Una encuesta global de McKinsey muestra que las grandes empresas aceleran el despliegue de agentes y herramientas de programación con IA, mientras los costos operativos y la dificultad para medir el retorno ganan importancia.
La inteligencia artificial se utiliza en más áreas de las empresas, pero esa expansión todavía no se refleja de forma generalizada en sus resultados financieros. Esa es una de las principales conclusiones de la encuesta global sobre el estado de la IA en 2026 publicada por McKinsey el 25 de agosto.
El estudio recibió respuestas de 1.719 participantes de 97 países entre el 4 de mayo y el 8 de junio de 2026. Los datos fueron ponderados de acuerdo con la contribución de cada país al producto interno bruto mundial. El 36% de los consultados trabajaba en organizaciones con ingresos anuales superiores a US$1.000 millones.
Casi nueve de cada diez participantes afirman que su organización utiliza IA regularmente en al menos una función. El 44% declara que la tecnología ya se está escalando en toda la empresa, frente al 38% registrado un año antes. La proporción llega al 54% entre las compañías con ingresos superiores a US$1.000 millones, mientras que entre las organizaciones más pequeñas se sitúa en aproximadamente un tercio.
Los agentes avanzan más rápido en las grandes empresas
La diferencia por tamaño también aparece en la adopción de agentes de IA. El 40% de los participantes procedentes de grandes organizaciones señala que su empresa está escalando agentes en una o más funciones, frente al 27% del año anterior. Entre las organizaciones más pequeñas, el indicador permaneció prácticamente estable en el 22%.
Las funciones donde se informa un mayor avance son tecnología de la información, gestión del conocimiento e ingeniería de software. Además, el 32% de los encuestados afirma que su organización descartó la compra de al menos un producto o función de software porque podía desarrollarlo internamente con herramientas de programación basadas en agentes.
El dato sugiere una posible modificación de los presupuestos tecnológicos, pero no equivale a una medición del mercado de software. Refleja las respuestas de los participantes y no un registro auditado de compras canceladas.
La productividad individual no garantiza un retorno financiero de la IA
El 80% de los consultados considera que la IA mejoró su productividad individual y cerca de la mitad afirma que le permitió tomar mejores decisiones. Sin embargo, solo el 37% atribuye a la tecnología algún efecto positivo sobre el EBIT, el resultado antes de intereses e impuestos. La proporción prácticamente no cambió respecto de 2025.
McKinsey clasifica como organizaciones de alto desempeño en IA a aquellas que atribuyen al menos un 5% de su EBIT al uso de la tecnología y describen su impacto como significativo. Ese grupo representa apenas el 6% de la muestra. Sus integrantes informan con mayor frecuencia que rediseñan procesos completos, buscan crecimiento además de eficiencia y establecen mecanismos para medir resultados. La encuesta muestra una asociación entre esas prácticas y un mayor impacto, pero no permite demostrar una relación causal.
La distancia entre adopción y resultados también aparece en un documento de trabajo difundido por NBER, basado en respuestas de casi 6.000 directivos de Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Australia. Aunque el 69% de las empresas utilizaba IA, el 89% no informó efectos sobre la productividad laboral durante los tres años anteriores. Las metodologías y poblaciones de ambos estudios son distintas, por lo que sus porcentajes no son directamente comparables.
Los costos operativos entran en la discusión
Uno de cada cinco participantes en la encuesta de McKinsey sostiene que los costos operativos, incluidos los asociados al consumo de tokens, limitaron el uso de IA en su organización. Aun así, el 60% espera que su empresa aumente la inversión durante el próximo año.
El control de esos gastos será especialmente relevante para los agentes que ejecutan secuencias prolongadas de acciones. Un estudio del Stanford Digital Economy Lab sobre tareas de programación encontró que el consumo de tokens podía variar hasta 30 veces al repetir una misma tarea. Los investigadores también observaron que un mayor consumo no producía necesariamente una precisión superior.
Las previsiones de empleo deben leerse con cautela
El 14% de los participantes de organizaciones que utilizan IA afirma que la tecnología contribuyó a reducir la plantilla durante el último año. La cifra es menos de la mitad del 32% que, en la encuesta anterior, esperaba una reducción para ese periodo.
Pese a esa diferencia entre expectativas y resultados, el 39% anticipa una disminución del empleo durante el próximo año, mientras que el 43% espera pocos cambios o ninguno. El estudio de NBER ofrece otra señal de cautela: más del 90% de sus participantes no atribuyó a la IA cambios en el empleo durante los tres años anteriores, aunque los directivos sí esperaban efectos mayores hacia el futuro.
Una fotografía de percepciones empresariales
Los resultados describen una adopción más amplia, un avance desigual de los agentes y una presión creciente por demostrar retornos y controlar costos. No obstante, se basan en percepciones autodeclaradas de profesionales y ejecutivos, no en auditorías financieras o técnicas de cada organización.
El AI Index 2026 de Stanford recomienda interpretar los indicadores empresariales basados en encuestas como datos orientativos y no como una medición completa del mercado. Bajo esa precaución, el informe de McKinsey apunta a que la siguiente etapa de adopción dependerá menos del acceso a herramientas y más de la capacidad para rediseñar procesos, medir resultados y administrar los costos de operación.
Fuentes
- McKinsey & Company, The state of AI in 2026: On the road to ROI
- NBER, Global Evidence on Business Use of AI
- Stanford Digital Economy Lab, How Do AI Agents Spend Your Money?
- Stanford HAI, AI Index Report 2026
Ilustración: captura del sitio de McKinsey
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