El 88% de las empresas ya invirtió en IA, pero solo el 24% logra retorno real: la brecha de estrategia que nadie corrige

Imagina a Marisol, dueña de una tienda de repuestos en Quito con doce empleados. Hace seis meses contrató ChatGPT Plus para responder mensajes de WhatsApp, un asistente de IA para redactar publicaciones y una app de facturación con “insights automáticos”. Le dirías que su negocio “ya usa IA”. Y tendría razón, en el sentido más superficial posible. Pero si le preguntas cuánto le devolvió esa inversión en ventas, en horas ahorradas o en decisiones mejores, se queda callada. No lo sabe. Nadie se lo preguntó nunca, ni ella misma se lo planteó como pregunta.

Ese silencio es, exactamente, el tema de esta nota. No es una historia sobre si la IA funciona o no. Es sobre la distancia enorme —y medible— entre comprar herramientas de IA y tener una estrategia digital formal que las convierta en resultados. Un informe reciente de KPMG le pone números a esa distancia, y son números incómodos.

Y no es un problema exclusivo de Marisol. Es, según el propio informe, el estado normal de la mayoría de las empresas del planeta en este momento: entusiasmo alto, ejecución baja, y una brecha en el medio que casi nadie mide porque implicaría admitir que la inversión no se está aprovechando.

El entusiasmo por la IA es casi unánime

Arranquemos por lo que sí funciona, porque es real y merece reconocerse. El Global Tech Report 2026 de KPMG, elaborado a partir de la opinión de 2.500 ejecutivos de tecnología en 27 países, encontró que el 88% de las empresas ya invirtió en capacidades de IA automatizada —es decir, agentes capaces de ejecutar tareas de forma autónoma, no solo responder preguntas—. En paralelo, encuestas recientes sobre Sudamérica ubican la adopción de IA generativa en las empresas de la región en un 95%.

Son cifras de consenso casi total. Prácticamente nadie discute ya si debería usar IA en su negocio. La pregunta quedó saldada en algún punto de 2025. Lo que no quedó saldado —y aquí empieza lo interesante— es qué significa “usarla” de verdad.

Porque adoptar una herramienta y tener una estrategia son cosas distintas, aunque en el discurso cotidiano se mezclen todo el tiempo. Comprar una suscripción es una decisión de compra. Definir en qué procesos entra esa IA, qué métrica mueve, quién es responsable de que funcione y cómo se mide el retorno es una decisión estratégica. La primera la toma cualquiera en cinco minutos. La segunda requiere sentarse, mapear el negocio y, muchas veces, decir que no a la mitad de las herramientas de moda.

Pero la ejecución cuenta una historia distinta

Acá es donde el informe de KPMG se vuelve incómodo de verdad. El 74% de las empresas dice que sus iniciativas de IA ya están generando valor de negocio. Suena bien, hasta que se cruza con el siguiente dato: solo el 24% logra retorno de inversión (ROI) consistente en múltiples casos de uso de IA, no en uno aislado que salió bien por casualidad.

Es decir: tres de cada cuatro empresas creen que la IA les está aportando algo. Pero solo una de cada cuatro puede demostrar, con números, que ese algo se repite y se sostiene más allá de un experimento puntual. La diferencia entre “sentir que funciona” y “poder probar que funciona” es exactamente el tamaño de la brecha de la que habla el título de esta nota.

En América Latina el patrón se repite con matices propios. El 74% de las empresas de la región reportó dificultades para escalar sus iniciativas de IA y capturar valor real más allá de la fase piloto, y más del 70% de las pymes mantiene niveles bajos de madurez digital pese a que el 95% reconoce beneficios concretos de la transformación digital cuando esta sí se hace bien. El reconocimiento del beneficio va muy por delante de la capacidad de ejecutarlo.

Las tres grietas por donde se escapa el retorno

KPMG identifica obstáculos concretos, no abstractos, y vale la pena desglosarlos porque cada uno tiene una causa raíz distinta y, por lo tanto, una solución distinta.

