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Las claves:
- El 80% de los profesionales afirma que la inteligencia artificial mejora su productividad. Sin embargo, sólo el 37% de las organizaciones identifica algún impacto positivo en su EBIT y apenas un 6% está capturando un valor financiero significativo. El nuevo informe global de McKinsey revela que el principal cuello de botella ya no es tecnológico: es organizativo.
La inteligencia artificial ha dejado atrás la fase de curiosidad corporativa. Según la encuesta global de McKinsey de 2026, el 89% de las organizaciones utiliza regularmente IA en al menos una función y el 44% ya está escalándola en el conjunto de la empresa, seis puntos más que el año anterior.
También se está extendiendo horizontalmente: el 56% la utiliza ya en tres o más funciones. Las grandes empresas avanzan con mayor rapidez. El 54% de las organizaciones con más de 1.000 millones de dólares de facturación está escalando IA en toda la empresa, frente a aproximadamente un tercio de las compañías de menor tamaño.
La adopción avanza. La inversión aumenta. Los empleados aprenden. Pero el retorno financiero no despega al mismo ritmo.
Ahí se encuentra la gran paradoja de la IA en 2026.
Mucha productividad individual, poco impacto empresarial
Ocho de cada diez encuestados afirman que la IA ha mejorado su productividad personal. Aproximadamente la mitad considera que le permite desarrollar nuevas capacidades y tomar mejores decisiones.
Sin embargo, el porcentaje de organizaciones que atribuye a la IA alguna contribución positiva al EBIT permanece prácticamente estancado en el 37%. Y sólo el 6% cumple los dos criterios que McKinsey utiliza para identificar a los high performers: obtener al menos un 5% del EBIT mediante la IA y considerar significativo el valor generado.
El problema no parece estar en que las herramientas no funcionen. Funcionan para las personas.
El problema es que la suma de pequeñas mejoras individuales no transforma automáticamente el funcionamiento de una empresa. Si un empleado realiza una tarea más rápido, pero el proceso conserva los mismos controles, esperas, aprobaciones, interfaces y cuellos de botella, una parte importante de esa productividad queda absorbida por el sistema.
La IA puede acelerar una tarea. Para cambiar la cuenta de resultados necesita rediseñar el flujo completo.
Los agentes empiezan a cambiar la frontera entre comprar y construir
Uno de los datos más relevantes del informe afecta directamente a las decisiones tecnológicas y de compras.
El 32% de las organizaciones ha decidido no adquirir al menos un producto o funcionalidad de software porque podía desarrollarlo internamente mediante agentes de programación. El porcentaje alcanza el 41% en tecnología, el 39% en sanidad y el 38% en servicios profesionales y en energía y materiales.
Esto no significa que las empresas vayan a dejar de comprar software. Significa que la frontera entre comprar, construir e integrar empieza a desplazarse.
Hasta ahora, muchas necesidades se resolvían comparando soluciones comerciales y seleccionando un proveedor. Los agentes de programación permiten plantear nuevas preguntas:
- ¿Necesitamos adquirir una plataforma completa o sólo desarrollar una funcionalidad?
- ¿Qué parte constituye una capacidad diferencial que conviene conservar internamente?
- ¿Qué componentes debemos comprar porque aportan escala, seguridad o actualización continua?
- ¿Cómo cambia el coste total cuando incorporamos tokens, computación, integración, mantenimiento y supervisión humana?
- ¿Qué dependencia tecnológica estamos creando y cuánto costaría sustituirla?
Para las áreas de compras, esta evolución es profunda. La evaluación ya no puede limitarse al precio de la licencia. Debe comparar el coste y el riesgo de comprar, desarrollar o combinar capacidades internas y externas.
El proveedor tampoco desaparece, pero puede cambiar de función: de vender un producto cerrado a aportar infraestructura, modelos, seguridad, integración, datos o capacidad de escalado.
La “tokenomics” entra en el presupuesto
La IA tampoco es ilimitada ni prácticamente gratuita.
Una de cada cinco organizaciones reconoce haber restringido su utilización debido a sus costes operativos, incluidos los tokens. Al mismo tiempo, el 28% ya destina más del 10% de su presupuesto total de tecnologías de la información y comunicación a la IA, y el 60% prevé aumentar la inversión durante el próximo año.
No existe una contradicción entre invertir más y controlar más el consumo. Es precisamente la señal de que la IA empieza a convertirse en infraestructura empresarial.
Michael Chui, senior fellow de McKinsey, señala que las empresas están comenzando a hablar de tokenomics: aunque el precio unitario de los tokens disminuya, su consumo puede crecer todavía más rápido, especialmente cuando se utilizan agentes, razonamiento complejo y modelos avanzados.
La conversación pasa así de cuánto cuesta acceder a una herramienta a cuánto cuesta ejecutar repetidamente un proceso y qué valor produce cada ejecución.
El gobierno económico de la IA deberá incluir presupuestos por proceso, elección del modelo adecuado para cada tarea, límites de consumo, reutilización de resultados y medición del retorno. Utilizar siempre el modelo más potente puede ser tan poco eficiente como emplear la máquina más costosa para cualquier operación industrial.
La cadena de suministro aparece entre las primeras fuentes de ahorro
Los beneficios tampoco se distribuyen de la misma forma entre todas las funciones.
