IA 2026: de la productividad individual al impacto en el negocio
La inteligencia artificial ya forma parte de la vida cotidiana de las empresas. En equipos comerciales, de marketing, tecnología, finanzas, operaciones o recursos humanos, cada vez más personas la usan para escribir, resumir, investigar, programar, analizar información o preparar decisiones.
Pero, ¿cómo se transforma la productividad que una persona consigue frente a una pantalla en resultados visibles para toda la organización?
O acaso pensabas que lo tenías todo ganado...
En contexto: la IA se está volviendo parte del sistema operativo empresarial pero...
La adopción de IA avanza porque resuelve necesidades muy concretas: Reduce tiempo en tareas repetitivas, mejora la velocidad de análisis, ayuda a producir contenido, asiste en programación, facilita la síntesis de información y puede acompañar decisiones complejas. En ese sentido, su expansión es lógica: cuando una herramienta mejora el trabajo diario, las personas la incorporan rápido.
Una encuesta de McKinsey de agosto del corriente año muestra esa tendencia con claridad: casi nueve de cada diez organizaciones encuestadas reportan uso regular de IA en al menos una función, el 44% dice estar escalándola a nivel empresa y el 80% de las personas encuestadas afirma que mejoró su productividad individual.
Pero, el dato más relevante para dirección está en la brecha: solo el 37% de las organizaciones atribuye algún impacto positivo en EBIT al uso de IA.
Esa diferencia cambia todo. La adopción ya no puede medirse solamente por cantidad de licencias, pilotos o casos de uso, también debe medirse por su capacidad de mejorar resultados: margen, ingresos, eficiencia, satisfacción de clientes, velocidad de innovación, calidad de decisiones o reducción de ciclos operativos.
En empresas grandes, esta conversación suele aparecer primero por escala. Hay más presupuesto, más datos, más áreas involucradas y más presión por justificar inversión. Pero en empresas medianas o en crecimiento cada decisión pesa más, cada costo cuenta y cada proceso mal diseñado se siente más rápido.
En ambos casos, la pregunta de fondo es la misma, ¿cómo convertir una tecnología poderosa, de uso individual, en una capacidad organizacional?
Mejorar tareas no transforma automáticamente el negocio
Si, una empresa puede tener personas más productivas y, aun así, no volverse más efectiva. Esto sucede porque el trabajo individual es solo una parte del sistema. Si una persona prepara un análisis en menos tiempo, pero ese análisis no entra en una decisión clara, el impacto se diluye. Si marketing produce más piezas con IA, pero ventas no recibe mejores oportunidades, el volumen no se convierte en crecimiento.
La productividad individual es una señal positiva, pero no garantiza retorno. Para que el impacto llegue al negocio, la IA debe conectarse con procesos completos. Esto implica mirar el flujo de punta a punta: quién inicia una tarea, qué información usa, quién decide, qué criterios se aplican, qué parte puede automatizarse, dónde debe intervenir una persona, qué métrica define el éxito y cómo se aprende después de cada ciclo.
Pensemos en un equipo comercial. Usar IA para redactar correos puede ahorrar tiempo. Usarla para analizar conversaciones, identificar objeciones, priorizar cuentas, personalizar seguimientos y ajustar el playbook puede cambiar el rendimiento del sistema comercial. La diferencia está en el nivel de diseño. En el primer caso, la herramienta mejora una tarea. En el segundo, la organización mejora una forma de vender.
Vas a notar el impacto cuando la información empiece a alimentar decisiones transversales.
Más IA exige más criterio de gestión
A medida que la IA se expande, también crece la necesidad de gobernarla. No alcanza con permitir su uso; hay que definir dónde tiene sentido, qué riesgos se aceptan, qué datos puede usar, qué costos genera, qué decisiones quedan bajo control humano y qué indicadores van a mostrar si realmente está creando valor.
