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Hallazgos clave
- Las empresas con mayor madurez en inteligencia artificial identificadas en nuestra investigación obtienen ingresos y eficiencias impulsados por la IA 7.2 veces superiores a los de otras compañías.
- Cuando las organizaciones fortalecen de manera consistente sus bases de IA, estrategia e inversión, datos y tecnología, fuerza laboral, gobierno y gestión de riesgos, e innovación, logran mejoras de desempeño mucho más significativas a medida que amplían el uso de la inteligencia artificial.
- Las compañías líderes entienden la IA no solo como una herramienta de eficiencia, sino como un verdadero motor de reinvención, utilizándola para transformar sus modelos de negocio y capturar nuevas oportunidades de crecimiento en un contexto de creciente convergencia entre sectores.
En salas de juntas, desde Nueva York hasta Singapur, se repite una escena familiar. Alguien proyecta una diapositiva con una ordenada cuadrícula de pilotos de IA —chatbots aquí, motores de decisión allá— y la sala asiente en silencio. Luego llegan las preguntas clave: ¿cuáles de estos pilotos están generando ingresos?, ¿cuáles están reduciendo costos?, ¿en cuántos casos las decisiones se están tomando mejor, más rápido o con mayor seguridad?
El silencio que suele seguir delata una realidad incómoda: para muchas organizaciones, la intensa actividad en torno a la IA aún no se traduce en retornos medibles. La investigación de PwC lo confirma: hoy el valor está altamente concentrado. Apenas el 20 % de las 1.217 empresas encuestadas captura el 74 % de los retornos generados por la IA.
¿Qué distingue a estos líderes en IA del resto? La diferencia está en lo que hemos denominado “aptitud en IA”: la capacidad de orientar la inteligencia artificial hacia lo que realmente importa, construir bases diseñadas con un propósito claro e integrar la IA de forma transversal en toda la organización.
Este artículo está dirigido a líderes empresariales que buscan dejar atrás la simple acumulación de pilotos de IA y empezar a generar incrementos medibles de ingresos y ahorros en costos. Explica qué hacen las organizaciones que están logrando resultados extraordinarios para desarrollar aptitud en IA, y por qué estas prácticas no son exclusivas de unos pocos, sino alcanzables para cualquier empresa.
La ventaja de rendimiento de 7.2x
Para entender por qué algunas empresas están logrando retornos reales mientras que la mayoría no, realizamos un análisis comparativo de 1.217 compañías de 25 sectores y distintas regiones del mundo. Las evaluamos según su desempeño financiero impulsado por la inteligencia artificial, medido a partir de los ingresos generados y las mejoras de eficiencia atribuibles a la IA, y ajustado para que cada empresa pudiera compararse con la mediana de su sector.
También consultamos a altos ejecutivos de estas organizaciones sobre su nivel de adopción en 60 áreas de gestión e inversión en IA, con el fin de analizar el impacto de estas prácticas en el desempeño financiero impulsado por la inteligencia artificial. Agrupamos estas prácticas en nueve categorías relacionadas tanto con la forma en que las empresas utilizan la IA como con las capacidades fundamentales que la hacen confiable y escalable, como la estrategia y la gobernanza corporativa. Estas nueve categorías conforman los componentes de nuestro índice de aptitud en IA.
¿Cuáles son los nueve factores de aptitud de la IA?
Fuente: Estudio de rendimiento de la IA de PwC
El resultado principal es claro: las empresas con mayor aptitud en inteligencia artificial de nuestra investigación logran un desempeño financiero impulsado por IA 7.2 veces superior al del resto de las organizaciones encuestadas.
¿La razón de este liderazgo? Mayores niveles de aptitud en IA fortalecen un conjunto amplio de resultados intermedios de desempeño que, a su vez, se traducen directamente en mejores resultados financieros. Las empresas con el mejor desempeño financiero impulsado por la inteligencia artificial —nuestros “líderes en IA”— tienen una probabilidad significativamente mayor que el resto de señalar que su portafolio de IA ha acelerado el lanzamiento de nuevos productos y servicios.
Las empresas mejor preparadas para la inteligencia artificial logran un rendimiento impulsado por la IA 7.2 veces superior, en términos ajustados a su sector
Fuente: Estudio de rendimiento de la IA de PwC
Cuando las empresas con bases sólidas aumentan el uso de la IA, experimentan una mejora en el rendimiento impulsado por la IA casi el doble que la observada por aquellas con bases más débiles. En efecto, los fundamentos elevan la tasa de conversión de la actividad de IA a resultados medibles. Plataformas y datos más robustos reducen el tiempo de implementación, mientras que el rediseño de los flujos de trabajo y la creación de confianza en la fuerza laboral aumentan la adopción. Una mayor adopción, a su vez, genera datos y retroalimentación más completos, lo que mejora el sistema con el tiempo y aumenta su impacto con cada implementación.
