Contribución limitada a ganancias en el mismo nivel que el año anterior… limitaciones en el desempeño financiero de las empresas
Empresas de alto rendimiento rediseñan procesos operativos… mayor participación de directivos y medición de resultados
A medida que se acelera la transformación con inteligencia artificial (AX) en las empresas, la obtención de rentabilidad ha emergido como la variable clave que determinará la sostenibilidad. Las mejoras en la productividad de la IA a nivel individual de empleados aún no se traducen en resultados financieros corporativos. La presión adicional de costos operativos, como los costosos tokens, ha hecho que la estrategia de utilización de IA sea cada vez más crítica para cada empresa.
Según el informe "El estado de la IA en 2026: En el camino hacia el ROI (The state of AI in 2026: On the road to ROI)" presentado el 31 de agosto por la consultora global McKinsey & Company, el desempeño financiero de las empresas que utilizan IA no está mejorando. Solo el 37% de los encuestados respondió que la IA había contribuido en cierta medida a las ganancias antes de intereses e impuestos (EBIT), manteniéndose en el mismo nivel que el año anterior. El informe incluyó a 1.719 trabajadores de empresas e instituciones en 97 países de todo el mundo.
McKinsey clasificó como "empresas de alto rendimiento en IA" aquellas que aumentaron su EBIT en más del 5% mediante el uso de IA. Solo el 6% de las empresas corresponde a esta categoría. Aunque ha aumentado el número de empresas que adoptan IA, las mejoras en el desempeño financiero se han estancado.
En consecuencia, la obtención de rentabilidad ha surgido como la variable más importante de AX. Ya una de cada cinco empresas reporta presión por costos operativos de IA, como gastos de tokens. Existe una limitación en el uso de IA debido a los costos, afectando desde chatbots de IA hasta agentes de IA, software de codificación basado en agentes y otras herramientas diversas.
Aunque el precio individual de los tokens está disminuyendo, el consumo y la generación de tokens necesarios para el razonamiento avanzado y el desarrollo de software basado en agentes está creciendo más rápidamente. La gestión de la "tokenómica (Tokenomics)" —que considera simultáneamente los costos de IA y el ROI— se ha convertido en una nueva responsabilidad para las empresas.
McKinsey señaló que el factor clave que determina la brecha de rentabilidad entre empresas es el enfoque de adopción de IA. Las empresas de alto rendimiento no solo buscan reducir costos, sino que tienen como objetivo simultáneo el crecimiento y la innovación. Además, no se limitan a agregar IA a las tareas existentes, sino que tienen una fuerte tendencia a rediseñar completamente los flujos de trabajo. De hecho, tres cuartas partes de las empresas de alto rendimiento respondieron que habían rediseñado fundamentalmente sus procesos operativos como resultado de la adopción de IA.
La participación de los directivos y los sistemas de medición de resultados también generaron diferencias en la rentabilidad. Las empresas de alto rendimiento fueron más propensas a tener una participación directa de los altos ejecutivos en las iniciativas de IA y contar con procesos para cuantificar los efectos de la adopción de IA. McKinsey recomendó que las organizaciones construyan capacidades operativas que permitan generar resultados de manera repetida, en lugar de simplemente aumentar las herramientas de IA y los proyectos piloto.
En última instancia, el factor decisivo de AX se está desplazando de "cuánto se utiliza" a "cómo se utiliza para generar ingresos". McKinsey consideró que las empresas que transforman el negocio en sí mismo, en lugar de simplemente adoptar herramientas de IA, tienen mayor probabilidad de lograr un desempeño financiero sostenido.
* Este artículo ha sido traducido por IA.