las empresas esperan.
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