Solo el 13 % de las empresas obtiene retornos reales de la IA, según Gartner

Qué ha ocurrido

Una encuesta de Gartner realizada a 2.002 directores de sistemas (CIO) concluye que solo el 13 % de las empresas obtiene un valor empresarial real de sus inversiones en inteligencia artificial. El hallazgo, recogido por The Decoder, pone en evidencia la distancia que existe entre la adopción de la IA y los resultados tangibles que genera.

El mismo estudio apunta a que el 51 % de los encuestados espera que la IA eleve sus costes operativos. Pese a ello, el 75 % de los CEO sigue planeando aumentar los presupuestos tecnológicos, lo que indica que la inversión continúa aunque el retorno todavía no sea visible para la mayoría.

Por qué importa

La lectura más relevante para los líderes no es solo que la IA cueste más o que aporte poco todavía, sino que la inversión está avanzando más deprisa que la capacidad de convertirla en valor. Cuando un porcentaje tan bajo de empresas consigue retornos claros, lo habitual es que el problema no esté en la tecnología en sí, sino en cómo se integra en los procesos, en los datos disponibles y en los modelos operativos que la sostienen.

Para la transformación digital, esto supone un cambio de criterio: la pregunta deja de ser qué herramienta de IA adoptar y pasa a ser qué servicio al cliente o qué proceso interno debe mejorar, y cómo se medirá ese avance. Las organizaciones que tratan la IA como un proyecto aislado de innovación tienen más probabilidades de acumular gasto sin traducirlo en experiencias mejores para clientes o empleados.

Las cifras clave

• 2.002 CIO encuestados por Gartner en el estudio citado.
• 13 % de las empresas declara obtener un valor empresarial real de sus inversiones en IA.
• 51 % de los encuestados espera que la IA aumente los costes operativos.
• 75 % de los CEO planea seguir incrementando los presupuestos tecnológicos.

La perspectiva de Renascence

Este titular se suele leer como una advertencia sobre el gasto en IA, pero el dato más revelador es la combinación de presupuestos al alza con retornos escasos. Eso sugiere que muchas organizaciones siguen midiendo la IA por su actividad y no por el cambio que produce en la experiencia de quien la usa.

El error más habitual no es invertir demasiado en IA, sino invertir sin un criterio de experiencia claro. Antes de ampliar presupuestos, un operador orientado al cliente debería definir qué decisión, qué paso del servicio o qué esfuerzo del empleado quiere reducir, y medir ese resultado concreto. Los principios de diseño de servicios y la economía del comportamiento llevan años demostrando que la fricción invisible pesa más que la funcionalidad anunciada. Quien empiece por ahí tendrá menos probabilidades de quedarse con una factura creciente y un retorno que nunca llega.