Es evidente que las empresas que lideran el mercado gracias a la IA no se limitan a «invertir más en IA». Están desarrollando las capacidades que hacen que la IA sea escalable y fiable, y luego eligen dónde aplicar esa escala para obtener el máximo apalancamiento financiero.
Para las empresas líderes que impulsan el rendimiento mediante IA, esta tecnología mejora una amplia gama de factores que generan resultados financieros superiores
Pregunta: ¿En qué medida el portafolio completo de iniciativas de IA de tu empresa ha contribuido a mejorar los siguientes resultados?
(Se muestran únicamente las respuestas “En muy alto grado” y “En alto grado”)
Fuente: Estudio de rendimiento de la IA de PwC
¿En qué se centran las empresas líderes para la IA?
Apuntar la IA al crecimiento y la reinvención
Muchas organizaciones utilizan la inteligencia artificial para ser más eficientes en las actividades que ya realizan. Pensemos, por ejemplo, en las compañías de seguros, donde soluciones de IA procesan reclamaciones de forma acelerada; o en las empresas de software, donde los desarrolladores indican a la IA que escriba una parte significativa del nuevo código. Los líderes en IA que analizamos también usan la inteligencia artificial para ganar eficiencia. Pero no se quedan ahí.
Estas empresas tratan la IA como un motor de reinvención que impulsa los ingresos, capaz de ayudarlas a crear nuevas ofertas y a transformar sus modelos de negocio para expandirse hacia nuevos mercados con alto potencial.
Nuestro estudio evidencia que las empresas líderes tienen 2.6 veces más probabilidades que el resto de afirmar que la IA ha mejorado su capacidad para reinventar su modelo de negocio.
En las empresas líderes, la utilidad de esta tecnología abarca todas las actividades de reinvención empresarial que estudiamos. Comienza con la búsqueda de oportunidades. Descubrimos que las empresas líderes en IA tienen 1.8 veces más probabilidades que otras de utilizar la IA para identificar nuevas fuentes de valor, en particular, aquellas centradas en las necesidades de los clientes que requieren combinaciones innovadoras y multisectoriales de productos y servicios. A medida que las industrias convergen para satisfacer estas necesidades, las recompensas para las empresas que reinventan sus modelos de negocio aumentarán.
De hecho, la capacidad de aprovechar las oportunidades de crecimiento derivadas de la convergencia industrial destaca en nuestra investigación como el factor más importante que influye en el rendimiento financiero impulsado por la IA. Los líderes en IA tienen entre dos y tres veces más probabilidades que otros de utilizar la IA para colaborar con empresas de otros sectores, generar valor trabajando en ecosistemas empresariales y competir más allá de sus sectores habituales. Consideremos la posibilidad de que fabricantes de automóviles y proveedores de atención médica colaboren para equipar vehículos con sensores de alta tecnología que monitoricen la salud del conductor y envíen los datos a sistemas de IA que, a su vez, diseñen programas de prevención personalizados.
Los líderes en IA tienen más probabilidades de utilizar la IA para obtener crecimiento a partir de la convergencia de la industria, el factor más importante que influye en el rendimiento impulsado por la IA
Pregunta: ¿En qué medida tu organización está utilizando la inteligencia artificial para lo siguiente?
(Se muestran únicamente las respuestas “En alto grado” y “En muy alto grado”).
Fuente: Estudio de rendimiento de la IA de PwC
Las empresas líderes que analizamos también respaldan sus agendas de crecimiento impulsadas por la IA con una gestión disciplinada. Anticipan decisiones estratégicas y las ejecutan con claridad en la rendición de cuentas y en la medición de resultados. En comparación con el resto, estas organizaciones tienen una mayor probabilidad de contar con una hoja de ruta de IA priorizada en el corto y largo plazo, de alinear la visión de la IA con los objetivos del negocio, de realizar un seguimiento sistemático de su impacto y de hacer responsables directamente a los altos directivos por los resultados obtenidos con la IA.
Tu próximo paso: pasar de la gestión de costes a la gestión del flujo de caja.
Construir fundamentos de IA focalizados
Orientar la inteligencia artificial hacia la reinvención y las oportunidades que surgen de la convergencia entre sectores es, en realidad, la parte más sencilla. El verdadero desafío está en convertir esa ambición en resultados consistentes, una y otra vez.
