El informe de Wharton–GBK «La ventaja adaptativa: quién está ganando con la IA y cómo» revela la brecha en el retorno de la inversión en IA

El nuevo informe de Wharton Human-AI Research y GBK Collective, La ventaja adaptativa: quién está ganando con la IA y cómo, muestra hasta dónde se ha extendido la IA en las empresas y cuánto más difícil es convertir su adopción en beneficios empresariales sustanciales. El 80 % de los gerentes y los encuestados de cargos superiores afirma que las inversiones de su departamento en IA generan retornos positivos, pero solo el 28 % los califica de muy positivos. El cuarto estudio anual señala que el rediseño de los flujos de trabajo, una asignación más clara de responsabilidades y la medición orientada al crecimiento son características distintivas de las organizaciones que informan de mejores resultados.

Publicado el 13 de octubre, el estudio amplía el debate sobre la IA empresarial más allá de si los empleados utilizan esta tecnología. La pregunta de mayor trascendencia es si las empresas han cambiado los procesos, los incentivos y las estructuras de gestión que la rodean.

Medir el crecimiento cambia la perspectiva sobre el valor de la IA

Uno de los contrastes más marcados del informe tiene que ver con lo que los departamentos consideran un éxito. Entre quienes hacen seguimiento de al menos una medida de crecimiento, el 35 % informa de retornos de la IA muy positivos, frente al 13 % de quienes miden únicamente la eficiencia. Así, los retornos muy positivos son aproximadamente 2,7 veces más frecuentes en el grupo que mide el crecimiento.

La distinción va más allá de los ingresos. El estudio clasifica los ingresos netos procedentes de nuevas fuentes, la conversión de ventas, el volumen de producción y la satisfacción del cliente como medidas de crecimiento. Sus medidas de eficiencia abarcan los costos operativos, las horas ahorradas, los tiempos de respuesta y las tasas de error. Los departamentos podían seleccionar hasta tres indicadores, por lo que el grupo orientado al crecimiento puede incluir organizaciones que también miden la eficiencia.

Esto importa porque resulta más fácil describir el ahorro de tiempo que la expansión del negocio. Las horas ahorradas son la medida seleccionada con mayor frecuencia, con un 40 %, mientras que los ingresos netos procedentes de nuevas fuentes son elegidos por el 27 %. Mientras tanto, el 83 % de los gerentes y los cargos superiores espera que la IA transforme fundamentalmente su sector o lo afecte de manera sustancial en un plazo de entre dos y cinco años.

La consecuencia práctica es que los proyectos de IA deben vincularse con los resultados que realmente busca la empresa. Por ejemplo, un flujo de trabajo de ventas más rápido puede evaluarse tanto por el tiempo ahorrado como por el desempeño de conversión. La encuesta no demuestra que cambiar un tablero de indicadores genere mejores retornos; muestra una relación entre un enfoque de medición más amplio y mejores resultados declarados.

Los agentes de IA son comunes; la integración profunda, escasa

La adopción de agentes ya está muy extendida: el 67 % de los departamentos afirma utilizar agentes de IA de alguna forma. Sin embargo, solo el 28 % describe la IA como plenamente integrada en sus procesos empresariales centrales, y apenas el 17 % permite que funcione de manera autónoma, con revisión humana posterior o sustituida por supervisión y salvaguardas.

El grupo más numeroso, un 48 %, afirma que la IA realiza tareas, pero una persona las revisa y aprueba antes de que se lleven a cabo. Otro 35 % utiliza la IA para obtener sugerencias o borradores, mientras que las personas toman las decisiones finales. Estas diferencias muestran por qué alcanzar el hito de «agente implementado» dice poco sobre cuánto ha cambiado realmente un flujo de trabajo.

El indicador de transformación de los flujos de trabajo del informe exige que se cumplan conjuntamente tres condiciones: que los flujos de trabajo hayan cambiado de manera significativa, que la IA esté integrada en los procesos centrales y que se utilicen agentes de alguna forma. Entre los departamentos que cumplen esta definición conjunta, el 67 % informa de un ROI muy positivo.

Este hallazgo respalda una visión más exigente de la implementación. Instalar un asistente es solo una parte del trabajo; los equipos también deben decidir cómo circula la información, qué excepciones requieren intervención y quién es responsable del resultado. Esto no implica que todas las tareas deban ser autónomas. El informe señala la seguridad, la regulación y la confianza como obstáculos para conceder mayor autonomía a los agentes, por lo que determinar si cada flujo de trabajo es adecuado resulta fundamental para tomar la decisión.

