Por: Miguel Upegui, Gerente LHH Outplacement & Desarrollo Colombia
Si pudiera resumir en pocas palabras lo que he oído en tantas conversaciones recientes con clientes y colegas, sería esto: hablamos del retorno de inversión en inteligencia artificial como si fuera evidente, pero cuando llega el momento de probarlo, el silencio es elocuente.
Hablar de Inteligencia Artificial se ha vuelto un acto reflejo. No es del todo una decisión consciente; es casi un tic corporativo, un impulso nervioso por nombrarla en cualquier contexto, como si fuera un estándar de lenguaje de negocios. Basta observar cualquier entrevista a un ejecutivo o a un líder de opinión para notarlo: pasan apenas unos minutos antes de que la IA irrumpa por su cuenta. De hecho, eso hacemos en este momento.
Hay todavía muchas preguntas por resolver, entre ellas el retorno de la inversión en la adopción de IA en las empresas. De los modelos de lenguaje iniciales a la creación de contenido y la automatización, hemos evolucionado a un ritmo increíble y, de nuevo, hablamos de lo impresionante que resulta ver lo que la IA es capaz de hacer. Sin embargo, a la luz de los resultados, parece más una actividad contemplativa: lo decimos, lo hablamos, tenemos la mejor intención con la IA, pero cuesta mucho sustentar el beneficio.
Al explorar un poco más, es evidente que se toman decisiones sustentadas en una gran expectativa, esperando que el futuro se adapte y demuestre resultados que hoy no vemos. De hecho, muchos planes a futuro se construyen sobre la ilusión estratégica de una eficiencia esperada al incorporar la tecnología.
¿Qué dicen los datos sobre la adopción de IA en empresas?
Según McKinsey State of Organizations 2026, menos del 20% de las organizaciones que han intentado adoptar IA han visto un impacto significativo y tangible en sus operaciones, a pesar de que el 88% de los líderes reporta que sus organizaciones ya la están desplegando activamente. Volvemos al punto mencionado: casi todos la usan, pero muy pocos pueden probar el beneficio.
Dato clave: Según McKinsey State of Organizations 2026, el 88% de las organizaciones reporta estar desplegando IA activamente pero menos del 20% ha visto un impacto operativo significativo y comprobable. La brecha entre adopción y resultado es hoy uno de los mayores riesgos estratégicos del liderazgo corporativo.
Lo interesante es lo que distingue a quienes sí lo logran: los llamados AI Pioneers (cerca del 23% de los líderes encuestados). Lo que los separa del resto no es el acceso a mejores herramientas, sino la calidad de las decisiones que toman sobre sus procesos y sus personas. De hecho, el propio estudio plantea una proporción que vale la pena subrayar: por cada dólar invertido en tecnología de IA, las organizaciones deberían invertir cinco en las personas. Lo que significa que si los líderes mejoran su conocimiento y su literacy en IA, y orientan la transformación hacia su gente, las organizaciones se benefician.
El liderazgo como habilitador real de la IA
No significa que los líderes de las organizaciones deban convertirse en expertos en prompting o vibe coding. Pero sí es necesario que tengan, primero, una curiosidad genuina y, al menos, un entendimiento fundacional que permita que la IA se convierta en un habilitador del crecimiento organizacional.
Para los líderes, el mayor beneficio radicará en que, al capitalizar las eficiencias operativas que plantea la IA, puedan dedicar más tiempo a lo importante: las personas, las conexiones, el desarrollo de otros. No se trata solo de beneficios financieros, sino de lograr que los líderes sean más cercanos y que el tiempo ahorrado se reinvierta en mayor presencia con sus colegas y con su organización.
Si quieres profundizar en cómo esto impacta directamente la agenda del C-Suite en la región, te recomiendo leer: Los líderes que construyeron esta empresa no están listos para dirigirla en la próxima década.
En consecuencia, hay un resultado casi inesperado en el mundo corporativo: la tecnología nos puede volver más humanos.
Preguntas frecuentes sobre el ROI de la IA en las empresas
¿Por qué es tan difícil medir el retorno de inversión en inteligencia artificial?
Porque la mayoría de las organizaciones adoptan herramientas antes de definir qué van a medir. Sin indicadores previos a la implementación, no hay línea base contra la cual comparar el resultado. La adopción de IA en empresas sin una estrategia de medición previa convierte los datos en ruido, no en evidencia.
¿Qué distingue a las empresas que sí logran resultados con IA?
La calidad de las decisiones sobre personas, no sobre tecnología. Según McKinsey, por cada dólar invertido en tecnología de IA, las organizaciones deberían invertir cinco en las personas que la usan. Los AI Pioneers no tienen mejores herramientas: tienen mejor liderazgo.
¿Qué deben hacer los líderes para mejorar el ROI de sus inversiones en IA?
Desarrollar una curiosidad genuina y un entendimiento fundacional sobre cómo funciona la IA en sus contextos específicos. No necesitan ser expertos técnicos; necesitan hacer mejores preguntas, tomar mejores decisiones sobre su gente y reinvertir el tiempo recuperado en lo que la tecnología no puede reemplazar: la conexión humana.
