La IA ya entró en las empresas, pero casi todas siguen trabadas en la prueba

La adopción crece en todo el mundo y también en la Argentina, pero el salto a procesos centrales sigue frenado por talento, datos y gestión.

La inteligencia artificial dejó de ser una promesa para directorios curiosos y pasó a ocupar un lugar real dentro de las empresas. El problema es que esa entrada masiva no asegura impacto profundo: muchas compañías ya prueban herramientas, automatizan tareas puntuales y suman pilotos, pero todavía no consiguen llevar esa tecnología al corazón de sus operaciones. Ahí aparece la verdadera dificultad del momento, porque el debate ya no gira sobre si conviene incorporar IA, sino sobre por qué cuesta tanto convertirla en productividad sostenida.

Los números globales muestran con claridad esa contradicción. La última encuesta global de McKinsey señala que el 88% de los encuestados dice que su organización usa IA de manera regular en al menos una función del negocio, contra 78% un año antes. Pero cuando la medición pasa del uso a la escala, el cuadro cambia: la mayoría sigue en fase de experimentación o piloto y apenas alrededor de un tercio reporta que empezó a escalar sus programas de IA.

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Ese cuello de botella no se explica por falta de entusiasmo ni por ausencia de inversión inicial. La misma investigación de McKinsey muestra que la herramienta ya está instalada en el lenguaje corporativo, pero todavía no fue incrustada con suficiente profundidad en flujos de trabajo y procesos para generar beneficios materiales a nivel empresa. El hallazgo más incómodo para los ejecutivos no es que la IA falle, sino que muchas veces queda atrapada en pruebas vistosas, sin modificar de verdad la forma en que una organización produce, decide o vende.

La consecuencia económica de esa brecha también aparece en los resultados. McKinsey detectó que apenas 39% de los consultados reporta impacto sobre el EBIT a nivel empresa, aun cuando 64% afirma que la IA está habilitando innovación. En otras palabras, la tecnología ya mueve ideas y casos de uso, pero todavía no logra, en una porción amplia del mercado, traducirse en mejora financiera estructural sobre toda la operación.

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Detrás de ese límite empieza a pesar cada vez menos la cuestión puramente tecnológica y cada vez más la humana. El World Economic Forum advierte que los empleadores esperan que cambie el 39% de las habilidades clave requeridas en el mercado laboral hacia 2030, con la IA y el análisis de datos entre las capacidades que más crecerán en importancia. Esa transformación obliga a revisar no sólo software y procesos, sino también perfiles, roles, formación y formas de coordinación interna.

La presión sobre el talento ya no es abstracta. El AI Jobs Barometer 2025 de PwC sostiene que las habilidades vinculadas a IA cambian 66% más rápido en los empleos expuestos a esta tecnología que en el resto, y que los trabajadores con competencias en IA capturan una prima salarial del 56%. Ese dato dice dos cosas al mismo tiempo: que el mercado ya premia ese conocimiento y que la escasez de personas capaces de usar la herramienta con criterio puede transformarse en una barrera más dura que el costo del software.

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En América Latina, el problema se agrava por obstáculos previos a la ola generativa. El BID viene señalando que la digitalización empresaria en la región se frena históricamente por la escasez de talento digital, la falta de conocimiento sobre tecnologías y beneficios, y las dificultades para apropiarse del retorno de la inversión. Ese diagnóstico ayuda a entender por qué en muchas empresas la IA no se estrella contra el algoritmo, sino contra una base más elemental: datos flojos, equipos poco preparados y estructuras incapaces de absorber el cambio.

El caso argentino combina esa tensión global con una adopción bastante más extendida de lo que todavía muchos suponen. Un estudio de Microsoft difundido en marzo mostró que el 60% de las PyMEs argentinas ya usa algún tipo de IA o IA generativa, y que el 58% afirma utilizarla siempre o con frecuencia; entre las medianas, esa adopción trepa al 96%. Sin embargo, el mismo trabajo admite que la mitad de las empresas todavía necesita cambios culturales para aprovechar mejor la tecnología, una señal de que usarla no es lo mismo que integrarla.

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Por eso, el verdadero salto no parece estar en sumar una licencia más o lanzar un chatbot rápido, sino en rediseñar cómo se trabaja. La propia evidencia de McKinsey marca que rediseñar flujos de trabajo es uno de los factores que más distingue a las compañías que obtienen valor real, mientras que el BID insiste en que sin capacidades organizacionales y talento suficiente el retorno a la inversión digital se debilita. La discusión, entonces, dejó de ser técnica en el sentido estrecho: la IA ya no se juega sólo en el sistema que se compra, sino en la empresa que se anima o no a cambiarse a sí misma para usarlo bien.

En ese punto es donde la promesa se vuelve examen. Las empresas ya demostraron que pueden incorporar inteligencia artificial en alguna parte del negocio; lo que todavía no está resuelto es cuáles serán capaces de empujarla hasta sus procesos centrales, con talento, datos y decisión de gestión suficientes para sostenerla. El riesgo que queda abierto no es quedarse afuera de una moda, sino llegar tarde a una reorganización productiva donde probar ya no alcanza y escalar empieza a ser la única diferencia que importa.

Fuente: Ámbito, McKinsey & Company, Source, Publicaciones IADB, PwC, Foro Económico Mundial.