AUNQUE LA ADOPCIÓN DE IA CRECE ACELERADAMENTE, ESTUDIOS INTERNACIONALES ADVIERTEN QUE LA MAYORÍA DE LAS EMPRESAS AÚN NO LOGRA CONVERTIR ESTAS INVERSIONES EN RESULTADOS CONCRETOS.
A pesar del auge mediático de la Inteligencia Artificial (IA), una preocupación comienza a instalarse en directorios y equipos ejecutivos: muchas implementaciones aún no generan impacto real en el negocio. La brecha entre adopción tecnológica y resultados financieros se mantiene como uno de los principales desafíos para las organizaciones que han invertido en estas soluciones.
Según el informe “The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation” de McKinsey & Company, cerca del 88 % de las empresas ya utiliza IA en al menos una función, lo que confirma su rápida expansión. Sin embargo, el mismo estudio advierte que solo alrededor del 39 % reporta algún impacto en su EBIT, y en la mayoría de los casos este representa menos del 5 % del resultado operacional, reflejando la dificultad de traducir la adopción en valor tangible.
Más que una falla tecnológica, especialistas apuntan a problemas estructurales y a la falta de procesos claros antes de incorporar nuevas herramientas. Paolo Soto, CEO de Landscape, consultora especializada en software e IA aplicada, advierte que muchas organizaciones están cayendo en el llamado “efecto demo”.
“Hoy vemos una fiebre por adoptar herramientas, pero sin diagnóstico. Muchas empresas dicen usar IA, pero no pueden explicar en qué proceso concreto les está ayudando a reducir costos o tiempos. Sin claridad operativa, la IA se transforma en una demo atractiva para el directorio, pero inútil para la operación diaria”, afirma.
La evidencia internacional refuerza esta tendencia. Un estudio de Boston Consulting Group indica que hasta el 74 % de las empresas aún no logra demostrar valor tangible al escalar iniciativas de IA, debido a brechas en procesos, talento y gobernanza interna. Implementar tecnología sobre flujos manuales o desordenados suele generar costos ocultos, reprocesos y mayor complejidad organizacional.
“Cuando la IA se utiliza sin criterios de seguridad y sin integración sobre los sistemas existentes, deja de ser una ventaja competitiva y se transforma en un riesgo operativo”, agrega Soto.
Frente a este escenario, expertos proyectan un cambio de enfoque hacia modelos de integración inteligente: diagnosticar primero los cuellos de botella, automatizar procesos críticos y mejorar la visibilidad operativa para que la IA apoye decisiones con impacto real. El mensaje es claro: sin procesos ordenados y objetivos concretos, la Inteligencia Artificial corre el riesgo de transformarse en una innovación cosmética que no mueve los indicadores clave del negocio.
