Las inversiones en IA no generan retornos financieros para la mayoría de las empresas, muestran nuevos estudios

Una ola de informes publicados a finales de enero ha traído noticias preocupantes para los líderes empresariales que han apostado fuerte por la inteligencia artificial: la mayoría de las empresas ven mucha actividad pero poca mejora en su línea de fondo.

Estudios publicados en enero de 2026 por el gigante de la consultoría PwC, junto con las empresas tecnológicas Anthropic, OpenAI y Google, pintan un panorama consistente. Los trabajadores están utilizando estas herramientas más que nunca. Sin embargo, los ahorros de costos esperados y los aumentos de ingresos no se han manifestado para la mayoría de las organizaciones.

La mayoría de los ejecutivos reportan que no hay beneficios financieros ganancias

Los números cuentan una historia cruda. La encuesta de PwC de 2026 de altos ejecutivos encontró que el 56% no vio ni menores costos ni mayores ingresos durante el último año. Solo el 12% reportó ganancias en ambas áreas.

Esa brecha importa. Las empresas han gastado mucho en licencias de software y capacitación. La encuesta sugiere que el problema no es la tecnología, sino cómo las empresas la implementan. Los ejecutivos que sí reportaron beneficios financieros tenían dos a tres veces más probabilidades de haber integrado estas herramientas profundamente en sus operaciones y actividades orientadas al cliente, en lugar de simplemente entregar cuentas de software.

Simplemente agregar más usuarios no se traduce en un mejor desempeño financiero. Las empresas necesitan rediseñar cómo se realiza el trabajo, no solo distribuir nuevas herramientas.

Así que si contar usuarios activos no funciona, ¿qué deberían medir las empresas? Anthropic publicó hallazgos el 15 de enero que proponen rastrear lo que llama «primitivas económicas», el tipo y la dificultad de las tareas que las personas asignan a estos sistemas.

La diferencia entre los tipos de tareas importa. Tener un sistema que resuma un correo electrónico requiere poca sofisticación y ahorra un tiempo mínimo. Delegar un proyecto de codificación complejo y de múltiples pasos representa un reemplazo genuino de mano de obra. La investigación de Anthropic muestra que las solicitudes de desarrollo de software promedian 3,3 horas de trabajo humano equivalente, mientras que las tareas administrativas personales registran solo 1,8 horas.

Los gerentes de negocios necesitan mirar más allá de los simples recuentos de cabezas de quienes iniciaron sesión. Necesitan saber qué tipo de trabajo se está realizando realmente. El alto uso de tareas triviales equivale a dinero desperdiciado. El uso enfocado en tareas complicadas equivale a ganancias reales de productividad.

El análisis de OpenAI, publistado en enero 21, respalda este argumento. La empresa identificó lo que llama una “capacidad excedente”, una descoordinación entre lo que estos sistemas pueden lograr y cómo las personas realmente los utilizan.

Dos hallazgos destacan. Primero, los usuarios más intensos acceden a funciones avanzadas, particularmente capacidades de razonamiento sofisticadas, siete veces más a menudo que los usuarios típicos. Segundo, cuando OpenAI examinó los patrones de uso en más de 70 países, encontraron una diferencia triple en cómo las personas emplean intensamente estas funciones avanzadas.

Esto crea una nueva dinámica competitiva. Las empresas que operan en regiones donde los trabajadores saben cómo aprovechar las capacidades completas superarán a los rivales que usan el mismo software de manera menos sofisticada. La alfabetización digital sola no es suficiente. Los trabajadores necesitan lo que los investigadores llaman «fluidez agéntica», la capacidad de delegar tareas complejas y de múltiples pasos.

La actualización del 21 de enero de Google a su software Workspace aborda otro desafío de medición. El negocio ahora muestra análisis de uso integrales, incluyendo qué equipos están usando las funciones y con qué frecuencia, directamente en los paneles de administración.

Este cambio es importante. Transforma el gasto en una categoría que los departamentos de finanzas pueden monitorear y auditar. El panel ofrece datos de utilización para apoyar o refutar la afirmación de un gerente sobre un aumento de la eficiencia.

Cinco prioridades para los líderes empresariales

¿Qué acciones deberían tomar los ejecutivos de manera diferente? Los analistas de la industria sugieren cinco prioridades:

1. Deje de confundir el uso con el valor
2. Audite los proyectos por la complejidad de la tarea en lugar de los recuentos de usuarios
3. Implemente sistemas de seguimiento que vinculen el uso con los resultados comerciales
4. Presupueste el rediseño del flujo de trabajo en lugar de solo compras de software
5. Investigue el 12% de las empresas que reportan ganancias financieras reales.

Los funcionarios financieros probablemente necesitarán informes uniformes sobre los efectos de ganancias y pérdidas durante los próximos tres meses. Probablemente habrá competencia entre proveedores de software para hacer que sus técnicas de medición se conviertan en normas de la industria. Los reguladores también pueden solicitar datos sobre cómo operan autónomamente estos sistemas y qué medidas de seguridad están en lugar.

El mensaje de este lote de estudios es claro. La fase experimental ha terminado. Las empresas ahora enfrentan la presión de mostrar retornos concretos de sus inversiones.