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Empresas aceleran uso de IA, pero pocas ven retorno real

A pesar de la alta adopción corporativa de la inteligencia artificial, la mayoría de las firmas no logra reflejar su impacto en los resultados financieros.

TVN.cl

Viernes 14 de agosto de 2026

De acuerdo con un reciente análisis compartido por la compañía tecnológica SoftwareOne, la incorporación de la inteligencia artificial en las organizaciones vive una fase de acelerada expansión. Según el informe State of AI de McKinsey, el 88% de las empresas globales utiliza IA en al menos una función operativa. Sin embargo, casi dos tercios aún no han logrado escalar a nivel corporativo y solo un 39% reporta un impacto medible en sus ganancias antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización (EBITDA).

Diversas investigaciones confirman esta brecha. Evaluaciones del Project NANDA del MIT Media Lab estiman que cerca del 95% de los pilotos de IA generativa no genera un impacto directo en el estado de pérdidas y ganancias. En la misma línea, S&P Global registró que el abandono de iniciativas de IA aumentó del 17% al 42% en un año, mientras que Gartner prevé que más del 40% de los proyectos de IA agéntica serán cancelados antes de terminar 2027.

Ante este escenario, Juan David Zuluaga, especialista de SoftwareOne, explica que los datos no demuestran una falta de utilidad en la tecnología, sino deficiencias en su integración: 

“Muchas empresas comenzaron a implementar soluciones por miedo a quedar rezagadas o por entusiasmo, sin un rediseño real de sus procesos ni una estrategia de gobernanza. Sólo un tercio ha implementado un gobierno sobre IA, lo que genera problemas de escalabilidad y costos operativos fuera de control. Separar el valor real de la moda exige disciplina operativa y definir líneas base claras desde el día uno”, explicó. 

En América Latina la situación es similar: aunque el 93% de los trabajadores emplea herramientas de IA, solo el 28% de las organizaciones se declara preparada para transformar ese uso en valor económico sostenible. En Chile destaca un rápido avance en competencias técnicas, aunque persisten desafíos en infraestructura, integración de datos y ejecución.

Los resultados se consolidan cuando la IA se integra en procesos concretos. Experiencias como la de la fintech Klarna en el ámbito internacional, o el uso de mantenimiento predictivo en la minería chilena para reducir pérdidas productivas, demuestran que el retorno requiere ir más allá de pilotos aislados. La clave del éxito no radica en la sofisticación de los modelos, sino en transformar procesos, estructurar la gobernanza y definir métricas desde el inicio.