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En septiembre de 2026, un gran estudio anunciaba que casi la mitad de las grandes empresas obtienen por fin un valor medible de la IA. Dos meses antes, el instituto de investigación de la misma consultora solo encontraba un 6 % en las cuentas. En enero, más de la mitad de los consejeros delegados encuestados por otra firma decían no haber obtenido ningún beneficio financiero significativo. Las tres cifras circulan, a menudo en el mismo hilo de noticias.
No se contradicen tanto como parece. No miden lo mismo, no plantean la pregunta a las mismas personas y no todas tienen la misma razón para plantearla. Nuestro artículo sobre la rentabilidad de la IA en la empresa explica por qué tarda; este enseña a leer los estudios que lo dicen.
En resumen
- El BCG, que vende consultoría en IA, cuenta un 48,5 % de grandes empresas que declaran un valor medible: es una encuesta en la que los directivos describen sus propios resultados.
- Su instituto de investigación, al leer las cuentas de grandes sociedades cotizadas estadounidenses, solo encuentra un 6 % de líderes.
- En PwC, el 56 % de los consejeros delegados encuestados no ve ningún beneficio financiero significativo; en un estudio universitario, nueve de cada diez directivos no ven ningún efecto en la productividad.
- El único punto en el que todo converge: las empresas que miden el valor en sus cuentas declaran más.
- Ninguno de estos estudios describe a un equipo de 20 a 500 personas.
Cuatro estudios, cuatro respuestas
Estas son las cuatro cifras una al lado de otra, con lo que cada una cuenta de verdad.
de las grandes empresas encuestadas por el BCG declaran un valor medible de la IA en 2026
de las grandes sociedades cotizadas estadounidenses son líderes de la IA, según sus cuentas
de los consejeros delegados encuestados por PwC no han obtenido ningún beneficio financiero significativo
directivos encuestados por investigadores no ven ningún efecto en el empleo ni en la productividad
La primera procede de la encuesta anual del BCG, una consultora que vende asesoramiento en IA, realizada a 1.330 directivos en más de 60 países; más de la mitad de sus empresas superan los 5.000 millones de dólares de facturación, lejos de nuestro público. La serie es espectacular: 26 % en 2024, 40 % en 2025, y luego casi la mitad.
La segunda procede del instituto de investigación del mismo BCG, que no encuestó a nadie: leyó las cuentas de más de 600 sociedades cotizadas estadounidenses de más de 5.000 millones de dólares de capitalización, aún más lejos de nuestro público. La rentabilidad para el accionista de sus líderes, a tres años, supera la mediana en un 9,3 %.
La tercera procede de la 29.ª encuesta mundial de consejeros delegados de PwC, una firma que vende auditoría, consultoría y servicios de IA: 4.454 consejeros delegados en 95 países, resultados ponderados por el PIB y un tamaño de empresa que PwC no publica. La leímos en el comunicado difundido por una agencia de prensa, ya que el sitio de PwC no estaba accesible cuando hicimos la consulta.
La cuarta procede de investigadores del NBER, sin interés comercial: casi 6.000 directivos en Estados Unidos, el Reino Unido, Alemania y Australia. El 69 % de sus empresas usa activamente la IA, pero nueve de cada diez directivos no ven ningún efecto en el empleo ni en la productividad desde hace tres años. Solo hemos leído su resumen.
Por qué no se contradicen
Ponga las cuatro preguntas una al lado de otra y la diferencia se explica.
Lo que miden las encuestas del BCG y de PwC
Lo que el directivo dice de su propia empresa
Un «valor» o un «beneficio» en el sentido que cada uno le da
Baremos que cambian de un año a otro
Lo que miden las cuentas y el estudio universitario
Una rentabilidad bursátil, una productividad, una plantilla
Un umbral fijado por el investigador, no por el encuestado
Un efecto en toda la empresa, no en un proyecto
Obtener un valor medible en un caso de uso y convertirse en líder en las cuentas son dos peldaños muy alejados. Nada impide que una empresa declare un valor real en tres procesos sin que se note en su rentabilidad bursátil. El propio BCG lo reconoce: su informe menciona un sesgo de percepción, y en 2026 evaluó nueve de sus capacidades con más severidad, de 33 comparables de un año a otro. La subida del 26 % al 48,5 % indica una tendencia, no una medición al punto exacto.
¿Qué vale una encuesta declarativa?
Definición
Encuesta declarativa
Una encuesta en la que se pide a las personas encuestadas que describan ellas mismas sus resultados, sin verificarlos en sus cuentas. Útil para seguir una tendencia o una intención, frágil para medir un retorno de la inversión.
Una encuesta declarativa no miente, pero responde a otra pregunta distinta de la que se le atribuye. Bastan cuatro preguntas para leerla.
- ¿Quién responde? Un directivo que ha defendido un presupuesto de IA ante su consejo tiene pocas razones para describirlo como un fracaso.
- ¿Quién encarga el estudio? Las cuatro firmas citadas aquí venden consultoría o servicios de IA. Su interés no hace falsas sus cifras; obliga a decirlo en la misma frase.
- ¿A quién se encuesta? En su mayoría, a empresas de varios miles de millones de dólares. Incluso el estudio del «middle market» de RSM, una firma que vende auditoría y consultoría, empieza en 30 millones de dólares de facturación.
