(Texto creado sin uso de IA Generativa)
A diferencia de otros procesos de transformación que se han vivido en la empresa, la implantación de la inteligencia artificial (IA) no tiene un principio y un final claramente definidos. Las dudas, incluso miedos, que surgieron en los primeros tiempos se han transformado en incertidumbre por conseguir resultados tangibles para las organizaciones.
Los resultados a nivel individual, donde se pone a disposición de los empleados herramientas de IA generativa, contrastan con la dificultad de obtener rendimientos a nivel de la organización, el retorno de la inversión o el impacto de la IA en el EBIT está por confirmar.
Las empresas están afrontando los costes de la implementación de agentes de IA, al tiempo que buscan aprovechar al máximo los beneficios que los trabajadores obtienen a nivel individual por su uso.
El último estudio de la consultora Mckinsey & Company “El estado de la IA en 2026: Camino hacia el retorno de la inversión” muestra en sus resultados la existencia de una brecha entre los resultados en el uso individual de la IA y el beneficio obtenido por las organizaciones.
Desde el lanzamiento de ChatGPT por parte de OpenAI, el 30 de noviembre de 2022, hasta la actualidad el uso de la IA generativa ha dado diferentes pistas de su futuro, algunas pesimistas (con la destrucción de empleo, o el futuro del pensamiento/comportamiento de la humanidad), otras más optimistas. No obstante, todas ellas han sido aproximaciones a ese futuro que más bien se está construyendo desde los avances en el proceso de los modelos y el uso que los individuos hacen (fuera y dentro de la empresa) de las diferentes plataformas de IA generativa.
El estudio de McKinsey indica que “el 80% de las empresas encuestadas afirma que la IA ha mejorado la productividad individual, mientras que solo el 37% dice que la IA ha contribuido positivamente a los ingresos de su organización, cifras que no varian respecto al año pasado.”
Esta es la brecha a la que me refería y que puede marcar los próximos meses en el uso de la IA. Sin olvidar la salida a bolsa de Anthropic, que se estima podría salir a finales del mes de octubre de 2026; con una valoración potencial de más de 2 billones de dólares.
El coste de la IA está limitando su uso en las organizaciones: “Un 20% de los encuestados indicaron que los costes operativos relacionados con la IA (incluidos los costes de los tokens) limitaron su uso.” (Informe McKinsey)
En lo que respecta a la disminución de plantilla por el uso de la IA en las organizaciones, el estudio indica que “el 39% prevé reducción de empleo, y el 43% no prevé ningún cambio”. Frente al 32% que el año pasado preveía cambios en su plantilla. No obstante, de este 32%, solo aproximadamente la mitad confirman que si han tenido impacto en el tamaño de su plantilla.
“El 39% de los encuestados prevé reducción de empleo por el uso de la IA. Sin embargo, del 32% que preveía cambios en su plantilla en la encuesta del año pasado, solo la mitad los confirman este año.”
Otro factor por considerar en la implementación de la IA es el tamaño de la empresa. Según el informe de McKinsey “el porcentaje de grandes empresas (más de 1.000 millones de dólares de ingresos) que afirman haber ampliado el uso de agentes de IA pasa del 27% del año pasado, al 40% de este año. Mientras que en la pequeña empresa el porcentaje se mantiene en el 22% del año 2025”.
Es evidente que las organizaciones están escalando el uso de la IA en todos sus procesos y funciones empresariales, implementando herramientas, chatbots y agentes con capacidad de actuar de forma autónoma en los flujos de trabajo. Además, los empleados están reportando un impacto real en su rendimiento. Pero el impacto financiero a nivel empresarial no muestra la misma trayectoria.
El futuro de la IA en los próximos meses depende de factores exógenos como el impacto de su aplicación en el EBIT de la empresa y de una mayor implantación en la pequeña empresa. Así como de factores endógenos como la salida a bolsa de Anthropic, el abaratamiento de los costes de uso, la creación de infraestructura tecnológica, encontrar mano de obra cualificada y desarrollar nuevos modelos específicos a nivel sectorial, lo que permitirá la implantación de IA desde un punto más cercano a la operativa de la empresa. Sin plantearse, como ahora, desarrollos de coste no asumible por muchas organizaciones.