Por eso, el principal factor diferenciador no es la ambición, sino la capacidad de ejecutar a partir de seis fundamentos bien definidos. En lugar de abordar estos fundamentos como una agenda abstracta de modernización, los líderes en IA construyen únicamente lo necesario para transformar el uso de esta tecnología —enfocado en el crecimiento y en otros objetivos empresariales de alto valor— en resultados concretos, medibles y escalables.
Estos fundamentos cambian la economía de la IA. Reducen la fricción, el retrabajo y los desarrollos aislados, haciendo que cada nuevo despliegue sea más rápido, menos costoso y más confiable que el anterior.
Como se señaló antes, esto se refleja en un efecto de “tasa de conversión”: cuando una empresa con bajo desempeño adopta las prácticas adecuadas, debería comenzar a obtener aproximadamente el doble de retorno a partir de cada nuevo caso de uso de inteligencia artificial.
Financiar y flexibilizar el portafolio de IA como un inversionista
Las empresas líderes de nuestro estudio invierten de manera significativamente mayor en inteligencia artificial que el resto: 2.5 veces más como proporción de sus ingresos. Los líderes de los sectores de software, banca y medios y entretenimiento reportan los niveles más altos de inversión, alrededor del 5 % de los ingresos anuales.
Sin embargo, realizar una inversión amplia en inteligencia artificial es solo una parte de la fórmula que siguen los líderes. Estas organizaciones también se esfuerzan por mantener sus inversiones estrechamente alineadas con las necesidades reales del negocio. Según nuestra investigación, tienen 1.3 veces más probabilidades que otras empresas de reasignar recursos financieros y humanos hacia iniciativas de IA de mayor valor conforme evolucionan sus prioridades estratégicas. Este enfoque es consistente con una amplia evidencia que demuestra que la asignación dinámica de recursos está asociada con mejores resultados financieros.
Impulsar la innovación habilitada por inteligencia artificial
Si la financiación es el combustible, la innovación es el motor. Los líderes en IA crean deliberadamente las condiciones para una experimentación rápida y continua. De hecho, tienen 1.5 veces más probabilidades que otras empresas de contar con infraestructura tecnológica diseñada específicamente para apoyar la experimentación en inteligencia artificial, como entornos tipo sandbox aislados de los sistemas centrales, donde los equipos pueden probar nuevas soluciones de forma segura.
Estas organizaciones también son más propensas a designar responsables de innovación que lideran los proyectos de IA desde las propias unidades de negocio. Esta combinación facilita el inicio de pilotos y permite ejecutarlos con rapidez, foco y control.
Además, los líderes en IA evalúan de manera estructurada sus iniciativas de innovación, lo que les permite decidir con mayor claridad cuáles deben priorizar, escalar o descontinuar. El resultado es un flujo constante de experimentación que se traduce, de forma sistemática, en soluciones de inteligencia artificial que generan valor real.
Para impulsar la adopción, cultiva la confianza de los colaboradores
El valor de la inteligencia artificial solo se materializa cuando las personas realmente la usan. Por eso, la confianza de los colaboradores en la tecnología va mucho más allá de un ejercicio de “gestión del cambio”. Cuando no hay confianza, el desempeño se ve directamente afectado. Baja confianza conduce a un bajo nivel de uso, y un bajo uso se traduce en un impacto limitado.
Los líderes en IA entienden esta dinámica y crean activamente las condiciones para impulsar la adopción. En las organizaciones líderes, los colaboradores tienen 2.1 veces más probabilidades de confiar en los datos generados por la IA y de actuar en consecuencia en su trabajo diario.
Esa confianza rara vez surge de una única iniciativa o programa aislado. Más bien, se construye a través de un sistema integrado compuesto por los siguientes elementos:
Utiliza la gobernanza para fortalecer aún más la confianza y acelerar los procesos
Las empresas líderes se toman en serio la gobernanza y la aplican de forma que agilice la entrega en lugar de ralentizarla. Un comité de gobernanza establece políticas de IA responsable, y los equipos las aplican en su trabajo diario mediante mecanismos como plantillas de compilación estándar, puntos de control rápidos y monitorización periódica. Esto permite que los casos de uso rutinarios avancen con rapidez, ya que los equipos consultan al comité para revisar únicamente el trabajo de mayor riesgo.
