Mientras una minoría de las compañías extrae beneficios económicos tangibles de la inteligencia artificial, la inmensa mayoría está estancada en la fase de pruebas piloto, según PwC.
Solo una minoría de las organizaciones es capaz de generar beneficios económicos tangibles gracias a la inteligencia artificial, mientras que la inmensa mayoría siguen atascadas en pruebas pilotos. Es una de las principales conclusiones del informe Global AI Performance Survey elaborado por PwC a partir de 1.217 entrevistas a directivos de 25 sectores. Según el estudio, un 20% de las grandes empresas cotizadas concentra el 75% del valor económico generado por esta tecnología.
"La mayoría de las empresas están ocupadas desplegando pilotos de IA, pero solo una minoría está logrando convertir esa actividad en retornos económicos medibles", remarca César Calleja, socio responsable de Consultoría en PwC. Según añade, las organizaciones punteras orientan la IA "al crecimiento, no solo hacia la reducción de costes". Calleja señala que estas compañías líderes son mucho más ambiciosas en sus objetivos y ven la IA como una herramienta de transformación y reinvención de los modelos de negocio, para lo que buscan embeberla dentro de toda la organización.
PwC sostiene que, sin un cambio de enfoque, es probable que la brecha de rendimiento entre los líderes en inteligencia artificial y las empresas rezagadas siga ampliándose, a medida que las compañías punteras continúan aprendiendo más rápido, escalando casos de uso ya probados y automatizando decisiones de forma segura y a gran escala.
Transformación
En este sentido, el informe indica que las empresas más avanzadas destacan por usar la IA como palanca de transformación corporativa. Estas compañías tienen 2,6 veces más probabilidades que sus competidores de reinventar su modelo de negocio, y entre dos y tres veces más opciones de detectar oportunidades de crecimiento junto a socios ajenos a su sector. En este sentido, el estudio señala que la captura de oportunidades de negocio derivadas de la convergencia sectorial es el factor que más influye en una mayor rentabilidad económica de la IA.
Calleja indica que una apuesta ganadora exige, además de la necesaria inversión, una gobernanza y estructura clara para gestionar la IA dentro de la empresa, la medición constante de los resultados obtenidos, así como planes de capacitación de la fuerza de trabajo y una adecuada gestión del cambio.
Además, desde un punto de vista tecnológico, remarca la importancia de que las compañías prioricen tener sus datos preparados para la IA. "Sin este trabajo previo, no se va a desplegar todo su potencial", advierte.
El informe también identifica diferencias relevantes en la implantación interna de esta tecnología. Las compañías con mejores resultados financieros duplican la probabilidad de emplear sistemas avanzados capaces de ejecutar múltiples tareas de forma autónoma y mejorar su propio rendimiento.
Decisiones autónomas
En paralelo, el número de decisiones tomadas sin intervención humana crece entre los líderes a un ritmo 2,8 veces superior al resto. Además, este conjunto de empresas tiene más probabilidades que otras de contar con un marco de IA responsable (1,7 veces más) y un comité de gobernanza de inteligencia artificial de carácter transversal (1,5 veces). Como resultado de estos esfuerzos, sus empleados tienen el doble de probabilidades de confiar en los resultados que genera la inteligencia artificial.
En la evolución de esta tecnología, la clave ahora es la IA agéntica, es decir, agentes capaces de ejecutar acciones y coordinarse entre ellos. Calleja señala que las organizaciones están en una fase de exploración de este tipo de tecnología mediante el despliegue de proyectos sencillos, y reconoce que en ocasiones "estas iniciativas están fracasando". En su opinión, la falta de resultados se debe a que el modelo empleado no está suficientemente entrenado, los casos de uso seleccionados no son los adecuados y no se capacita a los empleados.
En España
Las empresas españolas se encuentran en una fase de adopción temprana y de experimentación, y están ligeramente por detrás de sus homólogas internacionales en cuanto a la captura de valor real de la inteligencia artificial, según explica César Calleja, socio de Consultoría en PwC.
César Calleja, socio de Consultoría de PwC."Vemos pocas empresas españolas que realmente estén embebiendo la IA dentro de la organización y que estén reinventando sus modelos de negocio con la inteligencia artificial", añade Calleja. En este sentido, el socio de PwC considera que la mayoría de las organizaciones españolas todavía está abordando planes de mejora y adopción básicos para comprobar si la tecnología funciona. En su opinión, se centran en la búsqueda de eficiencias en áreas aisladas y casos de uso específicos. Asimismo, considera que "todavía existe entre algunos directivos una falta de comprensión sobre el potencial transformador de la inteligencia artificial" y sobre los fundamentos necesarios para que funcione y sea transformadora.
Calleja se muestra optimista. "La inteligencia artificial es una tecnología disruptiva que transformará las compañías pero, como cualquier otra revolución, necesita tiempo", defiende. El experto estima un calendario de maduración donde los despliegues de agentes inteligentes comenzarán a producirse durante 2026-2027, y se consolidarán en el periodo 2028-2029. En su opinión, en 2030 habrá pruebas fehacientes y resultados medidos que eliminarán cualquier duda sobre su utilidad en la empresa.
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