Casi nueve de cada diez encuestados por McKinsey en 2026 dicen que su empresa usa IA de forma regular en al menos una función.
¿Cuántos ven el efecto en sus números? Muy pocos. Solo el 6% de los encuestados dice que la IA ya explica una parte importante de su utilidad operativa.
Lo más probable es que tú estés en el primer grupo.
Piénsalo con la renovación de licencias de este año. Tu gente usa IA todos los días: redacta correos, resume reuniones, arma presentaciones. Y en el comité nadie puede decir qué cambió en ventas, en servicio o en costos. No tienes con qué defender la renovación, ni con qué cortarla.
Me lo dijo hace dos semanas el gerente de una institución educativa de Chile, en medio de una demo. Lo que hoy se discute en su empresa es si toda la inversión en IA tiene retorno real, "y no es que estamos probando hace un mes, llevamos ya un año y medio probando".
Ese es el costo de usar sin operar: pagas, tu equipo se esfuerza y tú no puedes mostrar el resultado. Lo que hace distinto ese 6% se puede copiar, y empieza por algo que no se compra.
Te cuento qué cambiaron, cómo lo hicimos con una universidad y tres preguntas para saber de qué lado estás.
Lo que cambiaron las empresas que sí ganan
En el mismo estudio de McKinsey, unas tres de cada cuatro de las empresas que más ganan rediseñaron a fondo sus flujos de trabajo. En el resto, lo hizo una de cada cuatro.
Ahí está casi toda la diferencia. Cambiaron el trabajo alrededor de la IA.
Usar IA es darle un asistente a cada persona. Operar con IA es rediseñar un proceso para que personas e IA lo hagan juntas, con un dueño y una medida. El recorrido completo lo explico en Cómo convertirse en una empresa inteligente.
¿Por qué casi nadie lo hace? Porque rediseñar incomoda. En septiembre, una aseguradora de salud me pidió mejorar su CRM con IA, y lo primero que les advertí fue esto: "la tecnología en realidad no te va a poner ninguna objeción, se va a adaptar". La resistencia aparece cuando el equipo quiere llevar el proceso de siempre, tal cual, a la herramienta nueva. Lo conté con dos casos en Adopción de IA: la herramienta no decide el resultado.
La decisión: elige un proceso que mueva un número que te importe.
Siglo 21 empezó por un solo tramo de la admisión
En marzo de 2025 me reuní con la dirección de la Universidad Siglo 21, en Argentina. Querían que la IA llevara toda la admisión: desde el primer mensaje del interesado hasta su inscripción.
Les propusimos empezar por un solo tramo: conversar con cada interesado, resolver sus dudas, calificarlo y pasarle al equipo de admisión solo a quien quiere avanzar. La inscripción y el pago seguían en manos del equipo. Y arrancamos con nueve carreras, para ver resultados rápido.
Dos meses después, Flor, su agente de IA, ya conversaba con aspirantes reales. En junio su equipo empezó a revisar las conversaciones una por una. Hoy entrena y mide a Flor conversando con la plataforma, y en septiembre armó su propio puntaje para saber cuándo un interesado está listo.
¿Y el resultado? En el tercer trimestre de 2026 se inscribió el 2,20% de los interesados que empezaron con Flor, contra el 1,61% de los que el equipo de admisión atendió sin ella. Es un 37% más por interesado.
Las inscripciones de los dos grupos las cierra el mismo equipo. Lo que cambió fue el tramo que rediseñaron.
Mariano Pacheco, su director de Informática y Tecnología Académica, lo cuenta así: "Flor, nuestro agente de IA, ya nutre y califica a los aspirantes mejor de lo que esperábamos". Lo que yo aprendí con ellos es que un agente mejora al ritmo del equipo que lo gestiona. Por eso recién ahora van por la inscripción completa.
La decisión: empieza por el tramo del proceso que más pesa, con una medida que ya puedas leer hoy.
¿Y si el problema es que la IA todavía no está madura?
"Eduardo, los modelos todavía se equivocan, inventan, cambian cada tres meses. Mejor esperamos a que se estabilicen."
Tienes razón en que se equivocan. Por eso un agente bien diseñado trabaja en un tramo acotado y con reglas. Hace unos días se lo escribí así a una universidad que está evaluando agentes: "Lo que no sabe, no lo inventa: lo escala y registra el vacío. Antes de hablar con un lead real, conversa con personajes simulados y se audita."