Estas prácticas son mucho más comunes entre las empresas líderes en IA. De hecho, tienen 1.7 veces más probabilidades de contar con un marco documentado de IA responsable que se aplica de manera consistente a lo largo de todo el ciclo de vida: desde la selección de los casos de uso hasta la supervisión y monitoreo de las aplicaciones en operación. Además, tienen 1.5 veces más probabilidades de haber establecido un comité de gobernanza de IA multifuncional, encargado de coordinar decisiones y asegurar un uso responsable de la tecnología en toda la organización.
Eliminar la fricción tecnológica y de datos
Según nuestra experiencia, algunos de los principales obstáculos para escalar la inteligencia artificial son la calidad y el acceso a los datos, la integración tecnológica y el costo oculto de reconstruir una y otra vez los mismos componentes, como las canalizaciones de datos y las capas de integración.
Los líderes en IA se enfocan explícitamente en eliminar estos cuellos de botella en los casos de uso más críticos para el negocio.
De hecho, tienen 2.4 veces más probabilidades que el resto de crear componentes de IA reutilizables y gestionados de forma centralizada, de modo que los equipos puedan utilizarlos directamente en lugar de reinventarlos. Además, tienen 1.7 veces más probabilidades de garantizar la disponibilidad de datos de alta calidad para las aplicaciones de IA prioritarias.
Tu siguiente paso es construir únicamente lo que tu estrategia de IA realmente requiere, en lugar de dispersarte en una transformación amplia, interminable y poco focalizada.
Integrar la IA en toda la empresa
En las empresas líderes, una vez que los ejecutivos definen con claridad qué objetivos empresariales esperan alcanzar con la inteligencia artificial, ya sea crecimiento, reinvención, eficiencia o una combinación de estos, se aseguran de que las soluciones de IA se desarrollen e implementen en todos los ámbitos de la organización donde puedan generar un impacto real.
Integrar la IA en toda la empresa implica trabajar de manera coordinada en tres frentes. Primero, desplegar la IA de forma amplia en distintas áreas del negocio, evitando que su uso quede limitado a funciones aisladas. Segundo, incorporar la IA directamente en los flujos de trabajo y en los sistemas centrales, de modo que pueda mejorar cómo se ejecutan las tareas cotidianas. Y tercero, avanzar hacia un uso más sofisticado de la IA, pasando de modelos que solo asisten a las personas a soluciones que permiten automatizar decisiones y procesos clave.
Ampliar el alcance
Nuestra investigación muestra que la mayoría de las empresas todavía utiliza la inteligencia artificial de forma aislada, con pocos casos de uso concentrados en algunas funciones específicas. En contraste, las empresas líderes escalan los casos de uso que ya han demostrado valor a lo largo de equipos, regiones, funciones, actividades de la cadena de valor y líneas de producto, evitando que los beneficios de la IA queden restringidos a un solo ámbito de la organización.
Por ejemplo, una aseguradora que comprueba que la IA reduce el tiempo de procesamiento de facturas en el área financiera puede reutilizar el mismo modelo de captura de documentos y flujo de trabajo para automatizar la revisión de contratos en el departamento legal y el procesamiento de reclamaciones en operaciones.
De hecho, identificamos que las empresas líderes en IA tienen aproximadamente el doble de probabilidades que el resto de aplicar la inteligencia artificial a lo largo de toda la cadena de valor, en áreas tan diversas como la estrategia corporativa, las operaciones de la cadena de suministro y las funciones administrativas y de soporte.
No obstante, el grado de avance varía entre sectores. Las empresas de medios y entretenimiento se encuentran entre las más avanzadas en la integración de la IA a lo largo de toda su cadena de valor: el 54 % la utiliza en la definición de la estrategia (por ejemplo, planificación), el 55 % en la generación de demanda (marketing y ventas), el 35 % en los servicios de apoyo (finanzas y recursos humanos) y el 41 % en la gestión de la demanda (producción y planificación de la cadena de suministro).
Otros sectores destacan por avances específicos en ciertas etapas de la cadena de valor: la definición de la estrategia en los sectores farmacéutico, de ciencias de la vida y automotriz; la generación de demanda en los servicios tecnológicos y el sector de hotelería y ocio; los servicios de apoyo en el capital privado; y la gestión de la demanda en el sector asegurador.
Ampliar la profundidad
Las empresas con mejor desempeño en nuestro estudio no se limitan a añadir inteligencia artificial a sus flujos de trabajo existentes: la integran de forma completa en sus procesos operativos estándar. Esto es clave para mejorar tanto la eficiencia en la ejecución de las tareas como la calidad de los resultados.
