La adopción de la IA y el retorno de la inversión en las empresas. Imagen generada con IA.
Tres claves para entender por qué va más rápido el despliegue de la inteligencia artificial que su retorno económico
El 22% de las empresas acelera la adopción de IA, mientras solo el 7% declara haber alcanzado un ROI establecido.
Más información: En qué se está yendo el dinero cuando las empresas gastan en IA: la inversión ya no compra inteligencia, compra control
La inteligencia artificial ha dejado atrás la etapa de experimentación para entrar de lleno en la estrategia de las empresas. El 22% de las organizaciones ya se encuentra en una fase de adopción activa y el 76% de los directivos asegura que la IA ya genera valor empresarial.
Pero hay un dato que llama la atención sobre el resto: tan sólo el 7% de las organizaciones declara haber alcanzado un retorno de la inversión (ROI) establecido.
La IA, por tanto, parece que se despliega cada vez más rápido, pero la capacidad de demostrar cuánto dinero devuelve no avanza al mismo ritmo.
Esta es una de las principales conclusiones del Global AI Pulse Q2 2026 de KPMG, elaborado a partir de las respuestas de 2.145 altos directivos de 20 países y territorios.
El informe muestra cómo el debate ya no se centra en si las empresas deben utilizar inteligencia artificial, ahora abordan una cuestión más sensible: cómo convertir el despliegue de esta tecnología en resultados medibles y sostenibles.
El ROI no despega
El movimiento más significativo del segundo trimestre del año se ha producido en la fase que la firma de análisis denomina driving adoption. En ella, las organizaciones que están incorporando la IA de forma más amplia pasan del 13% al 22%, nueve puntos más. El mayor salto registrado en la curva de madurez de la IA.
El problema aparece cuando a las organizaciones se les pregunta si han alcanzado el ROI establecido: pasan del 8% al 7%. No hay que alarmarse. Este descenso de un punto no significa que el despliegue de esta tecnología no esté generando beneficios.
El 76% de los directivos, de hecho, ya percibe un valor empresarial significativo, lo que puede traducirse en mejoras de productividad, ahorro de costes, crecimiento de ingresos o una mejor toma de decisiones. Sin embargo, el matiz está en que no es lo mismo percibir valor que ser capaz de demostrarlo.
Lo que sí está superado es que las compañías ya no necesitan convencer a sus consejos de administración de la relevancia de la IA. Un reto difícil de superar que ahora ha sido reemplazado por otro desafío mayúsculo: explicar qué parte de la inversión está generando resultados, cuánto cuesta mantenerla y quién responde por ello cuando los resultados no llegan.
La fase más pragmática
Lo que es evidente es que la confianza en la inteligencia artificial no parece estar en cuestión. El 78% de los directivos afirma confiar en la capacidad de su organización para hacer que su estrategia de IA sea inmune a cambios en el futuro, ocho puntos más que en el primer trimestre.
Incluso ante un escenario de recesión, el 79% mantendría la IA como una prioridad de inversión, cinco puntos más que en el trimestre anterior.
![Ilustración generada con inteligencia artificial.](["https:\/\/s3.elespanol.com\/k\/imgp\/cms\/elespanol\/11194652.jpg?p=w:320\/h:240&h=1pMkIabT"])
El gasto previsto tampoco se contrae. La inversión media prevista en IA durante los próximos 12 meses es de 188 millones de dólares (unos 163 millones de euros) , prácticamente estable respecto al trimestre anterior.
Lo que está cambiando es cómo justificar esas inversiones. En este sentido, la productividad y la eficiencia siguen entre las prioridades principales, pero pierden peso; mientras que la gobernanza, la colaboración entre humanos e IA, la resiliencia, los ecosistemas y las alianzas ganan protagonismo.
Un coste con límites
El coste de la implementación de la IA es uno de los elementos que mejor explica este cambio. Casi la mitad (49%) de las organizaciones encuestadas asegura haber retrasado, reducido o replanteado despliegues de agentes de IA cuando la inversión comenzó a superar el valor estimado. .
El dato resulta significativo porque llega en un momento en el que las compañías están ampliando el uso de sistemas de IA y avanzando hacia modelos más autónomos. Pero es ahora cuando la ecuación se complica.
