IA generativa: del salto de adopción en 2025 al foco en ROI en 2026

El año 2025 será recordado como el momento en que la Inteligencia Artificial (IA) dejó de ser una promesa de laboratorio para convertirse en una herramienta de escritorio. Con una adopción masiva, donde una de cada seis personas en el mundo ya interactúa con modelos generativos, la tecnología ha alcanzado una madurez operativa sin precedentes. Sin embargo, al cerrar el ciclo, la lección es clara: el entusiasmo no paga las facturas. En 2026, el tablero de juego cambia de la simple adopción a la búsqueda implacable del valor real.

A pesar de que el 75% de las empresas ya utilizan IA de algún modo, nos enfrentamos a una brecha de ejecución. La adopción ha sido veloz en economías desarrolladas, dejando un espacio crítico en mercados emergentes. Para los emprendedores, 2026 será el año de la “IA aplicada”: no se trata de crear el próximo gran modelo de lenguaje, sino de “bajar a tierra” la tecnología existente para resolver problemas específicos en sectores que aún operan con métodos tradicionales.

El gran desafío sigue siendo el retorno de inversión (ROI). El dato es demoledor: según un estudio del Instituto Tecnológico de Massachusetts, el 95% de los proyectos corporativos de IA generativa no han logrado métricas de rentabilidad claras. Hemos aprendido por las malas que la IA no es un bálsamo mágico que arregla un negocio ineficiente. Si la estrategia base es débil o los datos están desorganizados, la IA solo acelera el caos.

Se estima que las organizaciones encuestadas invirtieron entre 30.000 y 40.000 millones de dólares en estas iniciativas, con resultados nulos o muy pobres en términos financieros.

¿Qué podemos esperar en los próximos meses? La tendencia se moverá en tres ejes fundamentales:

1-Gobernanza y ROI como prioridad absoluta: La alta dirección ya no aprobará presupuestos de IA por “miedo a quedarse atrás”. Cada implementación deberá ir acompañada de un métrica cuantificable para evaluar el éxito. Veremos un auge en sistemas de auditoría de IA que midan no solo el rendimiento técnico, sino el impacto directo en el balance de resultados.

2-La especialización sobre la generalización: Tras el boom de los asistentes generales, 2026 verá la consolidación de IA verticales. Veremos modelos hiper-especializados en sectores como el legal, el diagnóstico médico avanzado y la logística de última milla, donde los incrementos de ventas —que ya rozan el 16% en retail— se convertirán en el estándar de la industria.

3-Soberanía de datos y ética operativa: Con marcos regulatorios más estrictos, las empresas invertirán masivamente en infraestructura propia. El objetivo será evitar la fuga de propiedad intelectual y garantizar que los modelos de IA se entrenen con datos de calidad, mitigando los errores que hundieron proyectos en 2025.

En conclusión, este no será el año de la IA “más inteligente”, sino de la IA “más útil”. Aquellos que logren alinear su estrategia tecnológica con objetivos realistas, no solo sobrevivirán a la resaca del entusiasmo, sino que liderarán la nueva economía global.

Por Carlos Meneses, ingeniero y CIO en Benme IT, certificado en Inteligencia Artificial Aplicada con más de 20 años de experiencia en transformación digital