- ¿Ha cambiado la definición? Una serie que sube mientras se mueve el baremo no se lee como una curva.
Un ejemplo muestra la distancia entre declarar y medir. KPMG, que vende auditoría, consultoría y servicios de IA, encuestó a 2.110 directivos de empresas de al menos 100 millones de dólares, lejos de nuestro público: el 95 % tiene una estrategia de IA, el 64 % dice obtener beneficios reales, pero solo el 8 % mide realmente su retorno de la inversión.
El único hilo común: quienes miden
En un punto los estudios coinciden, y es el más útil. El mismo informe del BCG clasificó a las grandes empresas según cómo siguen el valor de la IA, y relacionó ese seguimiento con la parte de la facturación que atribuyen a la IA.
Valor de la IA declarado, en porcentaje de la facturación, según cómo se sigue
Prudencia: es una relación declarada, no una prueba de causa. Quizá las empresas que tienen éxito miden más porque tienen algo que mostrar. Pero solo el 12 % sigue el valor de la IA directamente en su cuenta de resultados, y el 15 % no lo sigue en absoluto. La primera diferencia entre empresas no es, por tanto, tecnológica: es saber lo que se gana.
Antes de preguntarse si la IA da dinero, hay que saber lo que cuesta hoy la tarea que se le quiere confiar.
¿Y para un equipo de 20 a 500 personas?
Ninguno de los estudios citados describe una empresa de este tamaño. Las consultoras encuestan a sus clientes, y sus clientes son grandes. Lo que se puede sacar para un equipo más pequeño cabe en un método, no en un porcentaje.
Lo aplicamos a nuestras propias herramientas. En el pipeline de traducción que operamos para Palmora Property, un portal inmobiliario en seis idiomas, seguimos el coste por segmento traducido: el cambio de proveedor lo dividió por 60, y el 95 % de los segmentos sale de la caché tras la primera pasada, sin volver a llamar a la IA (proyecto CNT.7). Estas cifras valen para ese pipeline concreto. Existen porque la medición se puso antes del cambio, no después.
- Elegir una tarea.
Una sola, con un volumen conocido: tramitar una factura, responder a una solicitud, traducir una página.
- Medir el punto de partida.
Tiempo dedicado, coste, plazo, tasa de error, antes de cualquier herramienta.
- Medir al cabo de tres meses.
La misma cifra, en el mismo lugar, y no una impresión.
- Llevarla a las cuentas.
Una línea de coste que baja, u horas reasignadas a un trabajo concreto.
Sin un punto de partida cifrado, una herramienta de IA no puede defenderse cuando el presupuesto se ajusta, ni corregirse cuando cuesta más de lo que aporta. El coste, en cambio, se puede seguir: nuestra guía sobre el coste de la IA en la empresa muestra cómo preverlo antes de la factura.
Lo que pensamos
Lo esencial
Nuestra postura, firmada por Jim
La cifra buena no es ni el 48,5 % ni el 6 %: es la suya. Un estudio de consultora dice en qué dirección va el mercado de las grandes empresas; no dice si su próximo proyecto de IA será rentable. Cambiaríamos de opinión si un estudio realizado con empresas de 20 a 500 personas, por un organismo sin interés comercial y a partir de sus cuentas, contradijera lo que muestran estos cuatro.
Para leer un estudio, la regla de la casa que todo el mundo cita también merece un desvío: contamos cómo la regla 70/20/10 se convirtió en una estadística. Y si prefiere partir de una tarea cifrada y no de un estudio, es el enfoque de nuestro Sprint Audit y hoja de ruta de IA.
Preguntas frecuentes
¿Cuántas empresas ganan realmente dinero con la IA?
Depende de lo que se cuente. Entre las grandes empresas encuestadas por el BCG, el 48,5 % declara un valor medible en 2026. Al leer las cuentas, su instituto solo encuentra un 6 % de líderes entre las grandes sociedades cotizadas estadounidenses. Ninguno de estos estudios se refiere a empresas de 20 a 500 personas.
¿Es fiable una encuesta declarativa?
Para seguir una tendencia, sí. Para medir un retorno de la inversión, no: los encuestados describen sus propios resultados, a menudo los de proyectos que han defendido, y quien la encarga suele vender lo que estudia. Se lee con su muestra, su promotor y su definición.
¿Por qué varían tanto las cifras de la misma consultora?
Porque no miden lo mismo. La encuesta del BCG recoge declaraciones de directivos; su instituto lee las cuentas de sociedades cotizadas. Un valor declarado en unos pocos procesos no se ve necesariamente en una rentabilidad bursátil.
¿Cómo saber si la IA es rentable en mi empresa?
Midiendo una tarea concreta antes y después: tiempo, coste, plazo o errores, y llevando luego la diferencia a las cuentas. Es también lo que distingue, en la encuesta del BCG, a las empresas que declaran más valor.
Fuentes
- La encuesta anual del BCG (nueva pestaña)web-assets.bcg.com
- Instituto de investigación del mismo BCG (nueva pestaña)bcg.com
- 29.ª encuesta mundial de consejeros delegados de PwC (nueva pestaña)aap.com.au
- Investigadores del NBER (nueva pestaña)nber.org
- RSM (nueva pestaña)rsmus.com
- KPMG (nueva pestaña)kpmg.com
Jim · fundador de Brain Plus AI
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