¿Puede la IA generar un ROI? Por qué las empresas pioneras obtienen cuatro veces más valor de la IA

Razones por las que la IA no genera un retorno de la inversión

Puede haber varias razones por las que la integración de la IA en las organizaciones no genere un retorno de la inversión.

• La IA se trata como un proyecto tecnológico en lugar de integrarse en la estrategia: En muchas organizaciones, la IA sigue viéndose como un proyecto de TI aislado. Se lanzan proyectos piloto dentro de departamentos concretos sin una conexión clara con las estrategias empresariales generales ni con objetivos empresariales medibles. Como resultado, pueden surgir soluciones técnicamente funcionales, pero a menudo carecen de un vínculo directo con un valor empresarial concreto.
• Madurez insuficiente de los datos: Los datos se consideran la base de toda iniciativa de IA, pero esta base suele ser frágil. Según IDC3, menos de4 de cada 10 organizaciones confían en que sus datos estén preparados para las prioridades actuales de IA. Entre los problemas típicos se incluyen los silos de datos entre departamentos, la calidad inconsistente de los datos y la falta de gobernanza en el acceso a los datos.
• Falta de habilidades, sobrecarga organizativa y subestimación de la gestión del cambio: Otro cuello de botella es el personal. IDC informa4 de que la mayoría de los trabajadores reconocen el impacto de la IA en sus funciones, y el 75 % cree que estas cambiarán. Sin embargo, la IA no solo cambia las herramientas, sino también los procesos, las funciones y las estructuras de toma de decisiones. Sin una gestión del cambio, surgen síntomas típicos como la «IA en la sombra» al margen de las políticas oficiales —lo que significa que los empleados utilizan herramientas de IA fuera del marco oficial, lo que aumenta los riesgos de seguridad— y una baja adopción a pesar de las soluciones disponibles, o resistencia debido a la incertidumbre y al miedo a perder el control.
• Dificultad para integrarse en los sistemas y procesos existentes: Muchas pruebas de concepto (PoC) de IA funcionan, pero a menudo solo de forma aislada. El verdadero valor empresarial solo surge cuando la IA se integra en los procesos de negocio existentes, los datos de la empresa y las formas de trabajar. Aquí es donde muchas organizaciones se topan con barreras estructurales: los sistemas heredados, los entornos de TI complejos y la falta de procesos de extremo a extremo dificultan la integración e impiden que las soluciones de IA pasen de ser proyectos piloto a operaciones productivas.
• La IA sigue estancada en la fase de copiloto: Muchas organizaciones utilizan la IA principalmente como sistema de asistencia —por ejemplo, para la generación de texto, el análisis o la simple automatización de tareas individuales—. Estos llamados «copilotos» pueden aumentar la productividad, pero a menudo se limitan a funciones de apoyo. Las decisiones siguen tomándolas íntegramente los humanos, los procesos siguen fragmentados y la IA no está profundamente integrada en los flujos de trabajo operativos. Esto genera beneficios puntuales, pero no una transformación estructural. El siguiente paso —una IA autónoma que analice datos de forma independiente, elabore recomendaciones e inicie procesos— a menudo no se lleva a cabo. Por lo tanto, las empresas siguen en una fase de asistencia en lugar de una verdadera automatización y apoyo a la toma de decisiones.

En resumen, las organizaciones que siguen lanzando proyectos piloto aislados, ignoran los retos relacionados con los datos, subestiman la gestión del cambio y tratan la IA simplemente como una herramienta de eficiencia corren el riesgo de que los resultados del ROI se estanquen.

¿Qué hacen de diferente las empresas de éxito?

Según se indica en el informe de IDC, patrocinado por Microsoft5, las empresas pioneras obtienen un rendimiento 2,84 veces superior de sus inversiones en IA, frente al rendimiento de 0,84 veces de las empresas rezagadas. En general, las empresas pioneras logran resultados hasta cuatro veces mejores en crecimiento, eficiencia y experiencia del cliente que otras organizaciones.6 Además, el 76 % de las empresas pioneras describen la adopción general de la IA generativa en sus organizaciones como «en expansión» (aportando tanto valor incremental como nuevo en toda la organización) o «consolidada» (logrando un valor constante de la IA generativa en toda la organización y en múltiples unidades de negocio), en comparación con el 21 % de las rezagadas.7 Entonces, ¿qué hacen las empresas pioneras de manera diferente para tener tanto éxito?

