Ocho de cada diez personas rinden más con IA. Solo cuatro de cada diez empresas lo ven en su EBIT

El 80% de los encuestados dice que la IA mejoró su productividad personal y la mitad afirma que le ayuda a tomar mejores decisiones. Sin embargo, solo el 37% de las organizaciones atribuye algún impacto en EBIT al uso de IA, la misma proporción que hace un año, y el grupo de alto desempeño —quienes atribuyen al menos 5% del EBIT a la IA— sigue estancado en el 6%.

Lo que separa a ese 6% no es el modelo que usan. Casi tres cuartas partes rediseñó de raíz sus flujos de trabajo, frente a apenas una cuarta parte del resto, y son el doble de propensos a tener procesos definidos para medir el impacto de cada iniciativa. Para un directorio latinoamericano, la implicación práctica es que sumar licencias no mueve la aguja: la mueve rediseñar cómo se hace el trabajo y auditar el resultado.

Gartner analizó 1.180 iniciativas de crecimiento en más de 500 grandes empresas de diez sectores y encontró un desplazamiento marcado. Cerca del 70% se concentró en monetización y estrategias de plataforma, mientras solo el 21% se enfocó principalmente en innovación de productos y servicios.

La firma lo llama la meseta de la innovación: las tecnologías digitales hacen que los productos nuevos se repliquen cada vez más rápido, justo cuando la IA y la analítica abren vías de crecimiento por precios, personalización, suscripciones y modelos de plataforma. Para el CFO, la pregunta de asignación de capital cambia de fondo: dónde está la capacidad de capturar valor de los activos, los datos y las relaciones con clientes que la empresa ya tiene.

Hace un año, el 32% de los encuestados esperaba que la IA redujera la plantilla de su organización en los doce meses siguientes. Solo el 14% reportó que efectivamente ocurrió. Dos tercios señalan poco o ningún cambio en el empleo total. Para esta nueva ventana, la expectativa vuelve a subir: 39% anticipa reducciones y 43% no espera cambios.

El dato tiene una lectura directa para la comunicación interna del directorio. Anunciar recortes que después no se materializan erosiona la confianza y frena justamente la adopción que se busca acelerar. Hay además una brecha de experiencia que conviene atender: el 47% de los mandos medios y colaboradores individuales reporta algún efecto negativo del uso de IA en su trabajo, frente al 31% de los ejecutivos y la alta gerencia.

El informe anual del Deloitte AI Institute encontró que el acceso de los trabajadores a herramientas de IA creció 50% durante 2025 y que se duplicó la cantidad de líderes que reportan impacto transformador. Pero apenas el 34% está reimaginando de verdad su negocio.

El detalle más revelador está en la respuesta de talento: la principal forma en que las empresas ajustaron su estrategia frente a la IA fue la capacitación, no el rediseño de roles ni de flujos de trabajo. Leído junto al hallazgo de McKinsey sobre el 6% de alto desempeño, el patrón es consistente en ambos estudios: la formación amplía el acceso, pero el valor financiero aparece cuando cambia la estructura del trabajo.

El 32% de las organizaciones decidió no adquirir al menos un producto o funcionalidad de software porque pudo desarrollarlo internamente con agentes de codificación. La decisión es más frecuente en tecnología y salud, seguidas por servicios profesionales y energía. Entre las empresas de alto desempeño en IA, la proporción se acerca a la mitad.

Es el primer indicio sólido de que la IA está reordenando el presupuesto de tecnología, y no solo la operación. Antes de renovar contratos plurianuales de licencias, conviene evaluar qué funcionalidades específicas podría construir el equipo interno y a qué costo total real, porque la ecuación de comprar o construir se movió de lugar.

Ninguna carga de trabajo de IA empresarial a escala correrá sobre hardware cuántico antes de 2028, y la IA acelerada clásica dominará todas las pruebas de referencia en producción. Gartner advierte que cuando los proveedores hablan de “IA cuántica” suelen referirse a técnicas híbridas o de inspiración cuántica, no a IA cuántica nativa operando a escala empresarial.

Incluimos esta nota por su valor defensivo en la mesa de compras. En un mercado donde la presión por no quedarse atrás es alta, sirve como criterio para separar la capacidad real disponible de la promesa comercial, y para no comprometer presupuesto de infraestructura contra una tecnología que, según la firma, probablemente no estará lista en lo que resta de la década.

Gartner proyecta que el gasto en soluciones de seguridad para sistemas de IA llegará a US$4.783 millones en 2027, frente a US$2.835 millones en 2026, y a casi US$7.700 millones en 2028. El segmento de mayor crecimiento es el control de acceso con 73%, seguido por las pasarelas de IA con 70,9%.

El dato que debería llegar al comité de riesgos es otro: para 2029, más de la mitad de los ciberataques exitosos contra agentes de IA explotará debilidades en el control de acceso e inyección de instrucciones. Son vectores que las herramientas de seguridad tradicionales no cubren, porque tratan a las aplicaciones de IA como cualquier otro software. Si su organización ya tiene agentes actuando sobre sistemas productivos, el control de acceso de esos agentes es hoy una exposición material.

Casi dos tercios de las organizaciones señalan la seguridad y el riesgo como el principal obstáculo para escalar plenamente la IA agéntica, muy por delante de la incertidumbre regulatoria o de las limitaciones técnicas. El hallazgo proviene de la encuesta de madurez de confianza en IA de McKinsey, aplicada a unas 500 organizaciones cuyos participantes tienen responsabilidad directa en gobernanza, gestión de riesgos o decisiones de inversión en IA.

El mismo estudio encuentra que las organizaciones que invierten US$25 millones o más en iniciativas de IA responsable obtienen puntajes de madurez significativamente más altos y son mucho más propensas a alcanzar un impacto en EBIT superior al 5%. La gobernanza deja de leerse como un costo de cumplimiento y pasa a comportarse como una condición para escalar.