La mayoría de los CEOS dicen que la IA no ha aumentado los ingresos ni reducido costos: Insights de la encuesta
2026-01-29
Herramientas de inteligencia artificial están en todas partes en el lugar de trabajo, desde la redacción de correos electrónicos hasta la generación de código. Sin embargo, para muchas empresas, la compensación financiera aún no ha llegado.
Nuevas encuestas publicadas en enero de 2026 muestran una creciente brecha entre el uso de IA y los resultados reales de negocios.
A medida que los empleados están experimentando más que nunca, la mayoría de los CEO dicen que la IA no ha mejorado los ingresos ni ha reducido los costos.
Conclusiones Clave
56% de los CEO informan que no hay crecimiento de ingresos ni ahorros de costos a partir de las inversiones en IA.
Las ganancias financieras aparecen solo cuando la IA está integrada en los flujos de trabajo principales.
Medir la calidad de las tareas es más importante que contar usuarios de IA.
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¿Por qué la mayoría de las inversiones en IA no están dando resultados?
Los datos recientes de PwC pintan un panorama claro de la frustración ejecutiva. En su encuesta de CEO de 2026, el 56% de los encuestados dijo que la IA no había generado ni mayores ingresos ni menores costos en el último año. Solo el 12% reportó éxito en ambos aspectos, a pesar de la adopción generalizada.
Este resultado no significaHerramientas de IA están fallando por completo. En cambio, el problema radica en cómo las empresas los implementan.
Muchas organizaciones tratan la IA como un complemento de productividad en lugar de un cambio estructural. Dar a los empleados acceso a herramientas sin rediseñar los flujos de trabajo rara vez mueve las métricas financieras.
Dónde Se Equivocan las Empresas
La IA se añade sin cambiar la forma en que se realiza el trabajo.
El éxito se mide por inicios de sesión, no por resultados.
El gasto se centra en licencias, no en rediseño.
Los ejecutivos que vieron beneficios financieros tenían de 2 a 3 veces más probabilidades de integrar la IA en el trabajo y la toma de decisiones orientados al cliente.
Estas empresas repensaron los procesos en lugar de añadir herramientas sobre sistemas existentes. La diferencia muestra que el valor de la IA proviene de la transformación, no de la experimentación.
Tarea Complejidad Importa Más Que Uso
Otra información clave proviene de la investigación de Anthropic yOpenAI. Sus hallazgos sugieren que no todo el uso de la IA es igual.
El tipo de tarea asignada a la IA determina si crea un valor real o solo ahorra minutos.
Antropicointrodujo la idea de rastrear los primitivas económicas. Esto significa medir la dificultad y profundidad de las tareas en lugar de cuán a menudo se usa la IA. Los resultados fueron sorprendentes.
Tiempo Ahorro por Tipo de Tarea
Las tareas de desarrollo de software ahorraron un promedio de 3.3 horas.
Las tareas administrativas ahorraron alrededor de 1.8 horas.
UtilizandoIA para resumir correos electrónicoso reescribir notas se siente productivo, pero tiene un impacto financiero limitado.
Delegar trabajo complejo y en múltiples pasos crea retornos mucho más fuertes. Sin embargo, muchos empleados nunca pasan más allá de tareas básicas.
OpenAI también identificó un excedente de capacidades. Esto describe la brecha entre lo que los sistemas de IA pueden hacer y cómo las personas realmente los utilizan.
Los usuarios intensivos dependen de características avanzadas de razonamiento 7 veces más a menudo que los usuarios promedio, creando una creciente brecha de rendimiento.
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Brechas de Uso Global y Problemas de Medición
La adopción de la IA se ve muy diferente dependiendo de la ubicación y el nivel de habilidad. Los datos de OpenAI en más de 70 países revelaron una brecha de 3x en el uso de funciones avanzadas. Las empresas con equipos más fluidos en IA obtienen una ventaja, incluso al usar las mismas herramientas.
Esta brecha destaca otro problema: la mala medición. Muchas empresas no pueden vincular el uso de la IA a los resultados de ganancias y pérdidas. Sin datos claros, los ejecutivos luchan por justificar el gasto o refinar la estrategia.
Lo Que Mejor Mide Se Ve Así
Rastreando qué equipos utilizan funciones avanzadas
Vinculando la actividad de IA a métricas de ingresos o costos
Auditoría de la complejidad de las tareas, no del volumen de actividades
Googlerecientemente abordó este problema al agregar análisis de uso detallados a sus paneles de administración de Workspace.
Estas herramientas permiten a los equipos de finanzas ver si las funciones de IA están siendo realmente utilizadas y por quién. Este tipo de transparencia podría convertirse pronto en un estándar a medida que aumenta la supervisión.
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Lo que los CEOs deberían hacer de manera diferente en 2026
El mensaje de estas encuestas no es abandonar la IA, sino madurar su uso. La fase experimental está llegando a su fin, y las empresas ahora enfrentan la presión de mostrar retornos reales. Los analistas señalan algunas prioridades en las que los líderes deben enfocarse a continuación.
Prioridades Prácticas para Ejecutivos
Deja de igualar el uso con el valor.
Enfócate en tareas de alta complejidad
Presupuesto para el rediseño del flujo de trabajo, no solo para el software
Estudia el 12% logrando ganancias reales
PwCtambién se observó que muchas empresas carecen de fundamentos básicos de IA, incluyendo hojas de ruta claras y experiencia interna.
Vertir más dinero en herramientas sin abordar estas brechas probablemente no cambiará los resultados. Con los inversores cada vez más preocupados por una burbuja de IA, la disciplina financiera se está volviendo inevitable.
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Conclusión
Los últimos estudios revelan una verdad desalentadora sobre la adopción de la IA corporativa. A pesar de la enorme inversión y el aumento en su uso, la mayoría de los CEO no ven un impacto significativo en los ingresos o los costos.
El problema no es la tecnología en sí, sino cómo se implementa, mide y gestiona.
A medida que las herramientas digitales se vuelven más poderosas, las empresas deben exigir claridad, responsabilidad y resultados reales. Este principio se aplica más allá de la IA y a áreas como el comercio de criptomonedas.
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En un entorno donde los resultados importan más que el bombo, elegir plataformas construidas para la transparencia puede marcar toda la diferencia.
FAQPreguntas Frecuentes
¿Por qué la mayoría de los CEOs están insatisfechos con los rendimientos de la IA?
Porque la IA a menudo se utiliza para tareas de bajo valor sin cambiar los procesos comerciales fundamentales.
¿Qué porcentaje de directores ejecutivos no vieron ganancias financieras con la IA?
Aproximadamente el 56% informó que no hubo crecimiento en los ingresos ni ahorros en costos debido a la IA.
¿Qué tareas de IA generan más valor?
Las tareas complejas como el desarrollo de software generan un impacto mucho mayor que el trabajo administrativo básico.
¿La adopción de la IA sigue aumentando?
Sí, el uso está en aumento, pero los resultados financieros siguen siendo limitados para la mayoría de las empresas.
¿Puede la IA seguir generando rendimientos en el futuro?
Sí, pero solo si las empresas rediseñan los flujos de trabajo y miden los resultados adecuadamente.
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