Inteligencia artificial avanza en empresas, pero su rentabilidad aún no está clara
La inteligencia artificial (IA) gana terreno entre las empresas, pero todavía son pocas las organizaciones que pueden demostrar con claridad cuánto dinero les genera esta tecnología. Apenas 7 por ciento reporta haber consolidado un retorno de inversión.
El estudio Global AI Pulse Q2 2026, elaborado por KPMG, señala el avance en la adopción de la IA en empresas, el cual es acelerado.
En apenas un trimestre, la proporción de organizaciones en México que se encontraba en una fase activa de incorporación de inteligencia artificial pasó de 17 a 26 por ciento.
El estudio señala que el 78 por ciento de las empresas consultadas ya identifica beneficios derivados del uso de IA, principalmente en productividad, reducción de costos y toma de decisiones.
No obstante, este impacto todavía no se traduce necesariamente en resultados financieros que puedan ser medidos y justificados.
Uno de los principales problemas es el control de los costos. El estudio de KPMG encontró que 50 por ciento de las organizaciones mexicanas tuvo que replantear proyectos de inteligencia artificial debido a que el gasto comenzó a superar el valor que esperaban obtener.
Además, 38 por ciento de las empresas reconoce que únicamente tiene una visibilidad parcial sobre el gasto relacionado con el consumo de inteligencia artificial, lo que dificulta determinar cuánto se está invirtiendo y cuál es el beneficio económico obtenido.
El análisis advierte que las empresas que incorporan mecanismos de control de costos y revisiones dentro de sus procesos de aprobación tienen cinco veces más probabilidades de reportar un retorno de inversión consolidado.
David Lati, CRO de LDM, señaló que el principal desafío para las empresas no es solamente incorporar nuevas herramientas tecnológicas, sino identificar en qué áreas pueden generar un cambio relevante y establecer desde el inicio mecanismos para medir sus resultados.
La incorporación de inteligencia artificial también está obligando a las empresas a revisar sus procesos internos, la calidad y disponibilidad de sus datos, la integración de sistemas y la definición de responsabilidades.
De esta manera, el siguiente paso en la adopción de IA no estará determinado únicamente por el número de herramientas que incorporen las compañías, sino por su capacidad para vincularlas con objetivos concretos, medir sus resultados y modificar las inversiones cuando los beneficios esperados no se materialicen.