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DI-2026-10Gestión y operaciones · Inteligencia artificial

De la adopción al resultado: por qué el EBIT no se mueve

Casi nueve de cada diez organizaciones usan IA con regularidad. La proporción que le atribuye impacto financiero a nivel de empresa lleva un año entero congelada en el 37%.

Publicación2 de septiembre de 2026
Versión1.0 · Español
AutoríaUnidad de Analítica
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Resumen ejecutivo

01

El uso se generalizó y el resultado no. Entre 2025 y 2026 la proporción de organizaciones que escala IA a nivel de empresa subió del 38% al 44%, pero la que atribuye algún impacto en el EBIT sigue en el 37%, igual que el año anterior.

02

El grupo que sí obtiene resultados es pequeño y estable: cerca del 6% de los encuestados. Lo que lo separa del resto no es el modelo ni el presupuesto, sino haber rediseñado los flujos de trabajo: un 73% lo hizo, frente al 25% de los demás.

03

El ahorro de costos y el aumento de ingresos aparecen en funciones distintas. Los ahorros se concentran en ingeniería de software y manufactura; las mejoras de ingreso, en marketing y ventas, estrategia y finanzas corporativas.

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La conclusión operativa es incómoda: sumar funciones no produce impacto financiero, rediseñar una sí. La expansión horizontal es más fácil de aprobar y más fácil de que no se note en el estado de resultados.

Dato central37%de las organizaciones atribuye algún impacto en el EBIT al uso de IA: la misma proporción que hace un año.
44%escala IA a nivel de empresa, desde un 38% el año anterior
56%la usa en tres o más funciones, desde un 51%
6%califica como organización de alto desempeño, sin cambio
73%de ese grupo rediseñó sus flujos de trabajo, frente a un 25%

Contexto

Durante tres años el indicador que ordenó las conversaciones de directorio fue la adopción: cuántas funciones cubiertas, cuántos usuarios activos, cuántos pilotos abiertos. Ese indicador ya está saturado y dejó de discriminar entre organizaciones.

El indicador que sí discrimina es más exigente y más lento: si el uso de IA aparece en el resultado operativo. Ahí la fotografía lleva un año entero sin moverse, mientras el gasto asociado sigue creciendo.

La IA no mejora un proceso: permite rediseñarlo.. Instalar un asistente sobre un flujo de trabajo que no cambia produce, en el mejor de los casos, comodidad. El impacto aparece cuando se elimina un paso, no cuando se acelera el paso que ya estaba.

Figura 1 · Qué se movió y qué no, entre 2025 y 2026

% de organizaciones encuestadas, 2026
IA en 3+ funciones
56%
Escala en la empresa
44%
Agentes escalados
40%
Impacto en el EBIT
37%
Alto desempeño
6%
Fuente: McKinsey & Company, The state of AI in 2026: On the road to ROI (25 de agosto de 2026). Encuesta en línea del 4 de mayo al 8 de junio de 2026; n = 1.719 participantes en 97 países. Cifras del año anterior para las mismas preguntas: 51%, 38%, 27% y 6%; el impacto en el EBIT se mantuvo en 37%. «Agentes escalados» corresponde solo a organizaciones grandes.

Tabla 1 · Dónde aparece el ahorro y dónde el ingreso

% de organizaciones que reporta cada efecto
Efecto reportadoFunciónOrganizaciones
Ahorro de costosIngeniería de software y manufactura56%
Aumento de ingresosMarketing y ventas67%
Aumento de ingresosEstrategia y finanzas corporativas65%
Aumento de ingresosDesarrollo de producto o servicio62%
Mejora de la innovaciónToda la organización64%
Deterioro de métricas de costoCualquier funciónhasta 7%
Fuente: Stanford HAI, The AI Index 2026 Annual Report, cap. 4, gráficos 4.3.4 y 4.3.5 (abril de 2026), sobre la encuesta global de McKinsey de 2025 (n = 1.993 en 105 países). Las funciones citadas son las de mayor incidencia reportada en cada efecto.

Implicaciones para el negocio

Elija una función y rediseñe el flujo completo. El grupo de alto desempeño se distingue por esto y por poco más. Es la variable con mayor poder explicativo del impacto financiero.

Deje de contar funciones cubiertas. Es el indicador que más fácil sube y el que menos correlaciona con el resultado operativo. Sirve para el tablero, no para la decisión.

Ponga la métrica en el estado de resultados, no en el tablero de uso. Costo por transacción o tiempo de ciclo son verificables; «usuarios activos» no responde ante un comité de auditoría.

Metodología y datos

Se contrastan dos ediciones de la misma encuesta de McKinsey: la de 2025 (n = 1.993 en 105 países), republicada en el AI Index 2026 de Stanford HAI, y la de 2026 (n = 1.719 en 97 países, con campo entre el 4 de mayo y el 8 de junio). Ambas recogen respuestas voluntarias de directivos, no un censo de empresas.

La edición de 2026 mide «IA» sin desagregar la IA generativa: las series no son estrictamente comparables entre años.

Referencias

McKinsey & Company (25 de agosto de 2026). The state of AI in 2026: On the road to ROI. · Stanford HAI (2026). The AI Index 2026 Annual Report, capítulo 4.

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contacto@grupodatametrica.comgrupodatametrica.comCita sugerida: Grupo Datamétrica (2026). De la adopción al resultado: por qué el EBIT no se mueve. Datamétrica Insights, DI-2026-10.

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