Según Gartner, el mundo invertirá cerca de 2.5 billones de dólares (US trillions) en inteligencia artificial (IA) en el 2026, 44% más que el año pasado. Este crecimiento es particularmente interesante cuando el mismo Gartner también indica que solo una de cada 50 inversiones en IA genera valor transformacional. No solo Gartner lo dice. Mohamed Kande, chairman de PwC, dijo en Davos que más del 50% de las compañías no están “obteniendo nada” de la adopción de la IA y el MIT reveló en su AI Report del 2025 que solo 5% de los AI pilots han entregado millones de USD en valor. Ante esta paradoja surgen dos preguntas inevitables:
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- ¿Por qué la IA está entregando resultados tan por debajo de lo esperado (o posible)?
- ¿Y por qué empresas e inversionistas parecen no inmutarse, incrementando sus apuestas por esta tecnología?
Las empresas más inteligentes delimitan bien la cancha y crean un sistema con responsables claros para medir bien cómo están progresando en la adopción de la IA, haciendo los ajustes necesarios en el camino para maximizar su retorno. (Foto: WANAN YOSSINGKUM/iStock)
La respuesta a la segunda pregunta creo que es más simple. En lenguaje coloquial, la IA genera FOMO, Fear of Missing Out. Empresas e inversionistas creen, con razón, que la IA transformará la economía tanto o más que internet, y nadie quiere quedarse por fuera. Lo entiendo, pero también me inquieta que tanto dinero y tanto esfuerzo se desperdicie. A la mayoría de personas y empresas que veo a mi alrededor no les sobra la plata. Es fundamental que las empresas inviertan en IA con más sensatez este año, evitando estos errores que siguen siendo comunes y frenan su retorno:
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1. Líderes obsesionados por la IA sin casos de negocio claros
Sigo recibiendo llamadas de empresas que quieren que les enseñe a sus ejecutivos a usar la IA. Siempre hago las mismas preguntas: ¿para qué la necesitan? ¿Bajo qué estrategia pretenden implementarla? ¿Qué problemas quieren resolver? Y la realidad es que muchas veces la respuesta no es precisa. Esto es preocupante, porque ninguna tecnología, por más poderosa que sea, sustituye la claridad estratégica. La IA no es un fin, es un medio. Quien la impulsa debe tener criterio para elegir entre muchos casos de negocio donde podría aplicarse y también para escoger entre miles de herramientas, qué IA adquirir o crear para el negocio.
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2. Empleados que generan contenidos que otros tienen que corregir
Harvard y MIT han compartido algo que llaman AI workslops. Se refieren a casos muy frecuentes donde empleados crean comunicaciones, reportes o documentos con IA mal hechos y los envían al siguiente eslabón de la cadena organizacional. Han medido que quienes reciben estos contenidos pierden unas 2 horas tratando de entenderlos y corregirlos y en una empresa de 1,000 empleados, esto puede generar un impacto en costos de más de 9 millones de dólares al año. Es fundamental que en la cultura organizacional se eviten estas situaciones. La IA no elimina el pensamiento y criterio humano. Realmente los hace más necesarios.
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3. Expectativas no realistas en reducción de personal
Hace pocos días Jack Dorsey anunció que ante el potencial de la IA, reducirá la fuerza laboral de su fintech Block en 40%, pasando de 10,000 a 6,000 empleados. Este tipo de noticias, que son más comunes en empresas tecnológicas, elevan la presión en empresas de otros rubros por lograr eficiencias similares. Y la realidad es que la cosa no es tan sencilla.
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En las startups y empresas de tecnología ha habido contrataciones excesivas en los últimos años para poder innovar y crecer aceleradamente. Además, los LLM han sido entrenados muy bien en lenguajes de programación por desarrolladores de software, quienes al ser apenas el 1% de la fuerza laboral, los necesitan para ser más productivos. Además, son personas que en general saben integrar muy bien la IA a su flujo de trabajo.
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Es un gran error asumir que esta dinámica tan particular se replica automáticamente en otros roles e industrias. No todos los roles e interacciones son fáciles de reemplazar con IA. Primero hay que aumentar la capacidad del talento con IA y luego considerar reducciones donde haya evidencia de que es posible sin afectar al negocio.
4. Tratar a la lA como una tecnología y no como una transformación
La IA no es como Zoom en la pandemia. No es un software sencillo de instalar y de usar. El mundo de la IA tiene múltiples posibilidades y por eso confunde a los CEO a la hora de decidir cómo empezar y progresar y confunde a los empleados a la hora de decidir cuándo y cómo usarla. Las empresas más inteligentes delimitan bien la cancha y crean un sistema con responsables claros para medir bien cómo están progresando en la adopción de IA, haciendo los ajustes necesarios en el camino para maximizar su retorno. La adopción de la IA implica un proceso de cambio profundo y de mejora continua. No es nada sencillo y no se deben esperar resultados inmediatos, pero si progreso evidente en el tiempo. Sin una buena estrategia y un sistema robusto de implementación, la IA se convierte en una colección de experimentos aislados. Con un sistema que no solo considere lo tecnológico, sino sobre todo lo cultural y humano, se convierte en una verdadera transformación.
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El verdadero riesgo hoy no es llegar tarde a la IA, es usarla sin dirección y con mucho desperdicio. La IA no es una carrera de velocidad como muchos creen, es una prueba de madurez organizacional.
Ana María Martínez es cofundadora de Kaudal.
