La Inteligencia Artificial se ha convertido en el gran tema de los consejos de administración. McKinsey estima que 80% de las empresas ya emplea IA generativa en algún proceso, pero ese mismo porcentaje admite que no ha obtenido mejoras significativas en ingresos o rentabilidad.
Este fenómeno, definido por la misma consultora como el “Generative AI Value Paradox”, evidencia que diseñar iniciativas de adopción puede resultar relativamente fácil, pero traducirlas en valor de negocio real es mucho más complejo.
Hoy, los casos de uso disponibles ofrecen señales mixtas, donde algunos apuntan a ventajas competitivas tangibles, otros confirman que gran parte de la aplicación de IA sigue en una fase piloto, más cercana al hype que a un impacto empresarial sostenido.
La visión de los CEO frente a la IA generativa
Una encuesta a CEO realizada por Fortune y Deloitte indica que la Alta Dirección global observa la Inteligencia Artificial generativa con entusiasmo, aunque aún con cautela en su implementación:
- 79% de los CEO cree que la IA generativa incrementará la eficiencia operativa.
- 55% están evaluando y experimentando con casos de uso de IA generativa.
- 52% considera que esta tecnología abrirá nuevas oportunidades de crecimiento.
- 37% ya están implementando activamente soluciones de IA generativa en sus empresas.
Esto muestra que existe una amplia expectativa de valor (eficiencia y crecimiento), pero la adopción real aún es limitada y confirma que los consejos de administración deben separar el potencial estratégico del hype.
Lo que sí está funcionando
El McKinsey Global AI Survey 2025 confirma que algunas organizaciones comienzan a dar pasos hacia resultados tangibles:
- Rediseño de procesos completos: no se trata de automatizar tareas sueltas, sino de repensar flujos de negocio
- Gobernanza estratégica: los líderes colocan a ejecutivos senior como responsables de IA y su integración con la estrategia
- Gestión del riesgo como prioridad: riesgo y compliance son funciones que se centralizan en modelos de “centros de excelencia”
- Nuevos roles y recapacitación: proliferan puestos en analítica, gobernanza de modelos y operaciones de IA, acompañados de programas de reskilling masivo
Deloitte coincide en esta tendencia. En su encuesta “State of Generative AI in the Enterprise”, reporta que 67% de las organizaciones está aumentando su inversión en IA generativa, motivadas principalmente por eficiencia operativa (34%), innovación (12%) y optimización de costos (9%).
De acuerdo con Víctor Torres, profesor de Control e Información Directiva en IPADE, “el verdadero reto de la Inteligencia Artificial no es tecnológico, sino organizacional. Requiere estructuras capaces de aprender, adaptarse y gobernar con datos”.
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La Inteligencia Artificial en la agenda directiva ¿valor estratégico o moda pasajera?
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En este sentido, el beneficio de la IA no proviene únicamente de la adopción de nuevas herramientas, sino de la capacidad directiva para integrar la analítica en la estrategia y la cultura corporativa, generando organizaciones más ágiles, inteligentes y sostenibles, en lugar de simplemente sumarse a la ola tecnológica.
La pregunta de fondo es si ¿estas acciones se pueden traducir en beneficios económicos reales para las empresas?
De la adopción a obtener un ROI: la brecha pendiente de la IA
Aunque 78% de las empresas ya utiliza IA y la adopción de esta herramienta pasó de 33% en 2023 a 71% en 2025, aunque 80% de las organizaciones encuestadas por McKinsey admite no haber obtenido retornos financieros significativos en ingresos o reducción de costos.
Esta brecha entre adopción masiva y creación de valor tangible confirma que el verdadero desafío no está en implementar la tecnología, sino en convertirla en un beneficio, trazando métricas de impacto claras, como el retorno de inversión.
Cuatro trampas que frenan el valor
En el artículo The AI Hype Cycle Is Distracting Companies, Eric Siegel desde el 2023 ya mencionaba algunos retos para las empresas, advirtiendo que el uso indiscriminado del término “IA” puede creando un efecto adverso:
- Tasa de fracaso elevada: El sobredimensionamiento ha contribuido a una alta tasa de fracasos en despliegues empresariales de ML, porque las iniciativas no están alineadas con valor tangible.