Talento que no alcanza

El 53% de las organizaciones admite que no tiene el talento necesario para llevar adelante sus planes de transformación digital. No se trata solo de contratar “un experto en IA” —ese perfil, además, es escaso y caro—. Se trata de que casi nadie dentro de la empresa tiene tiempo asignado para pensar en cómo integrar estas herramientas al flujo de trabajo real. La IA se vuelve una tarea más que alguien hace “cuando puede”, y lo que se hace cuando se puede casi nunca se sostiene.

Deuda técnica acumulada

El 69% de las empresas reconoce haber acumulado deuda técnica por priorizar velocidad y costos bajos por encima de seguridad, escalabilidad y estandarización de datos. Traducido a un negocio pequeño: si tus datos de clientes están repartidos entre tres hojas de cálculo, dos apps distintas de mensajería y la memoria de tu vendedor más antiguo, ninguna IA —por buena que sea— puede conectar esa información y sacarte un patrón útil. La IA no arregla el desorden de base; lo hereda y, si acaso, lo amplifica.

Adopción experimental, nunca integrada

El 36% de las pymes latinoamericanas ya usa herramientas de IA, pero más de la mitad lo hace a través de versiones gratuitas, sueltas, sin conexión entre sí ni con ningún objetivo de negocio escrito. Es el equivalente a tener gimnasio pagado y no ir nunca: la intención está, el gasto está, el resultado no aparece porque falta el plan detrás.

• Sin un responsable claro de “que la IA funcione”, nadie mide si funciona.
• Sin datos ordenados, cada herramienta nueva empieza de cero.
• Sin un objetivo numérico previo (horas, ventas, costos), cualquier resultado parece “bueno” aunque no lo sea.

Dos negocios, el mismo gasto, resultados opuestos

Para que la brecha deje de ser un concepto abstracto, sirve imaginar dos versiones del mismo negocio, gastando exactamente lo mismo en IA cada mes. La primera versión —la más común, según los datos que acabamos de ver— compra un asistente de IA para redes sociales, prueba un chatbot para WhatsApp durante dos semanas y lo abandona porque “no daba buenas respuestas”, y suma una app de facturación con IA porque la recomendó un colega. Tres gastos, cero conexión entre ellos, cero métrica de por medio. Al cierre del trimestre, nadie en esa empresa puede decir si esos gastos valieron la pena, y la conversación termina en una sensación difusa de “sí ayuda, más o menos”.

La segunda versión gasta el mismo dinero, pero antes de contratar nada se hizo una pregunta: ¿cuál es el cuello de botella real de este negocio? Si la respuesta es “tardamos demasiado en responder consultas de clientes”, entonces todo el presupuesto de IA del trimestre va ahí, a un solo proceso, con una meta escrita (“bajar el tiempo de primera respuesta de 6 horas a 30 minutos”) y un responsable que revisa el avance cada dos semanas. No prueba tres herramientas sueltas: prueba una, la ajusta, y recién cuando esa funciona pasa a la siguiente prioridad. Es la diferencia entre el 74% que solo “siente” resultados y el 24% que los puede demostrar con un número al final del mes.

Los que sí lo hacen bien están ganando mucho más de lo que crees

Y esta es la parte que casi nadie cuenta cuando habla de la “burbuja de la IA”: entre las empresas que sí lograron una estrategia disciplinada, el retorno es real y es alto. Las organizaciones de mejor desempeño reportaron retornos de 4,5 veces su inversión en IA, apoyadas en bases operativas más sólidas y estrategias tecnológicas más disciplinadas.

Y el dato que más debería importarle a un lector que dirige un negocio pequeño es este: las organizaciones más chicas que ejecutan bien también ven retornos fuertes, del orden de 3,6 veces la inversión. El tamaño de la empresa no es la barrera. La barrera es la disciplina de ejecución.