El mismo reporte señala que casi una de cinco organizaciones ya vio limitado su uso por costos operativos asociados a IA, incluidos tokens, mientras el 60% espera aumentar su inversión durante el próximo año. Ese dato es importante porque muestra una tensión que muchos equipos directivos van a enfrentar: invertir más en IA sin perder disciplina económica.
La IA también obliga a revisar capacidades internas. Algunas organizaciones empiezan a construir soluciones que antes habrían comprado. Los agentes de programación, por ejemplo, permiten desarrollar funcionalidades internas con más velocidad. Esto puede ser una oportunidad enorme, pero requiere decisiones maduras: qué conviene construir, qué conviene comprar, qué capacidad debe quedar dentro de la empresa, qué mantenimiento implicará y qué riesgos operativos aparecen.
También se vuelve central el impacto en los roles. La conversación sobre IA suele enfocarse en reemplazo de tareas, pero la transformación ocurre cuando se rediseñan responsabilidades. Algunas tareas desaparecen, otras cambian de nivel y otras se vuelven más estratégicas. Por eso el liderazgo debe acompañar la adopción con claridad: qué se espera de cada equipo, qué nuevas capacidades se necesitan y cómo se medirá el aporte de la tecnología.
No intentes incorporar IA sin criterio de gestión o terminarás dándole superpoderes a tus peores enemigos: burocracia, dispersión, silos, sobreproducción, decisiones sin dueño y métricas que nadie usa.
El ejemplo a seguir: los equipos con mayor impacto rediseñan workflows
Te sumo algo más, una de las señales más útiles del estudio está en las organizaciones de mejor desempeño en IA. Representan apenas el 6% de la muestra, pero nos dejan un patrón consistente: buscan eficiencia, crecimiento e innovación, rediseñan workflows de manera profunda, miden impacto, gestionan riesgos y tienen liderazgo senior comprometido. Estas organizaciones tratan a la IA como una capacidad de transformación.
Para un CEO o founder, la lectura práctica es clara. El punto de partida no debería ser una lista extensa de herramientas, sino un mapa de workflows críticos. Por ejemplo: generación de demanda, conversión comercial, onboarding de clientes, atención postventa, forecasting, desarrollo de producto, planificación de inventario o toma de decisiones financieras. Cada workflow debe evaluarse por impacto potencial, complejidad, costo, riesgo y capacidad interna para sostener el cambio.
Después viene el rediseño periódico. Qué pasos se eliminan, cuáles se automatizan, dónde se incorpora IA, qué información debe estar disponible, qué decisiones requieren revisión humana, qué roles cambian y qué métrica permitirá saber si el nuevo proceso funciona.
¿Tienes todo esto resuelto?
El nuevo rol del CEO ante la IA
La IA necesita liderazgo de negocio. Pero no para decidir modelos técnicos ni detalles de implementación, sino para marcar foco, prioridades, criterios de inversión y estándares de impacto. La dirección tiene como el desafío de evitar que la organización confunda movimiento con transformación.
Una forma simple de empezar es elegir tres workflows con impacto directo en ingresos, costos o experiencia de cliente. Para cada uno, definir una hipótesis de mejora, una métrica principal, una persona responsable y un ciclo de revisión. Luego, probar, medir, ajustar y escalar solo aquello que demuestre valor.
La oportunidad más grande de la IA está en construir empresas con mayor capacidad de aprendizaje. Empresas que detectan patrones antes, deciden con mejor información, reducen trabajo de bajo valor y liberan tiempo para conversaciones estratégicas. Eso requiere tecnología, pero también criterio, disciplina y diseño organizacional.
Si estás evaluando cómo llevar la IA desde usos aislados hacia un impacto organizacional en crecimiento, eficiencia o toma de decisiones, agenda una conversación estratégica conmigo haciendo clic aquí.
Soy Susana Goitia, construyo Estrategias Comerciales y Sistemas de Crecimiento para acelerar la expansión de empresas en Latinoamérica.
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