Cuando veremos resultados en mi empresa con la IA: mitos y realidades

—LuisGyG, ya invertimos en IA… ¿y los resultados?

La pregunta me la hizo un CFO hace unas semanas. Había terminado de dar una conferencia en un hotel por la zona de Santa Fe. Estaba a punto de irme, cuando se me acerca a punto de subir a las escalera eléctricas.

No era dudar de lo que les había dicho.

(básicamente les había hablado de por qué los proyectos de I.A fallan).

Era mucho más simple: su estado de resultados no estaba reaccionando al hype.

Y lo entiendo.

Porque mientras las firmas tecnológicas prometen revoluciones, los estados financieros siguen viéndose normalitos, es decir, ni más ni menos.

Aquí va la realidad incómoda: no están solos.

Un estudio del National Bureau of Economic Research (NBER) encuestó a casi 6,000 CFOs y CEOs en Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Australia. Más del 80% reportó ningún impacto de la IA en productividad o empleo en los últimos tres años.

¿Lo mas insólito? Casi 70% dice usar IA activamente.

Pero los altos ejecutivos le dedican, en promedio, 1.5 horas por semana. Y una cuarta parte admite no usarla personalmente.

La paradoja es brutal.

Es la versión 2026 de lo que el Nobel, Robert Solow, dijo en 1987 sobre las computadoras: se ven en todas partes, menos en las estadísticas de productividad.

Hoy la IA está en todas partes… menos en el EBITDA.

Mito 1: “Si instalo IA, mi productividad sube sola”

No.

Los estudios a nivel tarea muestran mejoras del 14% al 55% cuando la IA se usa bien. Pero a nivel empresa, esas mejoras se diluyen entre procesos viejos, fricciones internas y falta de rediseño organizacional. O sea, una bronca.

Es como comprar un Ferrari y manejarlo en Periférico a las seis de la tarde. El motor está ahí. Pero el tráfico (y a veces la contingencia) también.

Un análisis reciente de PwC revela que solo 12% de los CEOs ve beneficios claros en ingresos y costos gracias a la IA. Perro la realidad es que el 56% no ha visto impacto financiero significativo.

No es que la tecnología no funcione.

Es que el sistema alrededor no cambió.

Mito 2: “La IA ya está destruyendo empleos masivamente”

Tampoco.

Otro estudio del NBER, esta vez con datos laborales en Dinamarca, encontró efectos prácticamente nulos en salarios y horas trabajadas tras la adopción de chatbots. Nada superior al 2%. ¿Cañón, no?

Los ejecutivos encuestados proyectan que en los próximos tres años la productividad subirá 1.4% y el empleo bajará 0.7%.

No es el apocalipsis.

Es ajuste fino.

La narrativa de disrupción inmediata vende más clics que paciencia estratégica.

Realidad 1: El ROI de la IA es maratón, no sprint

El economista de Stanford Nicholas Bloom lo ha dicho con claridad: las grandes tecnologías tardan una década en reflejarse plenamente en la productividad agregada.

El motor eléctrico.

Internet.La computadora personal.

Todos parecían promesas infladas en sus primeros cinco años.

Después reconfiguraron industrias enteras.

La IA va por ese camino.

Realidad 2: El impacto no está en “tener IA”, sino en rediseñar procesos

El error más común que me comparten en talleres, es medir éxito por número de pilotos.

“Ya instalamos Copilot en todas las computadoras; pusimos en Chat de IA en la página; y un ‘agente’ nos va rediseñar el flujo de finanzas”

Ah ok.

¿Cuántas movieron una métrica crítica de negocio?

¿Cuantas te solucionaron realmente una bronca de la empresa?

En banca puede ser costo por transacción.

En retail, conversión y ticket promedio.En ciberseguridad, tiempo de respuesta ante incidentes.

Si la IA no está vinculada a un KPI específico, medido contra un pain point real, es dinero tirado a la basura.

Realidad 3: La brecha no es tecnológica, es humana

Los estudios muestran algo consistente: quienes saben usar IA de forma estratégica son mucho más productivos que quienes solo “juegan” con ella.

No es casualidad que muchas empresas reporten impacto cero mientras sus propios empleados la usan por su cuenta.

Hay adopción informal.

Pero no hay transformación estructural.

Y ahí está el cuello de botella.

La pregunta no es “¿cuándo veremos resultados?”.

La pregunta correcta es otra.

¿Quién dentro de tu organización está realmente usando la IA para tomar mejores decisiones… y quién solo la usa para escribir correos más rápido?

Porque no es lo mismo eficiencia cosmética que ventaja competitiva.

El consejo no pedido de hoy

No midas la IA por cuántas herramientas compraste.

Mídela por cuántas decisiones estratégicas cambiaste gracias a ella.

Elige tres procesos críticos.

Define una métrica dura para cada uno.Compáralos contra un baseline real.Y comprométete a revisarlos trimestralmente con tu equipo.

Si en seis meses no moviste una métrica clave, no es culpa de la tecnología.

Es culpa de la implementación.