La inteligencia artificial está avanzando desde la etapa de experimentación hacia una fase en la que comienza a demostrar su impacto en los resultados empresariales. Sin embargo, la capacidad de convertir esa tecnología en una ventaja competitiva sigue estando distribuida de manera desigual. Mientras un grupo reducido de compañías logró incorporarla a su estrategia y escalar su aplicación en las operaciones, muchas otras todavía no consiguen traducir sus iniciativas en beneficios significativos.
Esta es una de las principales conclusiones de “The Formula for Agentic AI Value”, el nuevo informe de Boston Consulting Group (BCG) que presenta el Applied AI Index 2026. El estudio, elaborado a partir de una encuesta a 1.330 directivos y altos ejecutivos de más de 20 sectores y 60 países, analiza qué distingue a las organizaciones que están capturando valor de la inteligencia artificial de aquellas que todavía tienen dificultades para hacerlo.
El relevamiento muestra que el 48,5% de las empresas se encuentra en etapas avanzadas de adopción: un 7,5% integra el grupo de mayor madurez, denominado future-built, mientras que otro 41% está escalando sus iniciativas y obteniendo resultados, aunque todavía tiene oportunidades para ampliar su impacto. En el otro extremo, un 47% permanece en una fase emergente y un 4,5% continúa estancado.
La diferencia no radica exclusivamente en disponer de mejores herramientas, invertir más dinero o sumar proyectos. Para BCG, el factor determinante es la combinación de una estrategia clara sobre dónde utilizar la IA para generar una ventaja competitiva y la capacidad de aplicarla efectivamente en los procesos del negocio. Las empresas que reúnen ambas condiciones generan hasta cinco veces más valor a partir de esta tecnología que aquellas que carecen de las dos.
Una brecha que se refleja en los resultados del negocio
Las organizaciones con mayor madurez en inteligencia artificial están ampliando su distancia respecto de las compañías rezagadas. Según el informe, las empresas del grupo future-built registran un crecimiento de ingresos 2,4 veces superior al de las menos avanzadas. También alcanzan un retorno total para el accionista 2,3 veces mayor y una tasa de crecimiento del EBITDA (el resultado antes de intereses, impuestos, depreciaciones y amortizaciones) aproximadamente tres veces más elevada.
Estos resultados están asociados a una forma diferente de gestionar la IA. En lugar de acumular pruebas de concepto o desarrollar soluciones aisladas para áreas específicas, las compañías líderes tienden a concentrar sus esfuerzos en un programa corporativo de varios años, alineado con las prioridades estratégicas y supervisado por la alta dirección.
El 61% de las organizaciones más maduras ya pasó de iniciativas individuales a programas plurianuales que abarcan a toda la empresa. BCG señala, además, que estas compañías tienen 3,5 veces más probabilidades que las rezagadas de financiar un programa específico de transformación con IA.
La diferencia también aparece en la selección de los casos de uso. Las empresas que obtienen mejores resultados priorizan procesos completos y oportunidades de alto impacto, en lugar de limitarse a incorporar herramientas en tareas puntuales. Esto supone revisar cómo se desarrolla el trabajo, cómo circula la información entre las áreas y qué decisiones pueden mejorarse o automatizarse mediante la tecnología.
El informe destaca que las compañías líderes tienen, en promedio, cinco veces más flujos de trabajo implementados a escala que las rezagadas, pese a contar con una cartera de iniciativas que no es proporcionalmente tan grande. La ventaja, por lo tanto, no consiste simplemente en hacer más proyectos, sino en llevar las soluciones adecuadas a la operación cotidiana.
Medir el valor más allá de la implementación tecnológica
Otro de los factores que distingue a las empresas más avanzadas es la forma en que evalúan los resultados. Para BCG, la adopción de IA debe medirse con criterios comparables a los de cualquier otra transformación estratégica, vinculando las iniciativas con objetivos concretos y con su impacto económico.