Ya no se trata únicamente de cuánto cuesta desarrollar un modelo o contratar una herramienta; hay que sumar variables como consumo de tokens, infraestructura, integración, seguridad, supervisión, talento y energía, entre otros gastos asociados a mantener la IA operativa a escala.
El documento de KPMG señala que el acceso a modelos de menor cuantía y alta capacidad se ha convertido en el factor que más peso está ganando en las decisiones estratégicas sobre IA, mientras que el consumo energético y las condiciones macroeconómicas también aumentan su relevancia.
Cuánto cuesta realmente la IA
Esta carrera, por tanto, incorpora una nueva regla: no siempre gana quien despliega más IA, sino quien lo hace con una estructura económica que pueda sostenerse.
Una fase que aún está en periodo de maduración, si se tiene en cuenta que sólo el 13% de las organizaciones afirma tener una visibilidad completa de sus costes operativos de IA; el resto trabaja con distintos grados de incertidumbre sobre cuánto cuesta realmente ejecutar, mantener y escalar estas tecnologías.
En cuanto al retorno, esas empresas no deberían pasar por alto otro de los datos de este informe: las organizaciones con visibilidad completa de sus costes son más propensas a declarar un ROI establecido que aquellas que no disponen de esa información, un 15% frente a un 3%.
Esto no demuestra que controlar los costes, por sí solo, provoque un mayor retorno, pero sí que las compañías que entienden la aplicación de la IA parecen estar en mejores condiciones para demostrar su rentabilidad. No se trata sólo de invertir; hay que saber dónde se está gastando, para qué y qué resultados se obtienen.
Quién responde por la IA
Una de las brechas que identifica KPMG no es tecnológica, sino de gobierno. El 75% de las organizaciones asegura que su CEO asume la IA como una prioridad estratégica. Lo que significa que la alta dirección ha decidido ser parte activa de esta revolución tecnológica.
Sin embargo, promoverla no significa ser responsable de ella. Solo el 24% de los encuestados identifica al CEO o al comité ejecutivo como último responsable de las decisiones informadas o ejecutadas mediante IA; mientras que otro 29% señala a un ejecutivo concreto de la alta dirección.
![Juan Manuel García Dujo, CIO y CISO de Cerealto.](["https:\/\/s3.elespanol.com\/k\/imgp\/cms\/elespanol\/11302898.jpg?p=w:320\/h:240&h=zLpkbKQN"])
La diferencia no es una cuestión menor. Entre las organizaciones que ha definido sobre quién recae esa responsabilidad, el 14% asegura haber alcanzado un ROI establecido, frente al 4% entre aquellas que no la ha especificado.
La adopción parece avanzar más cuando esta función se concreta y deja de repartirse entre tecnología, innovación, operaciones y negocio.
Próxima batalla: el trabajo
Pero no todo se reduce a la tecnología. El 78% de los directivos cree que un uso fluido de la IA por parte de los empleados será cada vez más importante y que los roles cambiarán para aquellos que no desarrollen estas capacidades.
Al mismo tiempo, el 71% asegura que su organización está avanzando adecuadamente hacia una fuerza laboral en la que humanos e IA trabajen de forma conjunta e integrada.
![Una oficina de empleo, en Madrid.](["https:\/\/s3.elespanol.com\/k\/imgp\/cms\/elespanol\/11256221.jpg?p=w:320\/h:240&h=EJwRQFUz"])
La adopción por parte de los trabajadores también aumenta: el porcentaje de organizaciones que declara un uso significativo de agentes de IA entre su plantilla pasa del 25% al 28%. Además, la resistencia desciende hasta el 14%.
Esto introduce otro factor determinante para el escalado de la IA, como ocurre con cualquier otro cambio tecnológico de gran envergadura: una empresa no puede limitarse a desplegar herramientas y esperar que el cambio se produzca por sí solo. Tendrá que replantear procesos, modificar funciones, formar a sus trabajadores y determinar qué decisiones siguen correspondiendo a las personas y cuáles a los sistemas de IA.
Estamos, así, ante una nueva etapa de la revolución de la inteligencia artificial. La primera pregunta era si la tecnología tenía potencial, la segunda ha sido cómo incorporarla y la tercera es cuánto valor genera y a qué coste. Y es la que ahora tienen que responder.