Entre las organizaciones que utilizan IA en cada área, los descensos de costes se declaran con mayor frecuencia en:
- Cadena de suministro: 41%.
- Operaciones de servicio: 38%.
- Fabricación: 37%.
Los incrementos de ingresos aparecen principalmente en marketing y ventas, desarrollo de productos y servicios, e ingeniería de software.
Esta diferencia es importante. La IA no crea valor de una única manera. En algunas funciones reduce costes, tiempos, inventarios o errores. En otras mejora la segmentación, acelera el lanzamiento de productos o amplía ingresos.
En compras y cadena de suministro, la oportunidad puede estar en conectar previsión de demanda, inventarios, riesgo de proveedores, contratos, logística y decisiones de aprovisionamiento. Pero el valor no aparecerá si cada aplicación funciona como una isla o si únicamente se añade un asistente a cada tarea existente.
Qué hacen diferente quienes sí obtienen resultados
Los high performers no destacan únicamente porque gasten más. Su ventaja reside en la coherencia de su modelo.
Casi tres cuartas partes han rediseñado profundamente sus flujos de trabajo debido a la IA, frente a sólo una cuarta parte del resto. Además, tienen 3,3 veces más probabilidades de aspirar a transformar fundamentalmente su negocio durante los próximos tres años.
También combinan objetivos. Mientras la eficiencia es prioritaria para casi todas las organizaciones, quienes capturan más valor incorporan crecimiento e innovación:
- El 74% busca crecimiento, frente al 47% del resto.
- El 65% persigue innovación, frente al 49%.
- Escalan agentes en muchas más funciones.
- Miden con mayor disciplina el impacto económico.
- Gestionan activamente costes, riesgos y supervisión humana.
- Cuentan con un compromiso más visible y sostenido de la alta dirección.
La diferencia no consiste en acumular herramientas o multiplicar pilotos. Consiste en construir una capacidad repetible para transformar procesos completos.
El empleo: las expectativas vuelven a superar a la realidad
El informe también introduce un matiz importante en el debate sobre el empleo.
En 2025, el 32% esperaba reducciones de plantilla asociadas a la IA durante el año siguiente. En 2026, sólo el 14% declara que esas reducciones se han materializado. Dos tercios de los encuestados afirman que el empleo total ha cambiado poco o nada.
Aun así, el 39% vuelve a prever disminuciones durante el próximo año, mientras que el 43% espera pocos cambios.
Las previsiones de sustitución avanzan, por tanto, más rápido que los recortes reales. La IA está transformando tareas antes que eliminando puestos completos. El desafío inmediato puede no ser únicamente cuántas personas necesitará una empresa, sino cómo cambiarán sus funciones, qué conocimientos deberán conservar y quién supervisará las decisiones automatizadas.
Cinco preguntas que deberían hacerse las empresas
El informe de McKinsey permite convertir el debate en una agenda práctica:
- ¿Qué flujo completo queremos transformar?
No basta con seleccionar una herramienta. Hay que identificar esperas, decisiones, transferencias y controles que pueden rediseñarse. - ¿Cómo mediremos el valor?
Tiempo ahorrado no siempre equivale a valor capturado. Debe conectarse con coste, ingresos, calidad, inventario, riesgo o capacidad liberada. - ¿Qué debemos comprar, construir o integrar?
Los agentes de programación amplían las opciones, pero también exigen criterio sobre capacidades diferenciales, mantenimiento y dependencia tecnológica. - ¿Cómo gobernaremos los costes?
Tokens, computación y consumo recurrente deben diseñarse desde el principio, no descubrirse después del despliegue. - ¿Qué papel conservarán las personas?
La supervisión humana, la responsabilidad sobre las decisiones y la formación de criterio deben formar parte del diseño del proceso.
El verdadero camino hacia el ROI
La IA ya está aumentando la capacidad de millones de profesionales. Ese primer salto parece demostrado.
El siguiente es más difícil: convertir esa capacidad dispersa en una mejora económica sostenida para la organización.
Las empresas que lo consigan no serán necesariamente las que incorporen más herramientas ni las que anuncien más proyectos. Serán las que sepan reconstruir sus procesos, redefinir la frontera entre capacidades internas y proveedores, medir el valor y absorber el cambio organizativo.
La tecnología avanza con rapidez. El retorno depende de que la empresa sea capaz de avanzar con ella.
🔴 EN SÍNTESIS
- El 89% de las organizaciones utiliza IA y el 44% ya la escala.
- El 80% percibe más productividad individual, pero sólo el 37% identifica impacto positivo en EBIT.
- Apenas el 6% está capturando valor financiero significativo.
- El 32% ya ha sustituido alguna compra de software por desarrollo interno con agentes.
- El 20% limita el uso por los costes operativos, aunque el 60% aumentará la inversión.
- Los líderes rediseñan procesos completos, miden impacto y combinan eficiencia, crecimiento e innovación.
- El cuello de botella ya no es acceder a la IA, sino transformar la organización.
Fuente: McKinsey & Company — The state of AI in 2026: On the road to ROI, agosto de 2026. Encuesta realizada a 1.719 participantes de 97 países.
Foto: igor-omilaev-eGGFZ5X2LnA-unsplash
