La IA no arregla un proceso roto

La IA no arregla un proceso roto

El 88 % de las empresas ya usa inteligencia artificial en alguna función. El 94 % dice no obtener un valor significativo de esa inversión. Las dos cifras salen del mismo informe de McKinsey de noviembre de 2025. No se contradicen: describen lo que está pasando de verdad. Adopción casi universal, retorno casi nulo.

La pregunta interesante no es si la IA mejora los procesos. Con esa adopción, la pregunta es por qué tan pocas empresas lo notan en sus números.

Añadir un modelo encima no cambia nada

La mayoría de los proyectos de IA hacen lo mismo: cogen un proceso que ya funcionaba mal y le añaden un modelo encima. El proceso sigue funcionando mal, ahora con una capa más de complejidad y un coste nuevo.

Hay un dato que conviene mirar de frente. METR, un laboratorio independiente, hizo un ensayo controlado con desarrolladores de software experimentados a principios de 2025. Resultado: tardaron un 19 % más en sus tareas cuando usaban asistentes de IA. Lo llamativo no es la cifra. Es que esos mismos desarrolladores calcularon que habían ido un 20 % más rápido. Creían que la IA les aceleraba mientras los frenaba.

Qué hace distinto el 6 % que sí gana dinero con IA

McKinsey separa un grupo pequeño del resto. Los llama high performers: el 6 % de las empresas, las que atribuyen al menos un 5 % de su EBIT a la IA.

No tienen mejores modelos. Tienen otra forma de trabajar. Eligen un proceso concreto, lo rediseñan de principio a fin, lo atan a un indicador de negocio y miden el resultado. El modelo es la última pieza que colocan, no la primera.

Dónde la mejora sí aparece en los números

Cuando el proceso está bien planteado, los datos son buenos y son reales. En atención al cliente, un estudio de campo con agentes reales midió un 13,8 % más de consultas resueltas por hora. El detalle que importa: las mayores ganancias se dieron en los empleados con menos experiencia, que se apoyaban en las respuestas del sistema para resolver casos que antes se les atascaban.

Encaja con lo que se ve en automatización de tareas repetitivas: generación de presupuestos, seguimiento comercial, respuesta a consultas frecuentes, conciliación de datos entre programas que no se hablan entre sí. Volumen alto, reglas claras, mucho tiempo perdido. Ahí el retorno es directo y se puede calcular.

El caso español: la brecha es la oportunidad

En España, el 21,1 % de las empresas de 10 o más empleados ya usaba IA en sus procesos en 2024, según el INE: casi nueve puntos más que el año anterior. Pero el dato que de verdad importa es el reparto.

Entre las empresas pequeñas y medianas la adopción se ha triplicado desde 2022, según el informe de Hiscox, pero cuatro de cada diez siguen sin verle ninguna ventaja. Y aquí hace falta una cifra que se suele usar mal.

El Banco de España y la Fundación Cotec encontraron que las empresas que usan al menos una tecnología de IA tienen una productividad un 27 % superior de media. Suena demoledor. Pero es correlación, no causa. Es muy probable que sean las empresas ya más productivas y mejor organizadas las que adoptan IA, y no que la IA las haya vuelto productivas. Quien te venda ese 27 % como una promesa de retorno te está vendiendo humo.

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La ventaja no la da el modelo. La da haber ordenado el proceso antes de automatizarlo.

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Por dónde empezar para no acabar en el 94 %

Cuatro condiciones, por este orden:

1. Un proceso concreto, de alto volumen y repetitivo. No "la empresa". Un proceso.
2. Un indicador medible antes de tocar nada: tiempo por operación, tasa de error, coste, consultas atendidas.
3. Rediseño del flujo. Si el proceso no tiene sentido sin IA, tampoco lo va a tener con ella.
4. Medición real después, comparada con el punto de partida. No "sensación de mejora".

En E2D trabajamos así porque es lo único que da resultado: software construido sobre el proceso real de cada empresa, no un producto genérico al que tienes que adaptar tu negocio. La IA es una pieza dentro de eso, nunca el titular.