El «cero retorno» de la IA no es un problema de modelos, sino de cómo trabajan y miden las empresas

Si la IA realmente no estuviera cumpliendo, ¿habría bancos que anuncian mejoras de dos cifras mientras un economista de Apollo no ve nada? Las dos cosas circulan ahora mismo, y la contradicción dice más sobre cómo funcionan las empresas que sobre la calidad de los modelos.

El detonante es Torsten Slok, economista jefe de Apollo, cuya advertencia de «cero retorno financiero» está dando la vuelta al mundo. Según resume Seeking Alpha, la IA no ha mejorado la productividad ni los márgenes de beneficio de la mayoría de las empresas ajenas al sector tecnológico. PCMag señala que los ingresos por empleado de las «Magníficas 7» han subido en torno a un 30 % en cuatro años. Compáralo con el resto de la economía, donde él no ve ese retorno: la brecha es la noticia.

Se compró la herramienta, pero no se cambió el trabajo

Nuestra lectura, y es una interpretación, no el diagnóstico expreso de Slok: una empresa que compra una licencia de chatbot y deja intacto el flujo de trabajo ha comprado una máquina de escribir más rápida. El ahorro se queda en unos minutos por empleado, se diluye en la jornada y nunca llega a un margen. Las grandes tecnológicas sí obtienen resultados porque su trabajo ya es software, ya está instrumentado y es fácil de reconstruir en torno a las nuevas herramientas. Una aseguradora o una cadena de tiendas medianas primero tiene que rediseñar aprobaciones, traspasos y responsabilidades.

Hay algunos indicios de esto en la documentación, aunque proceden de un estudio encargado por un proveedor. Protegrity citó una investigación de Enterprise Management Associates, y según SiliconANGLE, el 83 % de los directivos vio retrasos en sus proyectos y el 82 % llevó los agentes a producción en un estado mermado, sin las herramientas ni los datos que los harían útiles. Diego Loureda, de la propia Protegrity, resumió bien el problema de gobernanza: las empresas aprueban proyectos, pero «tienen que aprobar patrones». Conviene tomar las cifras con la cautela que merece cualquier encuesta cercana a un patrocinador. Aun así, el cuadro es conocido: el agente no es tonto, lo han esposado con un proceso diseñado para una época más lenta.

No se puede ver un retorno que nunca se preparó para medir

La segunda mitad del problema es contable. La propia página de investigación de Apollo admite que los estudios académicos no son concluyentes sobre el impacto de la IA en la productividad, y a la vez sostiene que seguimos al principio de un auge de la productividad laboral, con efectos claros en sectores concretos. Parece contradictorio hasta que te fijas en la unidad de análisis. Los márgenes de beneficio agregados son un instrumento romo. Las mejoras en el plazo de entrega de un equipo pueden desvanecerse antes de llegar a la cuenta de resultados, sobre todo si nadie decidió de antemano si las horas liberadas se traducirían en menores costes, más volumen o productos nuevos.

Por eso es probable que un titular como «los bancos registran mejoras del 10 % al 50 % en productividad, plazos y costes» pueda convivir con el «cero retorno». De Economic Times solo tenemos el titular, no la metodología, así que no nos apoyaremos en él. Pero una mejora en el tiempo de ciclo dentro de una función se puede medir. Una mejora en el beneficio de toda la empresa exige que alguien la contabilice. La mayoría de las compañías no ha desarrollado esa musculatura.

Hasta los proveedores se cubren las espaldas. Adobe, que informa de que sus ingresos recurrentes anualizados centrados en IA crecen más de un 150 % interanual, advierte también en su informe de que los clientes quizá no adopten ni paguen por sus ofertas de IA como se espera. Cuando el vendedor enumera la adopción como un riesgo, que el comprador se pregunte por el ROI no es paranoia.

Por qué la lectura de la «burbuja» es demasiado simple

Es tentador tomar la advertencia de Slok como prueba de que los modelos están sobrevalorados. Nos parece la conclusión más débil. Nada de lo que hemos revisado muestra que los modelos fallen en sus tareas; muestra que las organizaciones fallan al absorberlos. Esa distinción importa también a los inversores. Un boletín de trading en directo suma los planes de inversión de capital para 2026 de Amazon, Alphabet, Microsoft y Meta en unos 720.000 a 740.000 millones de dólares, una cifra que consideramos un cálculo propio de ese medio. Si el cuello de botella son los procesos y no la capacidad, más capacidad no cierra por sí sola la brecha del retorno. John Ternus, consejero delegado de Apple, dijo que no quiere lanzar IA «por el simple hecho de tener IA», y esa frase funciona mejor como principio de gestión que como eslogan de producto.

Qué hacer con todo esto

Si diriges un equipo, no preguntes si el modelo es lo bastante bueno. Pregunta qué flujo de trabajo rediseñarías si la herramienta fuera gratis, quién es dueño de las horas ahorradas y qué cifra de qué informe debería moverse. Elige un proceso, reconstrúyelo y mídelo antes y después. Si lees el titular del «cero retorno» como inversor, léelo como una advertencia sobre medición y adopción, no como un veredicto sobre la tecnología.

Nuestro veredicto: el problema del ROI es real, pero es sobre todo nuestro. Las empresas que traten la IA como una compra seguirán viendo ceros. Las que la traten como una razón para reescribir cómo fluye el trabajo, y cuenten el resultado con honestidad, serán las que dejen anticuado el gráfico de Slok.