La paradoja de la IA: cuando la inversión crece, pero la productividad no aparece
IA • 24-02-2026 9:22:02 • Escrito por: Cristian Labarca
Durante los últimos dos años, la inteligencia artificial dejó de ser un experimento de laboratorio para convertirse en prioridad presupuestaria. Los directorios preguntan por IA. Los CIO reportan avances en IA. Los equipos experimentan con IA.
Sin embargo, cuando uno mira los indicadores duros —margen, EBITDA, eficiencia operativa— el impacto todavía es limitado en la mayoría de las empresas.
Este fenómeno no es anecdótico. Está documentado.
Lo que dicen los datos
El McKinsey Global Survey on AI 2023–2024 muestra que más del 55 % de las empresas ya adoptó IA en al menos una función del negocio. Sin embargo, menos del 25 % declara haber logrado un impacto significativo en el resultado final (bottom line) atribuible directamente a la IA.
El informe Gartner CIO Agenda 2024 indica que la IA generativa es la principal prioridad de inversión tecnológica, pero menos del 30 % de los CIO afirma tener métricas claras de retorno económico asociadas a esos proyectos.
Por su parte, el estudio del MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group (2023) sobre creación de valor con IA concluye que solo el 10 % de las organizaciones se consideran “AI leaders”, es decir, capaces de capturar valor financiero sistemático de la tecnología. La mayoría está en fases experimentales o intermedias.
Y hay un dato aún más interesante. Un estudio experimental de Stanford y MIT (Noy & Zhang, 2023) mostró aumentos de productividad del 14 % en tareas de redacción cuando se usa IA generativa. El impacto es real. Pero es micro. Es individual. No necesariamente estructural.
Ahí está la paradoja: mejoras claras a nivel de tarea, pero impacto difuso a nivel organizacional.
La diferencia entre eficiencia local y productividad sistémica
Es relativamente fácil lograr mejoras marginales en actividades puntuales. Resumir documentos más rápido. Redactar correos con menos esfuerzo. Generar reportes preliminares en minutos.
Eso mejora la eficiencia individual.
Pero la productividad empresarial no depende solo de la velocidad de redacción. Depende de cómo fluye la información entre áreas, de cómo se toman decisiones, de cómo se reducen errores y retrabajos.
Si la IA no está integrada en el sistema completo, su efecto se diluye.
Es similar a instalar electricidad en una fábrica del siglo XIX sin rediseñar las líneas de producción. Durante años, la electrificación no generó mejoras visibles porque las plantas seguían organizadas en torno al modelo mecánico anterior. Solo cuando se rediseñó el layout industrial apareció el salto de productividad.
La historia se repite.
La deuda cognitiva como freno invisible
Hay un factor que rara vez se menciona en reportes ejecutivos: la calidad del conocimiento interno.
Muchas organizaciones operan con:
- Documentación incompleta
- Protocolos contradictorios
- Versiones múltiples del mismo procedimiento
- Decisiones históricas sin trazabilidad
- Dependencia excesiva de personas clave
Cuando se introduce IA en ese contexto, la herramienta no corrige la desorganización. La amplifica.
Un agente entrenado sobre información inconsistente entregará respuestas inconsistentes. Un sistema conectado a bases fragmentadas reproducirá la fragmentación.
El problema no es el modelo. Es la estructura cognitiva de la empresa.
McKinsey estimó en 2022 que los trabajadores del conocimiento dedican hasta un 20 % de su tiempo a buscar información interna. Ese tiempo improductivo no se elimina automáticamente con IA si la información sigue dispersa.
La IA necesita una base coherente para generar valor coherente.
El error de medir adopción en lugar de impacto
Otro problema frecuente es la métrica.
Muchas empresas celebran:
- Número de usuarios activos
- Cantidad de prompts generados
- Ahorro percibido de tiempo
Pero pocas conectan esos indicadores con:
- Reducción real de costos
- Disminución de errores
- Acortamiento del ciclo comercial
- Incremento medible en conversión
Gartner advierte que uno de los principales riesgos de 2025 es el “AI washing”: organizaciones que comunican adopción sin demostrar impacto financiero verificable.
La diferencia entre experimentar con IA y capturar valor económico está en la medición estructural.
El aprendizaje histórico
No es la primera vez que ocurre.
La introducción de ERP en los años 90 generó sobrecostos masivos antes de producir eficiencia. La digitalización de procesos administrativos tardó años en traducirse en márgenes mejores.
Las tecnologías de propósito general siguen un patrón: primero inversión, luego reorganización, finalmente productividad.
Estamos en la fase intermedia.
Qué distingue a las empresas que sí capturan valor
Los estudios coinciden en algo importante. Las empresas que sí reportan impacto comparten ciertas condiciones:
- Integran IA en procesos completos, no en tareas aisladas.
- Tienen liderazgo ejecutivo claro del proyecto.
- Definen métricas financieras desde el inicio.
- Gestionan activamente su conocimiento interno.
- Conectan la IA a sistemas reales de decisión.
El valor no aparece por usar modelos más avanzados. Aparece cuando la organización está preparada para absorberlos.
La oportunidad real
La inteligencia artificial no es una herramienta de redacción. Es una infraestructura de decisión.
Cuando se conecta correctamente al conocimiento interno y a los flujos operativos, puede:
- Reducir fricción en decisiones repetitivas.
- Estandarizar criterios.
- Preservar conocimiento crítico.
- Disminuir dependencia de individuos específicos.
- Aumentar coherencia organizacional.
Ahí la productividad deja de ser anecdótica y se vuelve sistémica.
La paradoja actual no demuestra que la IA no funcione. Demuestra que implementar tecnología sin rediseñar la estructura cognitiva de la empresa rara vez genera impacto.
La pregunta no es si la IA mejora la productividad.
La pregunta es si la empresa está diseñada para capturar ese valor.
Fuentes y referencias
- McKinsey & Company (2023–2024). The State of AI: Global Survey on AI.
- Gartner (2024). CIO Agenda 2024: Generative AI Takes Center Stage.
- MIT Sloan Management Review & Boston Consulting Group (2023). Achieving Individual and Organizational Value With AI.
- Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence. Stanford University & MIT Working Paper.
- McKinsey Global Institute (2022). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier.
