La inteligencia artificial ya forma parte de la operativa de la mayoría de las empresas, pero solo una minoría está capturando un retorno significativo. Los estudios de PwC, Deloitte y SAP muestran que la diferencia no está en la tecnología utilizada, sino en la capacidad para integrarla en procesos, formar a los equipos, establecer métricas y desarrollar una gobernanza efectiva.
En este artículo Kiko Gámez analiza por qué existe esta brecha y qué pueden hacer las organizaciones para obtener valor real de la IA.
Inteligencia artificial y creación de valor: resumen ejecutivo
La adopción de la inteligencia artificial es casi universal, pero el retorno financiero sigue estando concentrado. Este es el resumen de las claves de esta brecha:
- Desigualdad en el retorno: un 20% de las empresas captura el 75% del valor generado, mientras el resto sigue atrapado en pruebas piloto.
- Integración en procesos: la ventaja competitiva no es la tecnología, sino el rediseño operativo y la adaptación de los puestos de trabajo.
- Liderazgo y medición: capturar valor exige definir responsables ejecutivos, formar a los equipos y medir indicadores de rendimiento claros.
- El factor humano: la automatización revaloriza las capacidades humanas insustituibles, como el juicio crítico, la creatividad y la toma de decisiones.
La adopción de la IA ya es casi universal, pero el retorno sigue siendo desigual
Cuando uno lee informes sobre inteligencia artificial en el ámbito de la empresa conviene tratarlos con cierta distancia, porque a veces cuentan historias menos épicas que lo que sugieren los titulares. Lo que nadie pone en duda es que la adopción ya es casi universal.
Un estudio de SAP y Oxford Economics publicado esta misma semana calcula que la IA da soporte al 30% de las tareas que se hacen hoy en las compañías, cinco puntos más que hace un año, y prevé que se acerque a la mitad en un par de ejercicios.
Pero cuando uno va a buscar el retorno de todo ese esfuerzo en las cuentas de resultados, la fotografía se vuelve mucho menos evidente.
Un informe de PwC de esta primavera lo resume con un número que da que pensar. Apenas un 20% de las grandes compañías está capturando ya el 75% del valor que genera la IA, mientras la mayoría sigue atrapada en una fase de pilotos que nunca terminan de escalar ni generar valor real.
Y esa distancia, lejos de estrecharse con el tiempo, se está ensanchando. Lo que separa a quienes van por delante tiene poco que ver con la tecnología que emplean, que está al alcance de cualquiera, y mucho con la manera en que la usan.
El problema no es la tecnología, sino la integración en los procesos
Deloitte apunta en la misma dirección en su radiografía de este año. El 84% de las organizaciones no ha rediseñado sus puestos ni sus procesos para acomodar la inteligencia artificial; se limita a montarla encima de las estructuras de siempre, como quien acopla un motor nuevo a un chasis viejo.
El desenlace es predecible. La herramienta corre, pero la empresa que la rodea sigue funcionando igual que antes, y buena parte de esa potencia se queda por el camino.
El propio informe de SAP y Oxford Economics añade un matiz interesante. Cerca de tres de cada cuatro organizaciones aseguran contar ya con una estrategia de inteligencia artificial alineada con su negocio, pero menos de la mitad ha designado un role específico que se responsabilice de ella, apenas un 41% forma a sus directivos en lo que la tecnología puede y no puede hacer, y solo un tercio se molesta en comprobar si la adopción está dando frutos.
En muchas empresas, la inteligencia artificial ha llegado antes al PowerPoint de la estrategia que al funcionamiento diario de la casa. Y una estrategia que no baja al terreno, que no tiene dueño ni se mide, se queda en poco más que una declaración de intenciones.
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Cuando la IA genera más trabajo que productividad
Quien haya pisado una oficina estos meses reconocerá la escena. La IA ha entrado casi siempre por libre, con empleados que abren por su cuenta las versiones gratuitas de un chatbot o en el mejor de los casos versiones premium pagada por la compañía.
Al principio todo es entusiasmo, porque de pronto se sacan en minutos informes que antes llevaban una mañana entera.
El problema aparece un poco después, cuando esa marea de documentos empieza a circular y alguien tiene que leerlos y contestarlos con más textos escritos también por una máquina.