- Sobreexposición mediática (ej. ChatGPT) genera un “pico de expectativas infladas”, seguido por desilusión cuando los resultados financieros no aparecen.
Lo real vs lo aspiracional: Lecciones para romper el hype y capturar valor real con IA generativa
Cómo bien mencionan, el ciclo del hype puede distraer a las empresas de su objetivo central, obtener el máximo provecho de las herramientas de IA para mejorar sus operaciones y disminuir costos.
En el libro “Rewired: La guía de McKinsey para competir en la era digital y de la Inteligencia Artificial” se menciona que se puede generar valor cuando las organizaciones reimaginan su operación de forma integral, apoyándose en tres pilares:
- Valor: Con hojas de ruta estratégicas priorizadas
- Delivery: Gracias al talento híbrido y modelos ágiles de ejecución
- Change: Incentivando la gestión activa del cambio cultural, habilitados por datos de calidad, arquitectura tecnológica escalable y gobernanza robusta.
3 casos de éxito confirman este enfoque:
- Caso 1 – Transformación end-to-end en manufactura: una empresa rediseñó procesos en más de diez áreas clave y, con squads multidisciplinarios, logró duplicar márgenes en dos años.
- Caso 2 – Arquitectura modular escalable: una firma de electrónica construyó un “LEGO digital” con datos centralizados, múltiples LLMs y nube híbrida, lo que le permitió escalar casos de uso en toda la organización.
- Caso 3 – Cambio cultural en internet company: la clave fue la gestión del talento y la adopción: comunicación clara, embajadores de IA, incentivos y métricas de impacto que lograron traducir la tecnología en resultados reales.
Brújula contra espejismos
La evidencia muestra que la Inteligencia Artificial, además de ser un fenómeno de moda que puede desviar inversiones hacia promesas infladas, también es una palanca estratégica con capacidad de transformar industrias enteras cuando se implementa con disciplina.
El verdadero reto está en construir gobernanza y políticas internas que traduzcan la IA en ventajas competitivas medibles. Esto implica:
- Diseñar una agenda de IA al nivel del consejo, que evalúe riesgos éticos, regulatorios y financieros junto con oportunidades de negocio.
- Priorizar casos con impacto directo en el P&L, evitando pilotos dispersos que solo generan “publicidad tecnológica”.
- Convertir la IA en un tema recurrente del gobierno corporativo, al mismo nivel que sostenibilidad, talento o riesgo cibernético.
Para el consejo y la Alta Dirección, es una decisión estratégica de primera línea. Quienes sepan filtrar el ruido del hype y traduzcan la tecnología en valor real serán los que definan el liderazgo empresarial de la próxima década.
Conectar, aprender y liderar: la fórmula para convertir tendencias en resultados de negocio
En los Programas de Perfeccionamiento Directivo de IPADE, los directivos identifican el verdadero potencial de las oportunidades de negocio para obtener resultados positivos en sus organizaciones, respaldados por una comunidad académica de primer nivel y el intercambio de experiencias con compañeros empresarios.
Esta combinación enriquece la labor estratégica y operativa, permitiendo abordar tendencias como la Inteligencia Artificial desde una perspectiva de negocio real y rentable.
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Referencias
- McKinsey: Beyond the Hype: Unlocking Value from the AI Revolution
- McKinsey: McKinsey Global Survey on AI 2025.
- McKinsey, Rewired: The Guide to Outcompeting in the Age of Digital and AI.
- Harvard Business Review, The AI Hype Cycle Is Distracting Companies
- Deloitte: State of Generative AI in the Enterprise
- Deloitte: Artificial intelligence is changing the world as we know it.
- IPADE: Nabu: inteligencia artificial al servicio de la investigación
- IPADE: Educación empresarial en la era de la Inteligencia Artificial: ¿cómo preparar líderes para un entorno tecnológico?
