De la productividad a la rentabilidad: Scalian Spain explica los errores frecuentes que frenan el retorno de inversión de la inteligencia artificial en el negocio

Informe de la consultora McKinsey

El desafío después de la acelerada adopción tecnológica reside en

• Medir el retorno de la inversión
• Identificar en qué procesos genera valor 
• Descartar aquellos en los que no resulte rentable

No se trata de seguir sumando herramientas, sino de demostrar su contribución a los resultados económicos, siempre en proporción al grado de madurez tecnológica de cada compañía.

El 80 % de los profesionales percibe mejoras en su productividad gracias a la inteligencia artificial, pero solo el 37 % de las organizaciones identifica un impacto positivo en su beneficio operativo.

Scalian Spain afirma que la diferencia entre productividad y rentabilidad responde a una idea sencilla: el tiempo ahorrado gracias a la IA es capacidad liberada, pero no se convierte automáticamente en beneficio. Solo llega al EBIT cuando la organización decide asumir un mayor volumen de actividad con la misma estructura, reducir la subcontratación o acortar el tiempo de llegada al mercado, sin perder de vista el proceso completo.

“Acelerar una tarea aislada no garantiza que mejore el proceso de extremo a extremo. Si la programación avanza más rápido, pero la validación, las pruebas o la certificación mantienen los mismos tiempos, el cuello de botella se desplaza y el ciclo apenas cambia, mientras que los costes de la tecnología sí aparecen en la cuenta de resultados” Fernando de Águeda, Scalian Spain

Los costes asociados a la IA son inmediatos y visibles en la cuenta de resultados, desde las licencias y la infraestructura hasta la integración, el mantenimiento o la supervisión humana, mientras que los beneficios suelen repartirse entre múltiples mejoras operativas que requieren una medición específica. 

Los obstáculos más frecuentes en los proyectos de IA

El primer error consiste en optimizar una fase concreta sin comprobar su efecto sobre el resultado global. La IA debe incorporarse a partir de un objetivo de negocio y de una visión completa del proceso. 

“El problema no es rediseñar un proceso, sino hacerlo para acomodar una tecnología. Las organizaciones que obtienen mejores resultados parten de una necesidad concreta y utilizan la IA allí donde aporta un valor medible” 

El segundo es mantener los proyectos en un “piloto perpetuo”. La ausencia de una hipótesis de retorno y de criterios de salida lleva a acumular pruebas de concepto que no se escalan, pero tampoco se cierran. 

“Los proyectos exploratorios son necesarios, pero deben contar con un presupuesto limitado, objetivos de aprendizaje y una fecha para decidir si se continúa. Lo que no sirve es el ‘ya veremos’”

El tercer obstáculo es dejar la responsabilidad únicamente en manos del equipo de IA. Los casos de uso con mejores resultados cuentan con un responsable de negocio vinculado a los indicadores que se quieren mejorar, no solo con un equipo técnico. A ello se suman otros factores que frenan la amortización de la inversión, como infravalorar el trabajo con los datos o abordar la regulación al final del proyecto.

Qué tienen en común las organizaciones que sí obtienen resultados

Según Gartner, solo el 22 % de las organizaciones ha conseguido escalar con éxito la IA en varias unidades de negocio o adoptar un enfoque empresarial centrado en esta tecnología. Las compañías que obtienen mejores resultados gestionan sus proyectos como una cartera de inversiones y establecen criterios previos para decidir cuáles deben ampliarse, modificarse o abandonarse.

Las organizaciones que obtienen mejores resultados también distinguen entre los proyectos que generan beneficios directos y las inversiones que crean las condiciones necesarias para que la IA pueda escalar y aportar valor de forma sostenida.

En muchos proyectos de gestión del dato es posible definir indicadores desde etapas tempranas; en IA, el plazo hasta obtener retorno varía según

• El caso de uso
• Su integración 
• Su adopción

Aplicaciones como la automatización documental, la clasificación de incidencias o los asistentes de programación pueden generar retorno en semanas, mientras que la IA que transforma procesos completos requiere una curva más larga de integración. Prometer un ROI inmediato en todos los casos contribuye a crear expectativas que después no se cumplen.

La adopción de IA sigue creciendo en el tejido empresarial español

El contexto sectorial también condiciona los plazos. Los sectores con procesos repetitivos, gran volumen y métricas maduras parten con ventaja, como

• Banca y seguros
• Telecomunicaciones
• Distribución
• Atención al cliente 
• Desarrollo de software

También la industria que ya dispone de datos de sensores para mantenimiento predictivo o control de calidad. En ámbitos regulados y críticos, como

• Aeroespacial
• Defensa
• Energía
• Sanidad

Los requisitos de certificación y trazabilidad, junto con las consecuencias de un posible error, retrasan la obtención de resultados medibles. 

Cuando el retorno llega suele ser más sólido y defendible, ya que se apoya en procesos difíciles de replicar y en ventajas competitivas más sostenibles en el tiempo.

La adopción de inteligencia artificial continúa creciendo en el tejido empresarial español. Según el INE, el 21,1 % de las empresas de diez o más empleados utilizaba tecnologías de IA en el primer trimestre de 2025, frente al 12,4 % del año anterior, un incremento de 8,7 puntos porcentuales.

Para Scalian Spain industrializar la IA supone convertir los casos de uso en procesos estables, gobernados, medibles, mantenibles y escalables.

“La adopción es amplia, pero todavía poco profunda, especialmente en las pymes. El reto de España ya no es adoptar la IA, sino industrializarla y medir su éxito por el valor real que genera para el negocio, no por el número de herramientas implantadas” Fernando de Águeda

Foto de Tara Winstead