Un pequeño grupo de compañías está ganando la carrera de la inteligencia artificial mientras el resto observa desde la grada. Esa es, en síntesis, la conclusión del AI Performance Study 2026 de PwC, publicado el 13 de abril. <cite index="12-3">El estudio revela que el 74% del valor económico de la IA lo captura apenas el 20% de las organizaciones, lo que indica que muchas empresas invierten en la tecnología pero solo una minoría logra traducir ese esfuerzo en retornos financieros medibles.</cite> La investigación se basa en <cite index="11-6">1.217 entrevistas a altos directivos, principalmente de grandes empresas cotizadas, repartidas en 25 sectores.</cite>
El diagnóstico no es nuevo, pero ahora tiene cifras concretas. <cite index="5-4,5-5">Un pequeño grupo de empresas ya convierte la IA en retornos financieros medibles, mientras muchas otras aún luchan por ir más allá de los pilotos. Esa brecha empieza a reflejarse en la confianza y la competitividad, y se ampliará rápidamente para quienes no actúen.</cite> El problema no es de presupuesto ni de acceso a la tecnología: es de enfoque.
Por qué la mayoría falla en el salto al retorno real
<cite index="6-8,6-9,6-10">Con la IA, muchas empresas cometen un error comprensible: en lugar de implementar un programa impulsado por la alta dirección, adoptan un enfoque participativo, recolectando iniciativas mediante trabajo colaborativo que luego intentan moldear en algo parecido a una estrategia. El resultado son proyectos que pueden no coincidir con las prioridades de la empresa, que rara vez se ejecutan con precisión y que casi nunca conducen a una transformación.</cite> Dicho de otro modo: muchas organizaciones acumulan pilotos de IA como si fueran trofeos, sin que ninguno de ellos cambie realmente cómo funciona el negocio.
Este patrón tiene consecuencias cuantificables. <cite index="15-7,15-8">Solo el 14% de los trabajadores usa IA generativa a diario pese al gasto corporativo masivo. Esa brecha de adopción significa que las herramientas compradas no se integran en los flujos de trabajo a una escala que produzca ganancias de productividad medibles.</cite> Y además, <cite index="15-9">desplegar IA sin cambiar los procesos subyacentes que se supone debe mejorar no genera retorno, porque la tecnología por sí sola no puede reestructurar cómo se hace el trabajo.</cite>
Otro freno estructural es la confianza de los propios ejecutivos. Según la 29ª Encuesta Global de CEO de PwC, <cite index="9-5">menos de una cuarta parte de los altos ejecutivos afirma que la IA se aplica extensamente en las actividades principales, y la mayoría no reporta ganancias significativas en ingresos ni reducciones de costes en el último año.</cite> Mientras tanto, <cite index="5-10">solo tres de cada diez directores generales confían en el crecimiento de ingresos durante los próximos doce meses, frente al 38% en 2025.</cite>
Qué hacen diferente las empresas que sí rentabilizan la IA
La buena noticia es que el estudio también describe con precisión el patrón de quienes triunfan. <cite index="12-5,12-6">Las empresas con los mejores retornos no usan la IA solo como herramienta de productividad. En lugar de centrarse únicamente en reducir costes, la emplean para impulsar el crecimiento, explorar nuevas fuentes de ingresos y reinventar sus modelos de negocio.</cite> Es la diferencia entre usar la IA para hacer lo mismo más barato o usarla para hacer cosas que antes eran imposibles.
<cite index="11-20">El análisis de PwC muestra que capturar oportunidades de crecimiento derivadas de la convergencia entre industrias es el factor más determinante en el rendimiento financiero ligado a la IA, por delante de las ganancias en eficiencia.</cite> Las compañías líderes son, según el informe, <cite index="11-2,11-3">entre dos y tres veces más propensas a usar la IA para identificar y perseguir oportunidades de crecimiento y reinventar su modelo de negocio, y el doble de propensas a rediseñar los flujos de trabajo para integrar la IA en lugar de simplemente añadir herramientas de IA encima de los procesos existentes.</cite>
En cuanto a la automatización, <cite index="12-9">las empresas con los mejores resultados financieros impulsados por IA son 1,8 veces más propensas a usar la IA para ejecutar múltiples tareas con límites definidos, 1,9 veces más propensas a operar la IA de forma autónoma y autooptimizada, y 2,8 veces más propensas a haber aumentado el número de decisiones tomadas sin intervención humana.</cite>
<cite index="16-1">Estas empresas líderes invierten 2,5 veces más en IA que sus competidoras, con un enfoque en desarrollos dirigidos y alineados con prioridades estratégicas, lo que les permite desbloquear el doble de valor de la IA y obtener un rendimiento 7,2 veces superior.</cite> No se trata, por tanto, de gastar más a ciegas, sino de gastar con un objetivo claro y una arquitectura organizativa que permita escalar.
La regla del 80/20 que muchos ignoran
Uno de los hallazgos más contraintuitivos del ecosistema de investigación de PwC es lo que podría llamarse la regla del 80/20 aplicada a la IA. <cite index="19-2,19-3">La tecnología aporta solo alrededor del 20% del valor de una iniciativa. El 80% restante viene de rediseñar el trabajo, para que los agentes puedan encargarse de las tareas rutinarias y las personas puedan centrarse en lo que realmente genera impacto.</cite> En otras palabras, contratar una licencia de IA generativa sin reorganizar cómo trabaja el equipo es como instalar un motor de Fórmula 1 en un coche que sigue circulando por el mismo atasco de siempre.
<cite index="14-3,14-4">PwC advierte de que la brecha entre líderes y rezagados podría agrandarse aún más si las empresas no cambian su enfoque. Las firmas que sigan aprendiendo más rápido, escalando casos de uso exitosos y automatizando decisiones de forma segura están llamadas a reforzar su ventaja con el tiempo.</cite> El mensaje implícito es inquietante: 2026 podría ser el año en que esta divergencia deje de ser corregible para convertirse en una desventaja estructural difícil de revertir.
<cite index="9-17">La investigación de PwC estima que la IA podría añadir hasta un 15% al PIB global en una década</cite>, pero ese potencial no se distribuirá de forma homogénea. El estudio deja claro que la pregunta ya no es si invertir en IA, sino si la organización está preparada para dejar de experimentar y empezar a transformarse de verdad.