Una máxima del sector digital es que la adopción de una nueva tecnología no suele ser complicada desde la perspectiva técnica, mucho más desde el ámbito cultural y de adopción. Pero, si hay una norma por encima de todas, esa es la de que el retorno de la inversión de estas incorporaciones a veces es más complejo de medir que cualquier otra cosa. Y que, en otras tantas ocasiones, esta conversión de la tecnología a resultados económicos tangibles no es tan sencilla ni fácil de lograr.

Estos últimos años, el discurso sobre la inteligencia artificial ha vivido cómodo en la promesa: demos espectaculares, pilotos internos, entusiasmo de mercado y una sensación difusa de inevitabilidad histórica. Pero no es una excepción respecto a la norma antes mentada, ese miedo al momento en que alguien pregunta por el retorno y cualquier interlocutor debe abandonar la retórica de amplio alcance para entrar en el detalle numérico del presente más inmediato.

Sin duda, es la pregunta del millón de euros y una de las más habituales en cualquier foro serio que se precie de serlo. La pasada semana, en la última cita de la comunidad Best Voices Spain, fue la cuestión central que se debatió entre Enrique Ávila (Estado Mayor de la Defensa), Elena Alfaro (BBVA) y David Hurtado (Microsoft). Y también comienza a ser un asunto recurrente en investigaciones académicas de toda índole.

La última en este sentido la hemos conocido esta semana, en forma de paper del National Bureau of Economic Research, construido a partir de las respuestas de casi 6.000 directivos y responsables financieros en Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Australia. Su resultado es una anomalía difícil de encajar en el relato dominante, pero perfectamente concordante con la premisa que guía el análisis de este humilde escribano: el 69% de las empresas declara utilizar inteligencia artificial, el 75% espera utilizarla en los próximos tres años... sin embargo, el 89% no ha observado ningún cambio en términos de productividad y más del 90% tampoco en empleo durante los últimos tres ejercicios.

La conclusión inmediata es que la IA ya está engarzada en la operativa diaria, pero el resultado medido en retorno por empleado permanece prácticamente inmóvil.

Y, sin embargo, la expectativa no desaparece. Los propios ejecutivos anticipan mejoras de productividad cercanas al 1,4% en los próximos tres años, una cifra modesta pero suficiente, según los autores, para revertir la tendencia de estancamiento de productividad en economías avanzadas. Al mismo tiempo prevén un impacto laboral negativo agregado de alrededor de 1,75 millones de empleos para 2028 en esos países. Los trabajadores, en cambio, esperan creación de empleo y ganancias de productividad menores. Disonancia de manual para una tecnología que, a fecha de hoy, sigue sin cumplir con lo prometido a gran escala.

La tentación inmediata es interpretar esta distancia entre adopción y resultado como una exageración colectiva, pero el paper sugiere algo distinto. La inteligencia artificial no está fallando; está operando en una capa que la empresa todavía no ha incorporado a su estructura económica. En otras palabras, se ha integrado en tareas, no en procesos; en la actividad cotidiana, no en la arquitectura organizativa.

Un documento se redacta en minutos, pero la cadena de aprobación tarda lo mismo. Un analista procesa más información, pero la decisión mantiene su calendario. Un equipo produce más borradores, pero el número de proyectos no aumenta porque el presupuesto anual sigue fijado. El tiempo liberado no se convierte automáticamente en producción adicional porque nadie ha modificado la forma en que la organización absorbe capacidad.

Por eso el retorno de la inversión sigue agazapado, se resiste a aparecer. La empresa busca una reducción directa de costes o un incremento inmediato de resultados, como ocurría con la automatización industrial. Pero la inteligencia artificial no sustituye primero trabajo; altera primero la calidad y velocidad de las decisiones. Y ese tipo de mejora no se acumula de forma lineal, sino que se dispersa por la organización: reduce fricciones, acorta latencias cognitivas y, mientras no se rediseñen procesos completos, permanece invisible para los indicadores tradicionales.

Así que, el escenario que parece abrirse es aquel en el que, hasta que las organizaciones no se reconfiguren alrededor de inteligencia artificial, la mejora que aporte seguirá existiendo sin registrarse, operando en silencio dentro de la actividad diaria. Y eso no hay departamento financiero que lo soporte.