La paradoja de la IA, empresas no logran rentabilizar inversión

La paradoja de la IA, empresas no logran rentabilizar inversión. Un estudio revela que el 95% de las organizaciones cuenta con estrategias de inteligencia artificial, pero solo el 8% registra un retorno efectivo. La brecha entre la adopción y el impacto financiero real expone fallas en el liderazgo y riesgos de AI washing.

La mayoría de los informes sobre inteligencia artificial que llegan a las mesas directivas deberían incluir un aviso de advertencia: los números presentados no siempre miden lo que parecen.

Aunque métricas como el volumen de uso, las licencias distribuidas y la satisfacción de los usuarios suelen presentarse como evidencias de éxito corporativo, la realidad muestra que estas variables rara vez se traducen en un impacto financiero, operativo o estratégico real.

La distancia entre la narrativa y los resultados es cada vez más evidente. Según un reciente estudio de KPMG divulgado en 2026, a pesar de que el 95% de las organizaciones cuenta con una estrategia formal de IA, solo el 8% logra comprobar un retorno efectivo sobre su inversión. En la misma línea, datos de McKinsey señalan que el 88% de las compañías afirma utilizar esta tecnología, pero apenas una de cada cinco extrae valor real, mientras que solo el 39% reporta algún impacto concreto en el EBIT corporativo.

A pesar del avance acelerado en la adopción, el retorno económico no ha seguido el mismo ritmo debido a tres factores estructurales:

1. Se mide la actividad, no el impacto

Existe una tendencia extendida en la alta dirección a reportar indicadores cómodos de medir: número de colaboradores capacitados, licencias de software activadas o proyectos piloto mapeados. Sin embargo, capacitar a cientos de empleados o implementar asistentes generativos no garantiza procesos más eficientes ni decisiones mejor tomadas.

El error principal radica en tratar estos indicadores intermedios de adopción como si fueran el resultado final, en lugar de exigirse evidencias de ingresos incrementales, reducción de costos o mitigación de riesgos.

2. La verdad técnica se “maquilla” antes de llegar al directorio

Los equipos de datos y desarrollo suelen conocer las limitaciones reales de las herramientas, su inestabilidad o las dificultades de integrarlas al flujo de trabajo diario. No obstante, ese diagnóstico técnico suele “traducirse” en lenguaje ejecutivo como un avance continuo o un piloto exitoso.

Esta distorsión, impulsada por organizaciones que priorizan las narrativas de progreso frente a las conversaciones complejas, impide que el liderazgo tome decisiones basadas en la realidad operativa.

3. Proyectos guiados por la presión externa, no por necesidades del negocio

Muchos programas corporativos de IA no responden a un problema operativo concreto, sino a la presión de la competencia, los analistas o las exigencias del consejo de administración por “estar al día”. Esto desencadena una sobreproducción de talleres, comités y presentaciones que demuestran actividad, pero carecen de foco estratégico.

A esto se suma un incentivo de carrera poco visibilizado: quienes lideran la transición tecnológica pueden cambiar de cargo antes de que se consoliden los resultados financieros a largo plazo, dejando la iniciativa en manos de sucesores con pocos estímulos para exponer las fragilidades del programa.

El riesgo del AI washing y las nuevas exigencias del mercado

El escenario está cambiando. Inversionistas, reguladores y consejos de administración han comenzado a exigir evidencias auditables e indicadores financieros verificables que justifiquen las sumas invertidas.

Esta fiscalización aumenta el riesgo reputacional y legal del denominado AI washing —la amplificación engañosa de las capacidades de IA dentro de una empresa—, una práctica que ya atrae la atención de entes reguladores en mercados como Estados Unidos.

En el futuro cercano, el uso de la inteligencia artificial dejará de ser un elemento diferenciador, al quedar integrada de forma nativa en la mayoría de los softwares corporativos. Las empresas que destaquen no serán las que “usen más IA”, sino aquellas capaces de justificar con datos duros cómo y dónde esta tecnología transformó sus resultados.

Para evaluar la situación de una compañía, los expertos plantean una pregunta definitiva: si una empresa dejara hoy de hablar sobre inteligencia artificial, ¿cuántos procesos internos, decisiones o resultados cambiarían realmente mañana? Si la respuesta es “casi ninguno”, el problema nunca fue la tecnología, sino haber priorizado la apariencia de modernidad por encima de la resolución de problemas reales de negocio.

Fuente: Andrey Abreu, COO de Softplan

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