En la demo con esa misma universidad, lo difícil no fue la IA. Fue lo que les señalé como el verdadero desafío: "cómo lo integro en mis procesos, cómo entiendo bien cuál es el proceso", y después "cómo mido, cómo optimizo".
Si esperas a que la IA madure, el día que llegue el modelo perfecto lo vas a poner sobre el mismo proceso de hoy.
La decisión: empieza ahora, con un tramo acotado y una persona que recibe lo que el agente no resuelve.
Cómo se ve en tu empresa
Antes de arrancar con una clínica, en la reunión de preparación con mi equipo, lo primero que pedí fue su tasa de hoy. Lo dije así: "cuando empiece a operar el agente y sale un resultado, ¿cómo vamos a saber si ese resultado es bueno o malo?". Sin ese punto de partida, cualquier cifra posterior es una opinión.
Para saber si tu empresa usa u opera, toma un proceso donde ya entró la IA y contesta en una hoja tres preguntas:
- ¿Qué resultado mide? Un número de negocio: conversión, tiempo de respuesta, cobranza. Las horas ahorradas no cuentan.
- ¿Quién es su dueño? Una persona con nombre que responde por ese número, incluida la parte que hace la IA.
- ¿Qué parte del trabajo cambió desde que entró la IA? Un paso que ya no existe, una decisión que tu equipo toma distinto, una tarea que pasó de mano.
Si contestas las tres con claridad, ese proceso opera con IA. Si dudas en una, lo usa. Y si las tres quedan en blanco, ya sabes por dónde empezar.
Ese comité, dentro de un año
Imagínate la próxima renovación.
Llegas con un proceso, su dueño y su número antes y después. Nadie te pregunta cuánto cuesta la IA. Te preguntan en qué otro proceso la vas a poner. Y tu equipo te muestra qué cambió.
Lo esencial
- El 6% que gana rediseñó cómo trabaja alrededor de la IA.
- Operar con IA empieza por un tramo del proceso, con dueño y medida.
- Esperar a que la IA madure deja tu proceso donde está.
Si sigues sumando herramientas sin cambiar el trabajo, el próximo año vas a pagar más licencias para el mismo resultado.
Esta semana, contesta las tres preguntas con tu proceso comercial. Después haz el diagnóstico de madurez de Empresas Inteligentes: te devuelve tu nivel en siete dimensiones, el eslabón que te frena y los tres primeros movimientos.
¿En cuál de las tres preguntas te quedaste en blanco? Escríbeme y cuéntamelo: me ayuda a ver dónde se traba la mayoría.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre usar IA y operar con IA?
Usar IA es que cada persona tenga un asistente para redactar, resumir o buscar, sin cambiar el proceso. Operar con IA es rediseñar un proceso para que personas e IA lo hagan juntas, con un dueño que responde por el resultado, datos conectados y una medida de negocio antes y después. Lo primero ahorra tiempo; lo segundo mueve resultados.
¿Qué porcentaje de empresas gana con la IA?
Según McKinsey (The State of AI, 2026, 1.719 encuestados en 97 países), casi nueve de cada diez encuestados usan IA de forma regular, pero solo el 6% logra que aporte el 5% o más de su utilidad operativa y valor significativo. Es una proporción de encuestados, no de empresas.
¿Qué hacen distinto las empresas que capturan valor con la IA?
Rediseñan sus flujos de trabajo. En el estudio de McKinsey de 2026, unas tres de cada cuatro de las que más ganan rediseñaron a fondo sus flujos, frente a una de cada cuatro en el resto. Deloitte (2026) encontró que el 84% de las empresas no rediseñó puestos en torno a la IA.
¿Por dónde empiezo a operar con IA?
Por un proceso que mueva un número importante para tu negocio, como la calificación de prospectos o la atención al cliente. Mide cómo está hoy, nombra a un dueño, decide qué parte hace la IA y qué parte las personas, y compara el resultado contra ese punto de partida antes de pasar a otro proceso.
¿Cómo sé en qué nivel de IA está mi empresa?
Con un diagnóstico que mida más que el uso de herramientas. El diagnóstico de madurez de Empresas Inteligentes evalúa siete dimensiones (estrategia, mercado, operaciones, datos, personas, gobernanza y resultados), aplica la regla del eslabón crítico y te entrega tu nivel, lo que hoy te limita y tres movimientos para avanzar.