• La IA es una estrategia empresarial, no un proyecto de TI: Las empresas pioneras tratan la IA no como una iniciativa tecnológica, sino como una capacidad estratégica fundamental. Los objetivos de IA están directamente vinculados al crecimiento de los ingresos, la mitigación de riesgos, el tiempo de comercialización y la excelencia operativa. La implicación de la dirección es fundamental. La IA se debate a nivel ejecutivo, no se desarrolla únicamente dentro de los equipos de TI.
• Fundamentos de datos en lugar de paneles aislados: Muchas organizaciones invierten en nuevas plataformas o paneles sin armonizar su arquitectura de datos subyacente. Sin embargo, ni siquiera las mejores visualizaciones crean valor si los datos subyacentes están fragmentados, son inconsistentes o de difícil acceso. Las empresas pioneras adoptan el enfoque contrario. Primero invierten en modelos de datos consistentes, integración de sistemas y una propiedad de los datos clara. También promueven la alfabetización de datos y la alfabetización en la toma de decisiones. La alfabetización de datos se refiere a la capacidad de comprender, interpretar y utilizar los datos de forma eficaz. La alfabetización en la toma de decisiones va un paso más allá: describe la capacidad de tomar decisiones acertadas basadas en datos. Los paneles de control siguen desempeñando un papel importante, pero no como herramientas de generación de informes aisladas. En cambio, forman parte de una arquitectura de decisión integrada que hace que los datos sean transparentes, conecta la información de diferentes sistemas y permite a los líderes comprender la evolución en tiempo real y tomar decisiones basadas en datos. IDC prevé8 que, para 2026, el 30 % de las grandes organizaciones transformarán sus nubes híbridas en pilas de negocio digital integradas con estructuras de datos federadas para generar valor empresarial, duplicando el éxito de la producción de IA gracias a un acceso fluido a los datos y una gobernanza unificada.
• La gestión del cambio como factor de éxito y la gobernanza como acelerador de la escalabilidad: La tecnología cambia los procesos. Pero la transformación de la IA no es un proyecto tecnológico: es un proyecto organizativo que debe abordar por igual las personas, la gobernanza y la cultura. Las empresas pioneras invierten no solo en sistemas, sino también en las personas. Ofrecen formación estructurada, hacen hincapié en la comunicación transparente e involucran activamente a las unidades de negocio. Según IDC, más del 75 % de las organizaciones encuestadas consideran que la transparencia es muy importante. Esta cifra se dispara hasta el 88 % en el caso de las empresas pioneras.9 Por lo tanto, la gobernanza se convierte en un requisito previo para la escalabilidad, no en un obstáculo.
• La IA está profundamente integrada en los sistemas y procesos: Las empresas pioneras entienden que la IA solo crea valor empresarial real cuando se integra a la perfección en los sistemas, flujos de datos y procesos empresariales existentes. En lugar de desarrollar aplicaciones aisladas, integran la IA directamente en los flujos de trabajo operativos —por ejemplo, en los procesos de atención al cliente, las cadenas de suministro, las operaciones de TI o los procesos de toma de decisiones de la dirección. La IA accede a los datos de la empresa, se conecta con sistemas centrales como ERP, CRM o plataformas de contenido, y apoya a los empleados justo donde se toman las decisiones. Esta estrecha integración permite traducir los conocimientos extraídos de los datos directamente en acciones y optimizar continuamente los procesos. La IA se convierte así no solo en una herramienta analítica, sino en un componente central de la creación de valor operativo.
• De copiloto a IA agentiva: Otra diferencia radica en el uso de la IA agentiva. Mientras que muchas organizaciones utilizan la IA como un sistema de asistencia, las empresas pioneras van un paso más allá. Implementan agentes de IA que analizan datos, evalúan escenarios, preparan recomendaciones y activan procesos. Esto desplaza el foco del mero análisis al apoyo activo a la toma de decisiones. El futuro de la IA no está en la generación de informes, sino en la acción.

En resumen, las empresas pioneras no se limitan a usar la IA, sino que la integran de forma estratégica y sistemática en toda la organización. Según IDC10, estas organizaciones combinan la experiencia humana, los datos, la tecnología y la gobernanza para impulsar la innovación basada en la IA, la productividad y el liderazgo empresarial a largo plazo. No ven la IA como una simple herramienta, sino como un instrumento de liderazgo. Mientras que muchas organizaciones consideran la IA principalmente como una medida de eficiencia, las empresas pioneras la utilizan para acelerar la toma de decisiones, reforzar la resiliencia organizativa y crear una diferenciación competitiva estructural.

El mismo estudio de IDC11 reveló que solo el 22 % de las organizaciones de todo el mundo son empresas pioneras y que, de media, estas empresas utilizan actualmente la IA generativa en siete áreas de negocio. Además, entre las empresas pioneras, más del 70 % utiliza actualmente la IA generativa en atención al cliente, marketing, TI, desarrollo de productos y ciberseguridad.

Conclusión: La era de los experimentos con IA ha terminado: la IA puede generar un retorno de la inversión

Las organizaciones de la región EMEA llevaron a cabo, de media, 40 proyectos piloto y pruebas de concepto (PoC) de IA generativa en 2023-24. Ante unas ganancias de productividad a menudo modestas, esas organizaciones están dejando atrás la experimentación generalizada para adoptar un enfoque más estructurado, dirigido y escalable a la hora de identificar, priorizar, implementar y gestionar casos de uso de IA que aporten un valor empresarial cuantificable.12

Conclusión: La IA puede generar ROI, pero solo si se aplican las medidas estratégicas y organizativas adecuadas. La tecnología por sí sola no basta para crear iniciativas de IA exitosas. En 2026, la pregunta ya no será quién utiliza la IA, sino quién la utiliza de forma eficaz. Las organizaciones que aborden la IA de forma estratégica e inviertan en datos, gobernanza, personas e IA autónoma seguirán tomando la delantera. Las empresas que traten la IA como una capacidad estratégica lograrán ciclos de decisión más rápidos, una mayor agilidad organizativa, estructuras más resilientes y ventajas competitivas sostenibles.