La inteligencia artificial ya forma parte de la rutina laboral de la mayoría de las personas, y quienes la usan perciben beneficios concretos. Según el Ipsos AI Monitor 2026, un estudio realizado en 32 países, el 62% de los trabajadores afirma que la IA le ahorró tiempo en su trabajo durante los últimos 12 meses. La cifra no es pareja: entre quienes tienen ingresos más altos, el porcentaje sube al 70%, mientras que en hogares de ingresos medios y bajos se ubica en 60% y 54%, respectivamente. La brecha también es generacional: la Generación Z (68%) y los Millennials (65%) reportan haber ganado tiempo con mayor frecuencia que la Generación X (57%) y los Baby Boomers (46%).

El estudio, que combina las respuestas de personas en Asia, Latinoamérica, Europa y Norteamérica, muestra además que la percepción sobre la IA varía fuertemente según la región. En América Latina, así como en el continente asiático, existe, en promedio, mayor probabilidad de considerar que la tecnología aporta más beneficios que problemas y mayor entusiasmo por los productos y servicios que la incorporan. En Europa y Norteamérica, en cambio, predomina el nerviosismo frente a su avance.

“Los resultados del estudio muestran diferencias en las actitudes hacia la inteligencia artificial según las regiones y las generaciones. En Latinoamérica, en promedio, las personas tienen más probabilidades de considerar que la IA tiene más beneficios que inconvenientes y de sentirse entusiasmadas con los productos y servicios que la utilizan”, señaló Martín Tanzariello, Marketing & Communications Manager de Ipsos Argentina.

El horizonte de expectativas también es alto: el 54% de los encuestados considera que los productos y servicios con IA ya cambiaron su vida en los últimos tres a cinco años, y el 66% espera que el impacto sea todavía mayor en el próximo lustro. La confianza, sin embargo, tiene límites: el 46% afirma que confiaría menos en una herramienta de IA generativa si sus respuestas estuvieran influenciadas por anunciantes, y en 15 de los 32 mercados relevados esa desconfianza es mayoritaria. También aparece el debate ambiental: el 49% cree que los beneficios potenciales de la IA superan sus costos medioambientales, frente a un 37% que no está de acuerdo, con mayor escepticismo entre los países de habla inglesa y de Europa Occidental.

La brecha entre el presupuesto y el retorno

Si la percepción individual mejora, los números corporativos cuentan otra historia. El informe de Bain & Company "Your AI Budget Is Growing. Your Returns Aren't. Here's Why", elaborado a partir de una encuesta a 951 empresas a nivel global (Automation and AI Pathfinder Survey 2026), muestra que el 37% de las compañías se propuso reducir costos entre un 11% y un 20% mediante IA, pero casi el 40% de las que midieron resultados obtuvo retornos de apenas entre el 0% y el 10%. Pese a esa brecha, el 90% de esas mismas empresas ya está aumentando su presupuesto de IA para la próxima ola de inversión, en gran parte —un 44%— financiada con los ahorros de programas de automatización previos que, según el propio informe, sistemáticamente rindieron por debajo de lo proyectado.

La causa central, según Bain, no es tecnológica sino organizativa. Los casos de negocio se diseñan asumiendo una automatización plena y autónoma, pero la operación real sigue siendo mayoritariamente humana: solo el 7% de las empresas mantiene agentes de IA operando de forma totalmente autónoma en producción. El modelo dominante, citado por el 38% de los encuestados, es el de "aprobación humana requerida", mientras que un 32% adicional trabaja con barreras de seguridad y protocolos para el manejo de excepciones. Esa diferencia entre lo proyectado y lo operativo es más marcada entre las empresas que no alcanzaron sus metas: solo el 38% de ellas tiene agentes con un nivel de autonomía de barreras de seguridad o superior, contra el 50% de las que sí cumplieron sus objetivos.

“El software funciona a la perfección, lo que está fallando es el modelo organizativo de las compañías”, explicó Alejandro Pérez de Rosso, Partner y Office Head de Bain en Argentina. “Proponemos un cambio estratégico en la adopción de la IA: no es necesario un ecosistema de datos perfecto para empezar a probar. Las empresas pueden avanzar de forma secuencial, creando procesos y optimizando datos sobre la marcha, lo que brindará a los equipos la experiencia y el conocimiento necesarios para acercarse a la automatización. El objetivo real trasciende la adopción tecnológica: el valor reside en rediseñar integralmente los procesos y el modelo operativo”.

Datos, gobernanza y el rol de la mesa directiva

El informe identifica al acceso y la integración de datos entre sistemas como la principal barrera para el avance de la IA, mencionada por el 41% de los ejecutivos consultados, por encima de las restricciones presupuestarias o la falta de habilidades técnicas. Frente a ese escenario, Bain propone no esperar a contar con una base de datos completa, sino avanzar bajo una estrategia de reingeniería de procesos sostenida en tres pilares: primero, rediseñar el modelo operativo antes de automatizar, ya que la IA no corrige los flujos de trabajo ineficientes preexistentes sino que acelera sus fallas; segundo, secuenciar los proyectos eligiendo flujos de trabajo acotados y repetibles que ya cuenten con datos disponibles, en lugar de postergar las implementaciones a la espera de una modernización de datos a gran escala; y tercero, auditar los retornos reales de los programas previos bajo la mirada del CFO y el CEO antes de habilitar nuevas partidas presupuestarias, con una gobernanza clara sobre quién es responsable institucionalmente cuando un agente autónomo toma una decisión errónea.

Para Bain, la ventana para hacer estos ajustes organizacionales y ganar ventaja competitiva sigue abierta, pero se achica con rapidez para los equipos ejecutivos que posterguen las decisiones estructurales. Leídos en conjunto, ambos estudios delinean un mismo diagnóstico desde ángulos distintos: la inteligencia artificial ya modificó la experiencia cotidiana de las personas y seguirá haciéndolo, según Ipsos, pero capturar ese valor a escala corporativa depende menos de la tecnología disponible y más de decisiones de liderazgo sobre procesos, datos y gobernanza, tal como plantea Bain & Company.