Al terminar el tercer año desde que la inteligencia artificial empezó a incorporarse de manera masiva en las empresas, hay algo que ya nadie discute: el entusiasmo por las herramientas generativas no se tradujo en un éxito extendido. Una investigación tras otra confirma que solo una parte mínima de los proyectos de IA consigue generar un valor medible. La mayoría de las compañías lanza pruebas piloto, hace experimentos y suma nuevas herramientas a procesos que siguen siendo antiguos. Sin embargo, son muy pocas las que logran convertir esos intentos en una transformación concreta.
Un nuevo estudio de Google Workspace, titulado "Beyond AI Optimism", confirma esta tendencia. Según el informe, solo el 3 % de las organizaciones alcanzó una etapa en la que la inteligencia artificial transforma de verdad la forma de trabajar. Este resultado no es una excepción, sino parte de una evidencia cada vez más sólida en toda la industria. Un análisis reciente del MIT Media Lab mostró que el 95 % de los proyectos piloto de IA generativa no logra ofrecer un retorno claro ni mejoras en la productividad.
Por su parte, la encuesta "State of AI" de McKinsey, correspondiente a 2025, indicó que solo un grupo reducido de líderes consigue generar la mayor parte del impacto en sus negocios. La mayoría tiene dificultades para escalar los proyectos piloto e integrar la IA en los procesos centrales.
En conjunto, estos resultados dibujan un escenario claro: el problema no es la tecnología, sino la distancia entre el entusiasmo y la implementación. Entre lo que los líderes esperan que la IA resuelva y lo que sus organizaciones están realmente preparadas para sostener.
Esa distancia revela algo más profundo sobre el futuro del trabajo. La tecnología avanza a toda velocidad, pero los sistemas que la acompañan no siguen el mismo ritmo. La investigación de Google muestra una desconexión llamativa entre lo que piensan los líderes y lo que experimentan los empleados.
Mientras los ejecutivos están convencidos de que la IA ya aporta un valor significativo, los trabajadores describen una realidad muy distinta. Usan la inteligencia artificial todos los días y entienden que será clave para su futuro, pero muchos no se sienten preparados ni respaldados por sus organizaciones. La confianza, la claridad y la seguridad no crecieron al mismo nivel que las herramientas.
De acuerdo con los resultados del estudio de Google y otros trabajos del sector, hay cinco prácticas que distinguen de manera consistente al pequeño grupo de organizaciones que sí logra una transformación concreta. Esos cinco factores marcan la diferencia entre el 3 % de punta y el resto. No se trata de ventajas tecnológicas, sino de decisiones de liderazgo, dinámicas culturales y formas de organizar el trabajo que, en conjunto, generan las condiciones para que la inteligencia artificial se integre con éxito en las empresas.
1. Tratar la estrategia de IA como una prioridad de negocio permanente
Las organizaciones más avanzadas no ven la inteligencia artificial como un proyecto aislado ni como una serie de pruebas piloto. Desarrollan una estrategia sostenida en el tiempo, que evoluciona a medida que las herramientas y las capacidades se vuelven más maduras. Definen desde el inicio qué significa tener éxito, fijan objetivos concretos y ajustan el rumbo a medida que ganan experiencia.
También dejan en claro cómo la IA se conecta con las metas generales del negocio. Esa claridad es clave para lograr alineación, sobre todo cuando los equipos dejan atrás la etapa de prueba y comienzan a escalar las soluciones. Las empresas que logran resultados reales con la inteligencia artificial entienden la estrategia como un proceso que nunca se detiene.
2. Crear una cultura preparada para la inteligencia artificial en toda la organización
Las empresas que logran una transformación profunda integran la IA en la manera en que se trabaja todos los días. Invierten en capacitación que va más allá del uso básico de las herramientas y que apunta a construir confianza, despertar curiosidad y promover el aprendizaje compartido. Los directivos hablan con claridad sobre los cambios que la inteligencia artificial trae al trabajo diario y sobre los beneficios que puede generar para los equipos.
Ese marco cultural, que habilita el uso de la tecnología sin imponerlo, ayuda a reducir el miedo que muchas veces acompaña a la automatización. Además, les da a los empleados un rol activo en cómo se rediseña su trabajo. En estos contextos, las personas se involucran más porque no solo aprenden a usar la IA, sino que entienden por qué importa.
3. Rediseñar los flujos de trabajo combinando inteligencia artificial y experiencia humana
En lugar de aplicar automatización solo en los márgenes, las organizaciones más avanzadas se toman el tiempo para definir qué tareas conviene automatizar, cuáles requieren criterio humano y cómo deben integrarse ambas. Ajustan los roles en función de ese nuevo equilibrio. Esto ayuda a reducir la fricción y permite que los empleados enfoquen su esfuerzo en tareas que realmente generan valor.
Además, mejora la colaboración, porque cada persona entiende en qué parte del proceso entra la inteligencia artificial y dónde sigue siendo clave la intervención humana. El impacto de la IA empieza a sentirse de verdad cuando los flujos de trabajo se rediseñan teniendo en cuenta cómo cambian los roles de las personas y la tecnología.
4. Impulsar la adopción a través de líderes distribuidos de IA
En las empresas que avanzan con éxito, la inteligencia artificial no queda en manos de un equipo centralizado. Se expande entre los empleados, que descubren formas efectivas de usarla y las comparten con otras áreas. Los líderes identifican a quienes toman la iniciativa y les dan respaldo y visibilidad para que influyan en los demás.
Así se crea una red de promotores que acelera el aprendizaje colectivo. El conocimiento circula con mayor libertad y el impulso por adoptar la IA se genera desde distintos puntos de la organización, no solo desde arriba.
5. Integrar la inteligencia artificial en los flujos de trabajo diarios para generar impacto real en el negocio
Las organizaciones con mejor desempeño eligen herramientas que se integran de forma natural en sus rutinas, en lugar de construir sistemas paralelos. La inteligencia artificial se incorpora a la manera en que las personas se comunican, producen y toman decisiones. Deja de ser un recurso aislado para convertirse en parte del trabajo cotidiano: aparece en el correo electrónico, los documentos, las reuniones y los espacios compartidos.
Esto reduce los costos de cambio, facilita la adopción y permite que la IA marque el ritmo del día a día. Las implementaciones exitosas no dependen solo de la tecnología, sino de cómo se inserta en los procesos reales.
Lo que destaca en la investigación es la intención clara del 3 % que logra resultados concretos. Estas organizaciones no esperan que los empleados descubran por su cuenta cómo aplicar la tecnología, ni suponen que las mejoras de productividad se traducirán automáticamente en resultados de negocio. Conectan la tecnología con el propósito, los flujos de trabajo con el valor y a las personas con el proceso de cambio. Esa combinación multiplica el impacto.
Según los datos, estas compañías reportan más innovación, mayor creatividad, ciclos de desarrollo más cortos y un trabajo más significativo para sus equipos.
Con vistas a 2026, el mensaje es directo: la transformación con inteligencia artificial empieza por las decisiones que los líderes toman sobre las personas y el trabajo, mucho antes de involucrar la tecnología. Las empresas que construyan esa base organizativa podrían sumarse al 3 % antes de lo previsto. Las que sigan viendo la IA como un simple complemento de software van a quedarse atrás.