En la práctica, esto puede implicar, por ejemplo, rediseñar la atención al cliente para que la IA opere directamente dentro del sistema de gestión de casos. De este modo, la tecnología puede incorporar el contexto y el conocimiento relevante de cada cliente, redactar respuestas iniciales y derivar únicamente los casos más complejos a especialistas humanos. Este enfoque contrasta con soluciones aisladas, como un chatbot independiente, que obligan a los agentes a copiar manualmente la información en un ticket de soporte, añadiendo fricción y reduciendo el impacto real de la IA.
Ampliar la automatización
En todos los indicadores de rendimiento operativo que analizamos, la automatización de decisiones presenta una de las relaciones más sólidas con el rendimiento impulsado por la IA. La razón es simple: cuando la IA puede asumir de forma segura una mayor proporción de decisiones rutinarias y frecuentes, los tiempos de ciclo se reducen, la productividad aumenta y se observan mejoras en el rendimiento.
Nuestra investigación evidencia que los líderes en rendimiento impulsado por la IA tienen casi el doble de probabilidades de operar la IA a niveles de sofisticación más altos, lo que significa que la IA ejecuta múltiples tareas dentro de límites establecidos o incluso opera de forma autónoma y se auto-mejora. Quizás no sorprenda, entonces, que los líderes en IA tengan 2.8 veces más probabilidades de aumentar el número de decisiones tomadas sin intervención humana. Estos líderes también reportan mejoras mucho mayores en la calidad de las decisiones, lo que nos recuerda que la automatización funciona mejor cuando la calidad mejora a la par que la velocidad.
Los líderes en IA tienen casi el doble de probabilidades de citar casos de uso avanzados de IA como la forma más sofisticada en que utilizan la IA
Pregunta: ¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el uso más sofisticado de la IA en tu organización?
Porcentaje de encuestados que citan cada caso de uso como su uso más sofisticado de la IA.
Fuente: Estudio de rendimiento de la IA de PwC
Esto no significa automáticamente que las máquinas estén reemplazando a todos. La autonomía total sigue siendo la excepción: solo el 15 % de los líderes en IA afirma que su caso de uso más sofisticado es autónomo y se auto-mejora. Además, si bien el 48 % de los líderes en IA prevén reducciones de personal de al menos un 5 % debido a la IA, otro 49 % espera pocos o ningún cambio en la fuerza laboral, o incluso un aumento.
Finalmente, en muchos casos, hemos observado que el cambio inmediato no radica en la eliminación de personal, sino en la eliminación de la demora: la IA gestiona las decisiones repetitivas dentro de límites establecidos, mientras que los humanos se centran en las excepciones, las compensaciones y la orientación de las decisiones hacia los objetivos estratégicos.
Tu siguiente paso es escalar de forma selectiva.
La inteligencia artificial es más que capaz de generar beneficios cuantificables. Sin embargo, el escenario con el que abrimos este artículo —salas llenas de proyectos piloto de IA con un impacto medible mínimo— seguirá repitiéndose en aquellas empresas que no optimicen deliberadamente su uso.
Nuestra investigación evidencia que existe un camino claro y alentador hacia ganancias reales y medibles. Lo que verdaderamente distingue a los líderes en IA es el conjunto de decisiones de gestión que toman: alinear los casos de uso de la IA con resultados empresariales críticos, construir bases sólidas y diseñadas para el propósito, e integrar la IA de forma transversal en toda la organización.
Poner en práctica esta fórmula exige un esfuerzo deliberado y sostenido. No es sencillo, especialmente en un contexto donde muchas prioridades compiten por la atención de los ejecutivos. Aun así, las organizaciones que aspiran a cerrar la brecha no pueden darse el lujo de esperar. La ventaja que hoy ya tienen los líderes en IA seguirá ampliándose, porque estas empresas aprenden más rápido, implementan soluciones con mayor agilidad y automatizan decisiones de forma segura y confiable.
Ha llegado el momento de ir más allá de los proyectos piloto y elevar la ambición. Los ejecutivos deben orientar la IA hacia las decisiones estratégicas más relevantes y establecer un modelo operativo que convierta las inversiones en IA en un rendimiento impulsado por esta tecnología. Cuando la IA se integra con confianza, se dirige a la reinvención, se respalda con bases sólidas y se escala mediante patrones repetibles en los flujos de trabajo y en la toma de decisiones, los resultados dejan de ser incrementales y se convierten en una fuente de desempeño superior que se acumula con el tiempo.
Este artículo se basa en el artículo original “PwC’s AI performance study: Want ROI from AI? de PwC Global. La revisión fue ejecutada por el equipo de PwC Colombia.
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