La IA se extiende más rápido que sus beneficios: el reto estratégico que llega al CEO

Las empresas aumentan el uso de inteligencia artificial, pero los datos internacionales muestran una distancia entre implantación y rendimiento económico. La dirección general debe decidir cómo medir valor, reorganizar procesos y asumir la supervisión de los riesgos.

Los avances de la inteligencia artificial están llegando a la actividad ordinaria de las empresas, pero su incorporación no garantiza por sí misma una mejora de los resultados. La última edición de The CEO Shortlist de McKinsey, publicada el 30 de octubre, plantea una diferencia significativa: el 40 % de las compañías de su análisis está ampliando el uso de agentes de IA, mientras solo el 6 % declara una mejora material de sus beneficios. La comparación ilustra una cuestión que ha pasado de los departamentos tecnológicos a los comités de dirección: cómo convertir capacidades nuevas en valor empresarial verificable.

La distancia entre adopción y resultados es también el contexto de la experiencia publicada por Fortune el 9 de noviembre. Tom Eggemeier, consejero delegado de Zendesk, relató las lecciones obtenidas al desarrollar con su hijo una aplicación de análisis predictivo. Las primeras funciones surgieron rápidamente, pero las recomendaciones poco fiables, los problemas de seguridad y las dificultades de integración exigieron trabajo adicional. Según explicó el directivo, la experiencia cambió su manera de abordar el desarrollo de productos y la incorporación de IA dentro de su organización.

El retorno económico no acompaña a todas las inversiones

El fenómeno no se limita a los proyectos experimentales. La 29.ª encuesta mundial de CEO de PwC, elaborada con respuestas de 4.454 altos ejecutivos de 95 países, señala que un 56 % no ha observado ni mayores ingresos ni menores costes atribuibles a la IA durante los doce meses examinados. Un 30 % sí declara incrementos de ingresos y un 26 % identifica reducciones de costes. Solo un 12 % afirma haber conseguido ambas mejoras.

Son respuestas declaradas por directivos, no una medición causal homogénea de la rentabilidad de cada inversión. Aun así, muestran por qué las organizaciones necesitan distinguir entre desplegar tecnología, mejorar una tarea y modificar de manera sostenible su cuenta de resultados.

Los proyectos pueden producir avances visibles en productividad individual sin alterar los resultados globales. Una actividad realizada con mayor rapidez no genera necesariamente ahorro si el tiempo liberado no cambia la capacidad operativa, la calidad del servicio o los ingresos. Del mismo modo, una aplicación útil puede añadir gastos de integración, licencias, revisión humana, ciberseguridad y mantenimiento que deben formar parte de su evaluación.

Del proyecto tecnológico al modelo de gestión

McKinsey propone abordar esa dificultad mediante sistemas de gestión que conecten información, conocimiento institucional y decisiones operativas, en lugar de acumular aplicaciones aisladas. Su boletín describe experiencias iniciales de planificación más rápida y creación de valor en plazos reducidos, pero esos ejemplos no constituyen una garantía extrapolable a cualquier sector.

La distinción relevante para el CEO es organizativa. La adopción de un asistente que resume documentos puede ser una decisión de producto o de departamento. Rediseñar cómo se planifica la demanda, se atiende al cliente o se asignan recursos exige intervenir en procesos, responsabilidades, datos e incentivos. La inversión deja entonces de medirse únicamente por número de usuarios y pasa a requerir indicadores de negocio definidos antes del despliegue.

El caso descrito por Fortune añade otra dimensión: la dirección puede comprender mejor las posibilidades y límites de la tecnología cuando participa en aplicaciones concretas. La familiaridad práctica no reemplaza a los especialistas, pero puede mejorar la calidad de las preguntas sobre precisión, integración, riesgos y mantenimiento. Una demostración convincente no equivale a un sistema preparado para operar de forma continuada.

Un gobierno corporativo capaz de evaluar la IA

La supervisión del consejo de administración gana importancia a medida que las inversiones se vinculan con activos críticos y con decisiones que afectan a clientes y empleados. En su análisis de agosto, BCG recogió que más del 60 % de los CEO consultados consideraba que sus consejos estaban acelerando en exceso las transformaciones relacionadas con IA. El dato describe una percepción de los encuestados, no una conclusión universal sobre el ritmo adecuado.

La tensión requiere diferenciar tres decisiones: dónde invertir, qué nivel de autonomía conceder a los sistemas y quién responde cuando los resultados no son los esperados. La dirección financiera necesita evaluar costes e ingresos; las áreas tecnológicas deben verificar seguridad, calidad y dependencia de proveedores; y la dirección general conserva la responsabilidad de elegir prioridades y resolver conflictos entre velocidad y control.

La discusión de fondo no enfrenta innovación y prudencia. Consiste en establecer una relación verificable entre ambos conceptos. Para algunas organizaciones será razonable ampliar usos ya medidos; para otras, revisar datos, procesos y controles antes de aumentar el gasto.

Qué significa para España

Los datos españoles reflejan una expansión rápida del uso de IA, aunque no demuestran automáticamente que todas las inversiones estén generando rentabilidad. La encuesta de uso de TIC del INE, difundida el 22 de octubre de 2026, indica que el 33,6 % de las empresas de diez o más empleados empleaba tecnologías de IA durante el primer trimestre de ese año. La cifra describe adopción, no beneficios económicos obtenidos.

Un documento del Banco de España del 28 de octubre observa además diferencias acusadas por tamaño. Según la encuesta empresarial analizada por el organismo, el uso de IA se había duplicado desde 2024 entre las pymes y se situaba alrededor del 30 %-35 %, mientras que en las grandes empresas rondaba el 70 %. Estas estimaciones y las del INE proceden de fuentes y metodologías distintas, por lo que no deben compararse directamente como si midieran exactamente el mismo universo.

El análisis del Banco de España también advierte que la implantación es a menudo esporádica o experimental, especialmente entre las pequeñas y medianas empresas. Más de una cuarta parte de las adoptantes declara aumentos de productividad e inversión, pero los resultados son percepciones empresariales y no una medición definitiva del efecto causal. La falta de personal cualificado continúa entre los obstáculos más mencionados.

Para la dirección general de una empresa española, estas diferencias plantean una decisión de asignación de recursos. Antes de ampliar herramientas y contratos, conviene determinar qué proceso se desea mejorar, cuál es su coste o rendimiento de partida y cómo se medirá el cambio. Los indicadores pueden abarcar tiempo de atención, errores, capacidad comercial, calidad del servicio y costes completos, incluidos los controles y la formación.

También importa la estructura de gobierno. Cuando una solución utiliza información comercial, personal o estratégica, la decisión afecta a la gestión de datos, la supervisión humana y la dependencia de terceros. El consejo necesita información suficiente para entender la exposición, mientras la dirección ejecutiva debe distinguir los experimentos reversibles de las inversiones que transforman procesos esenciales.

En un tejido empresarial dominado por pymes, una estrategia útil no tiene por qué comenzar por desplegar IA en toda la organización. Puede partir de casos acotados, documentar los resultados y ampliar solo aquellos que acrediten valor. Para las empresas más grandes, el desafío será coordinar iniciativas dispersas y evitar que los avances de un área se pierdan por problemas de integración o por nuevas cargas operativas.

La cuestión estratégica para el CEO no es únicamente cuánto invertir en inteligencia artificial, sino qué evidencia permitirá decidir cuándo acelerar, modificar o detener una iniciativa.

Fuentes

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