El 90% de las organizaciones ya usa IA, pero solo el 6% consigue capturar valor empresarial
La inteligencia artificial ya dejó atrás la etapa experimental en buena parte del mundo corporativo. Sin embargo, un informe muestra una brecha entre adopción y resultados: casi 9 de cada 10 organizaciones utilizan IA en alguna función, pero apenas alrededor del 6% figura entre las empresas que consiguen un impacto significativo sobre sus resultados.
La inteligencia artificial ya no necesita demostrar que puede entrar en las empresas. El problema para 2026 es otro: demostrar que puede quedarse y generar dinero.
Según el compendio de estadísticas de IA publicado por Unico Connect y actualizado en junio de 2026, casi 9 de cada 10 organizaciones utilizan inteligencia artificial en al menos una función empresarial. Sin embargo, solo alrededor del 6% son consideradas organizaciones de alto desempeño capaces de atribuir una parte significativa de sus resultados a la tecnología.
La distancia entre ambas cifras resume uno de los principales problemas de la economía de la IA. La adopción crece rápidamente, pero el valor financiero no lo hace al mismo ritmo.
Los datos recopilados por Unico Connect muestran además que el 44% de las organizaciones ya reporta haber escalado la IA a nivel empresarial, frente al 38% un año antes. El porcentaje de organizaciones que utiliza IA en tres o más funciones también aumentó, de 51% a 56%. Sin embargo, solo 37% afirma que la tecnología ya contribuyó al EBIT, una proporción que prácticamente no cambió respecto al año anterior.
El contraste es significativo: más áreas utilizan IA, más compañías la integran y más dinero se destina a ella, pero el impacto financiero sigue siendo mucho más difícil de conseguir.
La paradoja del retorno de inversión
El problema aparece con mayor claridad cuando se observa el rendimiento de los proyectos. La recopilación de Unico Connect señala que entre 80% y 95% de los proyectos de IA no consiguen entregar el retorno esperado, dependiendo de la métrica utilizada. MIT Project NANDA encontró que 95% de las organizaciones que desplegaron IA generativa no observaron un impacto medible sobre sus resultados financieros. RAND, por su parte, estimó que más de 80% de los proyectos empresariales de IA no alcanzan el valor comercial prometido.
Gartner ofrece otra perspectiva: solo 28% de los casos de uso de IA en infraestructura y operaciones cumplen completamente las expectativas de retorno, mientras 20% fracasan de manera directa, según una encuesta a 782 líderes de infraestructura y operaciones. Además, Gartner estima que 60% de los proyectos de IA que no cuentan con datos preparados para IA serán abandonados durante 2026.
El patrón que aparece detrás de estas cifras es menos espectacular que el discurso sobre modelos cada vez más inteligentes, pero probablemente más importante para las empresas: datos deficientes, integración débil y falta de conexión entre la tecnología y los procesos reales del negocio.
Unico Connect señala también una diferencia relevante entre los modelos de desarrollo. Los proyectos de IA construidos con proveedores externos alcanzan una implementación exitosa aproximadamente el doble de veces que aquellos desarrollados exclusivamente de manera interna, con tasas de aproximadamente 67% frente a 33%.
El dinero sigue entrando
La falta de retorno no ha frenado el gasto. La previsión de Gartner citada por Unico Connect sitúa el gasto mundial en inteligencia artificial en aproximadamente $2,59 billones durante 2026, un incremento cercano al 47% interanual. Una estimación anterior de enero calculaba $2,52 billones, distribuidos aproximadamente entre $1,37 billones en infraestructura, $589.000 millones en servicios y $452.000 millones en software.
Las estimaciones sobre el tamaño del mercado dependen de qué actividades se incluyan. Statista calcula el mercado global de IA en aproximadamente $618.000 millones en 2026, con un crecimiento cercano al 15% anual, mientras que el segmento de IA generativa alcanzaría unos $395.000 millones.
La inversión corporativa también sigue creciendo. Cerca del 60% de las empresas invirtieron en IA durante 2025 y más del 80% esperaba hacerlo en 2026. La brecha entre compañías grandes y pequeñas es considerable: aproximadamente 30% de las grandes empresas planea presupuestos de IA superiores a $1 millón, frente a cerca de 1% de las pequeñas.
El resultado es una economía peculiar: nunca se había destinado tanto capital a una tecnología cuyo retorno todavía resulta tan desigual.
Los agentes elevan la apuesta
El siguiente capítulo de la inversión corporativa es la IA agéntica. En las grandes organizaciones, la proporción que escala agentes de IA en al menos una función aumentó de 27% a 40% en un año, mientras que entre organizaciones pequeñas se mantuvo en 22%.
Sin embargo, solo 15% de los líderes de aplicaciones de TI estaban considerando, pilotando o implementando agentes completamente autónomos, una señal de que la autonomía total todavía se encuentra en una fase temprana.
Gartner proyecta que 40% de las aplicaciones empresariales incorporarán agentes de IA especializados en tareas durante 2026, frente a menos de 5% en 2025. Al mismo tiempo, más de 40% de los proyectos de IA agéntica podrían cancelarse antes de terminar 2027 debido a costos crecientes, falta de claridad sobre el valor empresarial o controles de riesgo insuficientes.
