La IA ya entró en la empresa, pero el valor todavía está en discusión

La inteligencia artificial generativa dejó de ocupar el lugar de promesa futurista para instalarse en la operación cotidiana de la gran empresa. Esa es la primera conclusión del informe de Wharton Human-AI Research y GBK Collective, realizado por tercer año consecutivo sobre 801 decisores de compañías comerciales de Estados Unidos con más de 1.000 empleados y facturación anual superior a US$ 50 millones. El relevamiento muestra que 82% de los consultados ya usa estas herramientas de manera regular en el trabajo, es decir, todos los días o al menos una vez por semana. En 2023, ese porcentaje era de 37%.  

El salto no es menor. También creció el uso diario, que alcanzó a 46% de los encuestados. La conclusión del informe es que la IA generativa ya no está confinada a pruebas piloto ni a equipos técnicos aislados. Entró en presupuestos, procesos y rutinas de gestión. El dato importa porque desplaza la discusión: la pregunta ya no es si las empresas la adoptarán, sino bajo qué condiciones esa adopción puede traducirse en productividad y ventajas sostenibles.  

La institucionalización acompaña ese avance. El 60% de las organizaciones relevadas ya cuenta con un Chief AI Officer o con un rol equivalente. Además, 64% declara políticas formales de seguridad de datos vinculadas al uso de IA generativa, mientras 61% afirma haber lanzado programas de capacitación o concientización para los empleados. La gobernanza, en otras palabras, empezó a subir desde el laboratorio hacia la conducción.  

Del entusiasmo a la rendición de cuentas

El segundo hallazgo del trabajo de Wharton es menos vistoso, pero probablemente más relevante para la alta dirección. A medida que la adopción se extendió, la lógica de la experimentación empezó a ceder terreno frente a una exigencia más clásica: demostrar valor. El estudio señala que 72% de las empresas ya mide formalmente el retorno de la inversión en inteligencia artificial generativa. En la etapa inicial, el motor fue en buena medida el temor a quedarse afuera. Ahora, la vara es otra.  

Ese cambio no implica que el retorno ya esté resuelto. Implica, más bien, que dejó de ser una promesa abstracta. Según el resumen ejecutivo, cerca de tres cuartos de las compañías ya reporta retornos positivos, aunque la escala y la consistencia de esos resultados siguen siendo desiguales entre sectores, funciones y tamaños de empresa. La IA generativa parece haber superado la fase de curiosidad, pero todavía está lejos de convertirse en una fuente homogénea de ganancias medibles.  

Para las compañías, esa tensión abre un escenario exigente. Invertir ya no alcanza. También hace falta decidir dónde aplicar la tecnología, qué procesos rediseñar, cómo evitar superposiciones con sistemas heredados y qué indicadores usar para distinguir impacto real de mejora cosmética. El estudio de Wharton sugiere que la etapa que se abre no será la del despliegue indiscriminado, sino la de una aceleración con rendición de cuentas.  

La restricción ya no es la herramienta

El punto más sensible del informe aparece, sin embargo, en el capítulo dedicado al capital humano. Wharton sostiene que, a medida que la IA generativa se vuelve parte del trabajo diario, la restricción principal deja de estar en la disponibilidad de herramientas y pasa a concentrarse en las personas. El problema no sería tanto acceder a la tecnología como desarrollar capacidades para usarla con criterio, integrarla en los procesos y sostener confianza interna durante la transición.  

El reporte identifica brechas en habilidades, entrenamiento desigual, dudas sobre contratación y dificultades de gestión del cambio. También señala una diferencia de percepción entre la cúpula y los mandos medios. Mientras la conducción tiende a observar la IA desde una lógica estratégica y de largo plazo, los gerentes intermedios enfrentan la implementación concreta, los desajustes operativos y las fricciones cotidianas. Esa asimetría puede convertirse en un problema si las empresas anuncian transformación antes de construir capacidad organizacional para absorberla.  

Para América latina, el mensaje tiene una lectura adicional. Si en el mercado estadounidense, con mayor escala, más inversión y más talento disponible, la discusión ya se desplazó desde la adopción hacia el retorno y la formación, en la región el riesgo no es sólo llegar tarde, sino llegar mal. La ventaja competitiva empieza a depender menos de comprar licencias que de combinar liderazgo, entrenamiento, procesos y criterios de uso. Esa brecha, una vez abierta, no suele cerrarse rápido. Esta estructura sigue la lógica editorial de la guía de Mercado, que prioriza hecho, protagonistas, contexto, causas e impacto.    

En ese marco, el estudio de Wharton funciona menos como una celebración de la inteligencia artificial que como un llamado de atención. La adopción masiva ya ocurrió. Lo que está en disputa ahora es otra cosa: cuáles empresas lograrán convertir esa presencia extendida en mejoras medibles y cuáles quedarán atrapadas en una digitalización costosa, fragmentaria y sin traducción clara en resultados. Ahí empieza, según el informe, la verdadera competencia.