El 95% de las compañías del grupo future-built utiliza indicadores específicos de desempeño o mide directamente el valor generado por la IA en la cuenta de resultados. Esta práctica permite determinar qué iniciativas están contribuyendo efectivamente al negocio, cuáles requieren ajustes y dónde conviene concentrar los recursos.
La consultora identifica una diferencia adicional entre medir los resultados a través de indicadores indirectos y registrar el impacto directamente en los estados financieros. Las empresas que siguen esta última práctica obtienen, en promedio, tres veces más valor de la IA que aquellas que no miden formalmente sus resultados: un 3,6% frente a un 1,2%, según el estudio.
La recomendación es evitar que el éxito de una iniciativa se defina únicamente por la cantidad de herramientas implementadas, la productividad de un equipo o el número de tareas automatizadas. El criterio central debería ser cuánto contribuye la IA a mejorar los ingresos, reducir costos, transformar procesos o fortalecer la posición competitiva de la organización.
La inversión en IA ya representa el 3,3% de los ingresos
La creciente importancia de esta tecnología también se refleja en los presupuestos corporativos. De acuerdo con BCG, el gasto empresarial en inteligencia artificial llegó al 3,3% de los ingresos, después de haberse duplicado en aproximadamente un año.
El cambio más significativo no es solamente el volumen de los recursos destinados a esta tecnología, sino también el lugar desde el que se financian. Alrededor del 80% de la inversión en IA ya se realiza fuera de los presupuestos tradicionales de tecnología de la información (TI).
Esto refleja que la inteligencia artificial dejó de ser una responsabilidad circunscripta a los departamentos tecnológicos. Las áreas comerciales, operativas, de producto y de gestión de personas participan cada vez más en las decisiones de inversión y en la identificación de oportunidades para aplicarla.
La expansión del gasto, sin embargo, no garantiza por sí sola mejores resultados. BCG advierte que la inversión debe estar acompañada por decisiones estratégicas, cambios organizacionales y una integración efectiva de las soluciones en los procesos de negocio. Sin esos elementos, las empresas corren el riesgo de aumentar sus desembolsos sin alcanzar un impacto proporcional.
En este contexto, la consultora propone una fórmula basada en dos componentes: claridad estratégica e IA aplicada. El primero consiste en identificar dónde puede generarse una ventaja competitiva y concentrar los esfuerzos en esas oportunidades. El segundo requiere desarrollar las capacidades tecnológicas, organizacionales y humanas necesarias para llevar las soluciones a la práctica.
La IA agéntica gana peso en la creación de valor
El informe también pone el foco en la evolución de la inteligencia artificial agéntica, una tecnología que permite a los sistemas ejecutar secuencias de tareas y avanzar hacia niveles crecientes de autonomía, dentro de determinados objetivos, permisos y límites.
Su contribución al valor total generado por la IA aumentó del 17% en 2025 al 22% en 2026. Según las proyecciones de BCG, podría alcanzar el 39% en 2030, lo que la convertiría en uno de los principales motores de creación de valor en los próximos años.
A diferencia de las aplicaciones que se limitan a responder consultas, generar contenido o asistir a una persona en una tarea, los agentes de IA pueden planificar y ejecutar acciones en función de una meta. Esto abre la posibilidad de rediseñar procesos completos y coordinar actividades que actualmente requieren múltiples intervenciones humanas o el uso de diferentes sistemas.
Para las empresas, el potencial no se limita a acelerar tareas existentes. La oportunidad también consiste en revisar cómo se organiza el trabajo, qué decisiones pueden delegarse y qué nuevos procesos o servicios pueden desarrollarse a partir de estas capacidades.
No obstante, el paso hacia sistemas más autónomos introduce exigencias adicionales en materia de supervisión, seguridad, responsabilidad y control. Cuanto mayor sea la capacidad de un agente para actuar sin autorización humana en cada paso, más importante será definir de antemano qué puede hacer, con qué información, bajo qué condiciones y con qué mecanismos de seguimiento.