Lo he visto en empresas convencidas de ir muy avanzadas que, a fuerza de generar más y más, habían terminado más ocupadas y menos productivas que al empezar.
España acelera la adopción, pero aún existe una brecha de madurez
En España vamos con algo de retraso, pero deprisa. El INE cifra en un 21% las empresas de diez o más empleados que ya usaban IA a comienzos de 2025, casi el doble que un año antes, con las grandes muy por delante de las pequeñas.
Lo alentador es que esa ventaja de las grandes depende de su músculo financiero menos de lo que parece. Lo que de verdad marca la diferencia se puede aprender, y no exige una fortuna.
| Dimensión | Empresas que capturan valor con la IA | Empresas que no capturan valor |
|---|---|---|
| Estrategia | IA vinculada a objetivos de negocio concretos | Iniciativas aisladas y sin dirección común |
| Liderazgo | Existe un responsable ejecutivo de IA | No hay propietarios claros del proyecto |
| Formación | Directivos y equipos reciben capacitación continua | Formación puntual o inexistente |
| Datos | Datos estructurados y gobernados | Datos dispersos y baja calidad |
| Procesos | Procesos rediseñados para trabajar con IA | La IA se superpone a procesos antiguos |
| Métricas | KPIs y seguimiento del retorno | Ausencia de indicadores |
| Casos de uso | Priorización de proyectos con impacto medible | Multiplicidad de pilotos sin escalabilidad |
| Cultura | Experimentación controlada y aprendizaje continuo | Resistencia al cambio y adopción irregular |
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Qué hacen las empresas que sí capturan valor con la IA
Porque lo que hacen las compañías que sí ganan con la inteligencia artificial no tiene nada de deslumbrante.
Escogen unos pocos procesos donde la tecnología aporta algo real, deciden de antemano cómo va a usarse y con qué datos, forman a las personas que la van a manejar y se toman la molestia de medir si aquello mejora el resultado o solo añade ruido.
Cuesta admitirlo en un terreno tan lleno de humo, pero la ventaja competitiva está resultando estar más vinculada al orden, planificación y la constancia que a la genialidad tecnológica.
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El factor humano sigue siendo la principal ventaja competitiva
Por otro lado, ante tanto miedo a despidos generados por la IA, vemos el último barómetro laboral de PwC, que ha peinado más de mil millones de ofertas de empleo en decenas de países, detecta que las capacidades que más se revalorizan en esta economía son justamente las más humanas, el juicio para decidir, la creatividad y el saber tratar con la gente.
La máquina se va quedando con lo repetitivo, y a las personas les toca cada vez más lo que resulta difícil de automatizar, que es pensar y entenderse con otros. Para quien solo ejecute tareas mecánicas eso es un aviso; para quien aprenda a dirigir la máquina tendrá oportunidades.
Randstad, por su parte, coloca a España a la cabeza de Europa en percepción positiva sobre la IA, aunque casi la mitad de los trabajadores sospecha que el beneficio irá a parar sobre todo a las empresas. Ese recelo es razonable, y solo se despeja formando a la gente en lugar de dejarla sola delante de un chatbot sin contexto, formación ni proceso.
La verdadera carrera de la IA es una cuestión de gestión
Visto así, el gran reto de este 2026 no es tecnológico. La inteligencia artificial ya está aquí, es potente y la tiene a mano casi cualquiera. Lo difícil, y lo que de verdad distingue a unas empresas de otras, es reunir la disciplina de integrarla con cabeza en cómo se trabaja y cómo se decide.
Y para la mayoría que todavía va por detrás hay un motivo de tranquilidad, y es que la carrera está lejos de haber terminado. Lo que hace falta para engancharse al grupo de cabeza se parece más a una decisión de gestión que a una inversión millonaria, y esa decisión está al alcance de quien quiera tomarla en serio.
Preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial en la empresa
Porque integran la IA en procesos críticos, miden resultados y asignan responsabilidades claras.
Implementar herramientas sin rediseñar procesos ni formar a los equipos.
No necesariamente. La madurez organizativa suele influir más que el tamaño de la empresa.
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Gobernanza tecnológica, gestión del cambio, análisis de datos y liderazgo de equipos híbridos.