Una asignación clara de responsabilidades va de la mano de mejores retornos

Destacan las organizaciones que han designado recientemente a una persona para ocupar el cargo de director de IA. Entre los gerentes y los cargos superiores de esas organizaciones, el 58 % informa de retornos muy positivos, frente al 24 % en las organizaciones que incorporaron la supervisión de la IA a las responsabilidades de un ejecutivo que ya ocupaba otro cargo. La cifra es del 8 % en las organizaciones donde no existe un cargo de ese tipo ni se prevé crear uno.

La estrategia de plataformas revela otra brecha. El 50 % de los encuestados cuyas organizaciones se han estandarizado en torno a una única plataforma de IA aprobada informa de retornos muy positivos, frente al 9 % de quienes todavía experimentan sin un enfoque definido. Estas comparaciones son observacionales: el liderazgo dedicado y la uniformidad de las plataformas pueden coincidir con otras ventajas, como los recursos y la madurez organizativa.

La responsabilidad por los errores de los agentes está menos definida. Los encuestados atribuyen la responsabilidad con mayor frecuencia a los equipos de gobernanza o riesgos (28 %), al gerente de la persona que implementa el agente (26 %) o a esa misma persona (25 %). No predomina una única respuesta. Para las empresas que amplían el uso de agentes, definir responsabilidades forma parte del diseño operativo, junto con los permisos y la supervisión.

Los empleados perciben una transformación diferente

Por primera vez, el estudio anual incluye a empleados de nivel inicial e intermedio, además de gerentes y altos directivos. La comparación revela una diferencia considerable en la percepción del grado de preparación.

Mientras que el 73 % de los directivos y cargos superiores afirma que la IA ha cambiado significativamente los flujos de trabajo de sus departamentos, el 58 % de los empleados de nivel inicial e intermedio dice lo mismo. La brecha en capacitación es mayor: el 78 % de los líderes cree que los empleados reciben una capacitación adecuada en IA, frente al 56 % de los empleados.

Estas diferencias no equivalen a un rechazo generalizado de la IA por parte de los empleados. El 73 % de los empleados de nivel inicial e intermedio afirma que la IA ha tenido un efecto positivo en su puesto, y el 84 % de quienes la usan dice que les ahorra tiempo. La tensión está entre la utilidad individual y el apoyo necesario para que la adopción funcione en toda una organización.

Las consecuencias para la fuerza laboral también siguen siendo inciertas. El 37 % de los directivos y cargos superiores informa de recortes de personal relacionados con la IA, y el 33 % señala una ralentización o congelación de las contrataciones. Sin embargo, los departamentos que informan de rendimientos sólidos no tienen más probabilidades que los demás de comunicar esos recortes o congelaciones de contrataciones. En cambio, los mejores rendimientos van acompañados de cambios en las estructuras de gestión, los flujos de trabajo, la supervisión y la capacitación.

Qué puede y qué no puede decir la encuesta a las empresas

La investigación encuestó a 1.416 empleados a tiempo completo de empresas del sector privado de Estados Unidos con al menos 1.000 empleados y más de 50 millones de dólares en ingresos. Las entrevistas se realizaron del 9 al 29 de julio de 2026. La muestra comprende 1.007 personas en puestos directivos o superiores y 409 empleados de nivel inicial e intermedio; los resultados de ambos grupos se presentan por separado.

Se trata de evaluaciones autoinformadas, no de rendimientos de las inversiones auditados de forma independiente. Los resultados describen grandes empresas comerciales de Estados Unidos y no deben generalizarse automáticamente a pequeñas empresas ni a otros países. Las comparaciones con años anteriores se basan en la población de directivos y puestos superiores, ya que los empleados de nivel júnior se incluyeron por primera vez en 2026.

Para los equipos de grandes empresas, el informe ofrece una forma útil de evaluar los avances de la IA: mirar más allá de las cifras de uso y centrarse en los resultados empresariales medibles, la integración en el trabajo esencial, la claridad de las responsabilidades y la experiencia real de los empleados. El acceso generalizado puede coexistir con una ejecución deficiente, y las mejoras de productividad declaradas pueden dejar todavía sin completar una parte sustancial del trabajo de la organización.

Quienes deseen conocer mejor los hallazgos, la metodología y las comparaciones por sector y departamento pueden leer el informe completo de Wharton–GBK, La ventaja adaptativa: quién está ganando con la IA y cómo.