Más autonomía, pero con controles insuficientes
BCG identifica una brecha entre las expectativas de las empresas respecto de la IA agéntica y su preparación para administrarla de manera segura. El 42% de las organizaciones prevé que sus agentes de inteligencia artificial puedan actuar con autonomía antes de 2030, tomando decisiones sin requerir aprobación humana en cada instancia. Sin embargo, apenas el 5% dispone actualmente del conjunto completo de controles que la consultora considera necesarios para gestionar estos sistemas.
La diferencia plantea un desafío que va más allá de la adopción tecnológica. Para ampliar la autonomía de los agentes, las compañías necesitan establecer permisos claros, mecanismos de supervisión, trazabilidad de las acciones y procedimientos que permitan detectar y corregir comportamientos inadecuados.
El informe sostiene que las organizaciones que desarrollaron estos controles antes de ampliar la autonomía están mejor posicionadas para capturar valor. La gobernanza, en consecuencia, no debería incorporarse como una instancia posterior al despliegue, sino formar parte del diseño y de la implementación de los sistemas.
Esta cuestión adquiere especial relevancia a medida que los agentes pasan de asistir a los empleados a ejecutar acciones que pueden afectar operaciones, clientes, recursos financieros y decisiones comerciales. En ese escenario, la capacidad de controlar su funcionamiento se convierte en una condición para escalar la tecnología, y no solamente en una exigencia de cumplimiento.
El factor humano, una pieza central de la transformación
La transformación impulsada por la IA tampoco puede explicarse exclusivamente por los avances en los modelos o la infraestructura tecnológica. BCG sostiene que una parte sustancial del esfuerzo debe concentrarse en las personas, la organización y los procesos.
Su enfoque de transformación, conocido como modelo 10-20-70, asigna el 10% del esfuerzo a los algoritmos, el 20% a la tecnología y los datos, y el 70% a los cambios en las personas, la organización y las formas de trabajo. La distribución busca subrayar que la incorporación de IA requiere mucho más que adquirir herramientas o desarrollar capacidades técnicas.
Las empresas deben revisar las responsabilidades, preparar a sus equipos para trabajar con sistemas inteligentes, definir nuevas formas de colaboración entre personas y agentes, y adaptar los procesos para aprovechar las capacidades de la tecnología. También necesitan identificar qué tareas pueden automatizarse, cuáles requieren supervisión humana y cómo evolucionarán los roles a medida que los sistemas asuman nuevas funciones.
En este sentido, BCG destaca que el desafío no consiste simplemente en reemplazar actividades existentes. La IA también puede habilitar nuevas tareas, modificar las responsabilidades de los puestos de trabajo y generar oportunidades que antes no eran viables. La preparación de la fuerza laboral, por lo tanto, debe avanzar en paralelo con las inversiones tecnológicas y con la revisión de los modelos operativos.
Una nueva etapa en la adopción empresarial de la IA
El Applied AI Index 2026 muestra que la inteligencia artificial está dejando atrás una etapa caracterizada por la experimentación y comienza a ocupar un lugar más central en la estrategia empresarial. Cerca de la mitad de las compañías ya obtiene valor medible de su aplicación, pero el impacto continúa dependiendo de la capacidad para integrar la tecnología, escalarla y vincularla con resultados concretos.
La brecha entre líderes y rezagados también evidencia que no existe una relación automática entre inversión y rentabilidad. Las empresas que consiguen mejores resultados combinan una visión clara de sus prioridades con programas corporativos de largo plazo, métricas de impacto económico, procesos rediseñados y capacidades organizacionales para sostener la transformación.
La expansión de la IA agéntica añade una nueva dimensión a ese desafío. A medida que los sistemas ganen autonomía, la gobernanza y los mecanismos de control serán determinantes para que las empresas puedan ampliar su uso sin perder de vista la seguridad y la responsabilidad sobre las decisiones.
La conclusión de BCG es que la ventaja competitiva no dependerá únicamente de quién incorpore primero las nuevas herramientas, sino de quién consiga convertirlas en una capacidad estructural del negocio. La tecnología ya está generando valor: el desafío ahora es extender ese impacto, medirlo y sostenerlo en el tiempo.