La paradoja vuelve a aparecer. Las compañías están avanzando desde asistentes que responden preguntas hacia sistemas capaces de ejecutar tareas, pero cuanto mayor es la autonomía, más importante se vuelve demostrar que existe un beneficio económico suficiente para justificar el costo y el riesgo.
La IA ya escribe código, pero los desarrolladores no confían plenamente en ella
El desarrollo de software ofrece otra fotografía de la transformación. El 90% de los profesionales de software utiliza IA en su trabajo diario, 14 puntos porcentuales más que un año antes. El 84% de los desarrolladores utiliza o planea utilizar herramientas de IA, frente al 76% en 2024, y 51% las utiliza todos los días.
GitHub había medido que aproximadamente 46% del código se construía con asistencia de Copilot entre los lenguajes analizados, cifra que llegaba a 61% entre desarrolladores de Java. Sin embargo, solo 29% de los desarrolladores confía en la precisión de los resultados generados por IA, frente a 40% en 2024, mientras 46% declara desconfiar activamente de ellos.
Copilot alcanzó 20 millones de usuarios acumulados en 2025, mientras el conocimiento de Claude Code aumentó de 31% a mediados de 2025 a 57% a comienzos de 2026.
La lección para las empresas es clara: que una herramienta sea utilizada masivamente no significa que pueda operar sin supervisión.
Del laboratorio al balance financiero
La expansión también puede observarse fuera del área tecnológica. En salud, aproximadamente 75% de las principales compañías experimentaba o escalaba IA generativa. En servicios financieros, 65% utilizaba IA activamente, frente a 45% anteriormente, y 42% utilizaba o evaluaba IA agéntica.
Cerca de 89% de las organizaciones financieras consultadas reportaba simultáneamente incrementos de ingresos y reducciones de costos.
En retail, 91% de las empresas había interactuado con IA, alrededor de 89% afirmaba que había contribuido a elevar los ingresos y 95% señalaba reducciones de costos. En telecomunicaciones, 60% utilizaba o evaluaba IA generativa, frente a 49% en 2024. En logística, en cambio, apenas alrededor de 10% de los proveedores había escalado IA en sus operaciones centrales, con el ROI y las brechas de capacidades entre las principales barreras.
El comportamiento sectorial refuerza una idea: la pregunta no es simplemente cuánto utiliza una compañía la IA, sino dónde la utiliza, con qué datos, con qué procesos y bajo qué estructura de gobierno.
La otra métrica de la revolución
Mientras las empresas intentan demostrar el retorno financiero, la IA también está transformando el mercado laboral.
El World Economic Forum proyecta que para 2030 podrían crearse 170 millones de puestos de trabajo y desplazarse 92 millones, para un saldo neto de aproximadamente 78 millones de nuevos empleos.
Al mismo tiempo, se estima que 39% de las competencias centrales de los trabajadores cambiará para 2030 y que 59% de la fuerza laboral mundial necesitará algún tipo de actualización o reconversión de habilidades.
En Estados Unidos, las habilidades relacionadas con IA aparecen ya en aproximadamente 2,5% de las ofertas laborales, un crecimiento de alrededor de 55% interanual, mientras las menciones a habilidades de IA agéntica aumentaron aproximadamente 280% en un año. Los trabajadores con habilidades de IA reciben, según PwC, una prima salarial cercana al 56%.
Pero también existen señales de presión sobre los perfiles iniciales. El empleo de desarrolladores de software de entre 22 y 25 años cayó casi 20% desde su máximo de finales de 2022 hasta mediados de 2025, según los datos citados por Unico Connect.
Una tecnología masiva con una economía todavía inmadura
La adopción de IA generativa llegó a aproximadamente 53% de la población en tres años, más rápido que la computadora personal o internet. En Estados Unidos, alrededor de 61% de los adultos utilizó IA durante los seis meses anteriores y casi uno de cada cinco lo hizo diariamente.
Sin embargo, 50% de los estadounidenses afirma sentirse más preocupado que entusiasmado por la IA, frente a solo 10% que expresa lo contrario, y 71% de los consumidores manifiesta preocupación por el uso que la IA generativa hace de su información.
La escala de uso también está cambiando la distribución de información. ChatGPT alcanzó aproximadamente 900 millones de usuarios activos semanales a comienzos de 2026, cerca del doble que un año antes.
Los AI Overviews de Google aparecen en aproximadamente 48% de las búsquedas monitoreadas, un crecimiento cercano al 58% interanual, y alcanzan a más de 2.000 millones de usuarios mensuales.
Incluso la forma en que las empresas producen contenido empieza a cambiar: añadir estadísticas, citas o fuentes puede aumentar hasta 30% o 40% la visibilidad de un contenido en respuestas generativas, mientras que las estadísticas por sí solas aportan alrededor de 26% según el estudio citado por Unico Connect.
El dato que atraviesa toda esta transformación, sin embargo, permanece intacto: casi nueve de cada diez organizaciones ya utilizan IA, pero solo cerca de 6% consigue capturar un valor empresarial significativo.
En otras palabras, la industria ya resolvió la pregunta de si las empresas adoptarán inteligencia artificial. La cuestión decisiva de 2026 es mucho más incómoda: cuántas conseguirán convertir esa adopción en resultados financieros sostenibles.
Y por ahora, las cifras muestran que utilizar IA y crear valor con ella siguen siendo dos cosas muy diferentes.
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