Hace poco más de una semana, McKinsey publicó la edición de 2026 de su encuesta anual sobre el estado de la IA en las empresas: 1.719 directivos y profesionales, en 97 países, fueron encuestados entre mayo y junio de este año.
Hay un dato que va a circular mucho estos días porque suena a titular ‘clickbait‘: solo el 6% de las organizaciones son lo que McKinsey llama «AI high performers« (empresas que atribuyen a la IA al menos un 5% de su EBIT y describen su impacto como «significativo»).
O si queremos verlo al revés: el 94% no está viendo ese retorno.
Pero, ese no es el dato que de verdad importa.
El que importa es este: el 80% de las personas encuestadas dice que la IA sí le ha hecho más productivo a nivel individual, y un 50% dice que le ayuda a tomar mejores decisiones en su día a día.
Es decir, la IA funciona. A nivel de personal, al menos, funciona. Y aun así, el impacto financiero a nivel de negocio lleva dos años seguidos prácticamente congelado: un 37% de los encuestados atribuye algún impacto en el EBIT (Earnings Before Interest and Taxes: es el beneficio de una empresa antes de deducir los intereses y los impuestos) a la IA, casi el mismo porcentaje que en la encuesta que realizaron en el 2025.
Eso no es una contradicción. Es la prueba, con datos de campo y a escala global, de algo que llevo años viendo en negocios mucho más pequeños: confundir «la gente usa IA» con «tenemos un sistema» es exactamente el error que define a la categoría de negocios con la que más trabajo: tengo el negocio, me falta el sistema.
El motor no es el problema, el coche sí.
Piénsalo así. Le das a alguien un Fórmula 1 y lo sueltas en un atasco en medio de la ciudad. El motor es una brutalidad, puede acelerar de 0 a 100 en menos de tres segundos. Y sigue ahí, parado, en la misma cola que todos los demás, porque el problema nunca estuvo en el motor: está en el semáforo, en el atasco o en el resto de coches que no se han movido ni un centímetro.
Eso es exactamente lo que está pasando con la IA en la mayoría de las empresas ahora mismo. Se está instalando un motor de Fórmula 1 (una persona usando IA, es más rápida y más productiva a nivel individual) encima de un sistema de tráfico que sigue siendo el mismo de siempre: los mismos procesos, la misma manera de decidir, el mismo cuello de botella de siempre.
El motor va más rápido, el atasco sigue igual.
El propio informe de McKinsey lo confirma cuando compara a las empresas que sí están sacando partido real con las que no. Los «high performers» no se limitan a meter inteligencia artificial en lo que ya hacían: casi tres de cada cuatro (74%) han rediseñado a fondo sus flujos de trabajo a raíz de usar IA, frente a sólo una de cada cuatro (25%) del resto de las empresas.
La diferencia no está en qué herramienta de IA usan. Está en si tocaron el sistema alrededor de ella, o no.
Por qué esto es un problema de sistema, no de herramienta
Este es el patrón que veo una y otra vez, con IA o sin ella, en negocios que ya tienen actividad pero, no tienen resultados predecibles: hay presencia digital, hay contenido, a veces hay inversión en ads, o ahora en IA, pero nadie sabría explicar con precisión qué está generando qué resultado. Se confunde actividad con estrategia.
Con la inteligencia artificial pasa lo mismo, sólo que más rápido y con más ruido alrededor. Es fácil ver el efecto individual (yo, con esta herramienta, hago esto en la mitad de tiempo) y muy difícil ver el efecto en el negocio, porque el efecto en el negocio no aparece sólo con usar la herramienta: aparece cuando el proceso completo se rediseña alrededor de lo que esa herramienta permite hacer de forma diferente.
Si el proceso sigue siendo el mismo, la ganancia individual se queda ahí, en anécdota para la comida de empresa, y nunca llega a la cuenta de resultados.
El propio informe señala también que las empresas a las que más les está costando escalar son a las de menor tamaño (un tercio, frente a más de la mitad en grandes empresas, con más de 1.000 millones de facturación), precisamente porque son las que menos margen tienen para pararse a rediseñar el sistema, en lugar de simplemente añadir una herramienta más encima del caos existente,.
La pregunta que de verdad hay que hacerse
No es «¿qué IA usamos?». Esa pregunta por si sola no lleva a ningún sitio, es la misma pregunta que llevamos haciéndonos con cada herramienta nueva desde hace quince años, y la respuesta siempre es la misma: la herramienta ayuda a quien ya tiene claro qué proceso está intentando mejorar, y no hace nada por quien no lo tiene claro.
La pregunta importante es: ¿qué proceso concreto vamos a rediseñar para que la productividad individual que ya estamos viendo se convierta en un resultado medible a nivel de negocio? Si no hay una respuesta a eso, no hace falta más IA. Hace falta un sistema.
Si en tu empresa la IA es, hoy, una herramienta más encima del caos de siempre, el problema no es la IA.
Fuente: McKinsey & Company, «The State of AI: Global Survey 2026» (QuantumBlack), publicado el 25 de agosto de 2026 — mckinsey.com. Encuesta a 1.719 profesionales en 97 países, realizada entre mayo y junio de 2026.
