Esta semana McKinsey ha publicado su informe anual sobre el estado de la IA en las empresas y, leyendo los titulares, parece que todo va bien: el 89% de las organizaciones ya usa inteligencia artificial en alguna función, el 44% la ha desplegado a gran escala y el 80% de los empleados dice que va más rápido con estas herramientas. Perfecto. ¿El problema? Que el porcentaje de compañías que atribuye un impacto positivo en su EBIT se queda en el 37%, exactamente igual que el año pasado. Yo no lo llamo retorno de la inversión; lo llamo teatro de productividad.
El informe, titulado The State of AI 2026: On the road to ROI, encuesta a 1.719 directivos y profesionales de 97 países. Los datos son claros y incómodos: la convicción en la IA crece más rápido que los beneficios que puedes medir. McKinsey lo vende como un camino hacia el ROI, pero The Register lo resume sin maquillaje: las empresas despliegan más IA creyendo que pagará la factura, y la aguja del EBIT no se mueve. Solo el 6% califica como «high performers», es decir, empresas que atribuyen al menos un 5% de sus beneficios a la IA y dicen que el impacto es significativo. Seis de cada cien. El resto está pagando tokens y suscripciones mientras espera que algo cambie.
Si montas webs, gestionas tiendas online o vendes servicios digitales a pymes, esto te suena porque lo ves cada semana. El cliente llega emocionado con ChatGPT, Copilot o el último agente que le ha enseñado un influencer. Quiere «meter IA» en atención al cliente, en redacción de fichas de producto, en informes internos. Tres meses después te pregunta por qué la facturación no ha subido un 20% si «el equipo va mucho más rápido». Porque ir más rápido no es lo mismo que facturar más, y McKinsey acaba de poner cifras a esa intuición que llevamos meses repitiendo en reuniones.
Lo que más me interesa del informe no es la cifra del 37%, sino la brecha entre niveles. El 80% de quienes usan IA en su día a día reporta más productividad personal. Un 52% dice que ha aprendido nuevas habilidades. Un 50% cree que toma mejores decisiones. Pero entre mandos intermedios y empleados, el 47% también reporta presión laboral o efectos negativos ligados a la tecnología; en la alta dirección baja al 31%. Traducción: quien firma el presupuesto nota menos el coste emocional y operativo de meter IA a lo bruto. En una agencia de diez personas eso se traduce en alguien redactando el triple de propuestas con la misma plantilla de precios, otro debuggeando alucinaciones del chatbot del cliente y tú intentando explicar que «productivo» no significa «rentable».
McKinsey insiste en que la clave está en rediseñar procesos, no en superponer herramientas. El 74% de las empresas «high performers» ha rehecho por completo sus flujos de trabajo; en el resto del mercado solo el 25% lo ha hecho. Aquí está la parte que me escuece: el informe lo presenta como lección de liderazgo, pero en la práctica muchas pymes no tienen margen para una transformación profunda. No tienen consultores de QuantumBlack en la sala. Tienen un comercial de SaaS que les promete ROI en seis meses y un integrador que les monta un chatbot encima del CRM sin tocar el proceso de ventas. Luego McKinsey llega, mide el EBIT, y concluye que falta rediseño. Claro que falta. Pero también falta honestidad comercial en buena parte del ecosistema que les vende la IA.
Hay otro dato que debería preocuparte si vives del software y los servicios web. Un 32% de las empresas encuestadas afirma haber dejado de comprar al menos un producto o función comercial porque ha podido desarrollarlo internamente con agentes de codificación. En grandes corporaciones el uso de estos agentes ya alcanza el 31%. McKinsey lo presenta como señal de madurez. Yo lo leo como presión directa sobre el modelo de licencias: si tu cliente puede generar un panel de administración con un agente en lugar de pagarte una integración, lo hará en cuanto el resultado sea «suficientemente bueno». No hace falta que sea perfecto; solo tiene que costar menos que tu propuesta. En sectores como tecnología, salud o servicios profesionales, cerca del 40% ya aplica esta lógica. Si tu negocio depende de vender horas de desarrollo estándar, el informe no es una curiosidad académica: es una señal de mercado.
En España la foto encaja con lo que publicaba hace días la Revista Inteligencia Artificial: el 20,5% de empresas con diez o más empleados ya usa IA, casi el doble que hace un año, pero la pregunta relevante ya no es si la adoptan, sino para qué. Además, desde agosto de 2026 el AI Act europeo entra en fase de aplicación efectiva. Más transparencia, más obligaciones, más papeleo. Es decir: más coste de cumplimiento en el mismo momento en que el 20% de las empresas dice que los costes operativos de tokens y procesamiento le frenan para ampliar el uso. Las que más invierten —farmacéuticas, seguros, banca— son precisamente las que pueden absorber esa fricción. Una tienda WooCommerce de quince empleados, no tanto.
McKinsey cierra con la moraleja de siempre: las empresas líderes no usan la IA solo para recortar costes, sino para reinventar cómo trabajan. De acuerdo. Pero el informe también dice que el 39% de los encuestados espera recortes de plantilla el próximo año por culpa de la IA, cuando solo el 14% ejecutó recortes el año pasado pese a que un 32% los anticipaba. Hay mucho ruido de despido y poco corte real, al menos de momento. Eso encaja con mi experiencia: se amenaza con «optimizar headcount», se compra la herramienta, se exige más output por persona, y la nómina sigue igual hasta que alguien demuestra que el EBIT lo justifica. Spoiler: según McKinsey, el 63% de las empresas no ve impacto medible en beneficios.
No digo que la IA no sirva. Digo que el relato dominante —más herramientas, más agentes, más velocidad— está desconectado del resultado que importa a quien paga las facturas. Si eres freelance o tienes una pequeña agencia, el informe te deja una tarea concreta: dejar de vender «productividad» como si fuera sinónimo de «más margen». Pregunta al cliente qué proceso quiere cambiar, no qué chatbot quiere en la home. Y si te piden ROI en trimestre, recuerda que McKinsey lleva dos años midiendo lo mismo y la cifra del EBIT no se ha movido. No eres tú el pesimista; son ellos los optimistas con datos ajenos.
Si mañana tu cliente te pidiera justificar con números el coste mensual de Copilot, ChatGPT Team y un agente de atención al cliente, y solo pudieras demostrar que el equipo escribe emails un 30% más rápido pero la facturación no ha cambiado, ¿seguirías recomendando ampliar el stack o empezarías por eliminar una herramienta?
Fuentes
- El 80% de empleados gana productividad con IA, pero solo el 37% de empresas mejora resultados (PressDigital)
- McKinsey says enterprise AI is finally on the road to ROI (The Register)
- La IA despega en la empresa española (Revista Inteligencia Artificial)
- McKinsey enterprise AI ROI 2026: survey data (Value Add Pulse)