“Las empresas más pequeñas que ejecutan con disciplina alcanzan retornos de 3,6 veces su inversión en IA, casi al nivel de las grandes organizaciones líderes (4,5x)” — KPMG Global Tech Report 2026.

Esto desmonta una excusa muy cómoda: la de que “la IA con estrategia real es cosa de corporativos con presupuesto”. Los números dicen lo contrario. Lo que separa a un negocio pequeño que gana de uno que solo gasta no es el tamaño de la chequera, es tener un plan escrito, aunque sea de una página, antes de contratar la siguiente herramienta.

Lo que cuesta no tener estrategia, en números concretos

Postergar esta conversación tampoco es gratis ni neutro. El 35% de las organizaciones que no cuentan con una estrategia clara de IA ya reporta pérdida de ventaja competitiva frente a rivales que sí la tienen. No es una amenaza a futuro: es algo que ya le está pasando a una de cada tres empresas sin plan, hoy mismo, mientras leés esto.

Y la ventana para corregirlo se sigue abriendo, no cerrando: el 31% de las pymes de la región ya invirtió en IA y el 80% planea hacerlo durante este año. Es decir, la mayoría de tus competidores directos todavía está en la fase de “comprar herramientas sueltas”. Formalizar una estrategia ahora, cuando el resto sigue experimentando sin rumbo, es una ventana de diferenciación que se va a cerrar más rápido de lo que parece.

Cómo cerrar la brecha esta semana, sin contratar un ejército

Ninguno de los pasos que siguen requiere un departamento de IA ni un presupuesto de seis cifras. Requieren, eso sí, sentarse una tarde y escribirlos —lo que ya te pone por delante de la mayoría de las empresas del informe. Una forma simple de ordenarlo es pensarlo en tres tiempos.

Esta semana: elige y define

• Elige un solo proceso, no diez. Atención al cliente, cobranza o generación de contenido: escoge el que más tiempo te quita hoy y enfoca ahí la primera herramienta de IA.
• Escribe el objetivo antes de contratar nada. Un número concreto: horas ahorradas por semana, minutos de tiempo de respuesta, puntos de tasa de conversión. Sin número previo, cualquier resultado te va a parecer “bueno”.
• Nombra un responsable, aunque seas tú mismo. Alguien tiene que revisar el avance, o nadie lo hará.

Este mes: ordena antes de sumar

• Junta los datos dispersos en un solo lugar. Un cliente, un historial. Sin esto, cada IA nueva arranca de cero y nunca conecta lo que ya sabes de tu negocio.
• Da de baja lo que no mide nada. Si llevas tres meses pagando una herramienta y no puedes decir qué cambió por usarla, cancélala. Ese dinero rinde más concentrado en el proceso que sí elegiste.

Cada trimestre: revisa y recién entonces expande

• Mide en la misma unidad que mides tu negocio. No “publicaciones generadas” sino ventas, costos o retención. Si no puedes traducir el resultado a dinero u horas, todavía no sabes si te sirve.
• Recién cuando el primer proceso demuestre retorno, suma el segundo. Escalar de a uno es lento al principio y mucho más rápido después, porque cada proceso nuevo hereda datos y disciplina ya ordenados.

Para quien ya recorrió el paso uno y busca ayuda estructurada para ordenar la automatización de tareas del negocio en vez de sumar apps sueltas, vale la pena revisar opciones como Automation IA Manager, pensada justamente para ese tramo intermedio entre “probar IA” y “tener un sistema que la sostiene”.

Marisol, la dueña de la tienda de repuestos, todavía no sabe cuánto le devolvió su inversión en IA. Pero la buena noticia —la que de verdad importa para quien lee esto— es que corregirlo no exige empezar de cero ni gastar más. Exige, simplemente, dejar de comprar herramientas y empezar a escribir, aunque sea en una hoja, qué se supone que cada una tiene que lograr. Esa hoja es la diferencia entre el 74% que “siente” que la IA funciona y el 24% que puede probarlo.