Herramientas de marketing para el negocio
13 de febrero 2025
22 de enero | Por Juan Merodio
Durante los últimos años hemos vivido una auténtica fiebre por la inteligencia artificial. Inversiones millonarias, titulares espectaculares y una presión creciente por “subirse al tren” antes de quedarse atrás. Sin embargo, cuando bajamos al terreno del negocio, la realidad ha sido mucho más dura: la mayoría de las iniciativas de IA no han generado retorno económico tangible.
Y esto no es una opinión, son datos.
Diversos estudios recientes apuntan a una realidad incómoda: hasta el 95% de los proyectos empresariales de IA generativa no han demostrado un ROI financiero medible en los primeros seis meses. Una cifra demoledora que explica por qué, en 2026, el discurso ha cambiado radicalmente.
Hoy ya no se habla de experimentar, probar o innovar “porque sí”.
Hoy se habla de resultados, rentabilidad y retorno.
La pregunta que CEOs, consejos de administración e inversores repiten una y otra vez es clara:
¿Cómo va a ayudar la IA a que esta empresa gane más dinero, sea más eficiente o más competitiva?
Y quien no tenga una respuesta clara, simplemente dejará de recibir presupuesto.
El fin de la tolerancia al “hype” y el inicio de la exigencia de resultados
Según informes recientes de preparación tecnológica y liderazgo ejecutivo, más del 60% de los directivos reconoce sentir hoy más presión que nunca para justificar el ROI de sus inversiones en IA. Y más de la mitad de los inversores espera ver retornos positivos en un plazo inferior a seis meses.
Esto marca un antes y un después.
Durante 2023 y 2024, muchas empresas justificaron proyectos de IA bajo conceptos difusos como:
En 2026, eso ya no es suficiente.
Ahora, la IA debe demostrar impacto directo en:
La IA ha pasado de ser un experimento tecnológico a convertirse en una decisión de P&L.
Una de las grandes lecciones que nos deja esta evolución es clara:
las empresas que están obteniendo ROI con la IA no empiezan por la herramienta, empiezan por el negocio.
Un ejemplo muy ilustrativo lo encontramos en New York Life Group Benefit Solutions. Su CIO explica que desde el primer día abordaron la IA como cualquier otra inversión estratégica: evaluando su impacto directo en la cuenta de resultados.
No se preguntaron:
Se preguntaron:
Esto les llevó a:
Resultado: ROI desde fases tempranas y una hoja de ruta sostenible.
Lección clave: si no puedes explicar el impacto financiero de un proyecto de IA en una frase, no estás listo para implementarlo.
Amazon es un caso paradigmático de cómo la IA genera ROI real cuando se aplica con foco claro.
La compañía utiliza IA para:
Estas aplicaciones no buscan “innovar”, buscan ahorrar millones en costes operativos y mejorar márgenes.
Cada algoritmo tiene una métrica clara asociada: reducción de tiempos, disminución de errores o incremento de eficiencia.
Eso es IA con mentalidad de negocio.
Por qué el ROI de la IA fue tan esquivo en los primeros años
Si miramos atrás, hay tres grandes razones por las que muchas iniciativas de IA fracasaron:
Muchas empresas implementaron IA sin un caso de uso claro. Eran “pruebas de concepto” que nunca llegaron a producción ni impactaron en resultados.
La IA no hace magia. Si los datos son malos, incompletos o están fragmentados, el resultado será mediocre. Muchas compañías subestimaron el coste de modernizar su infraestructura.
Incluso cuando había mejoras, estas eran difíciles de medir o no movían la aguja del negocio.
Esto ya lo vivimos con la llegada del móvil o de internet. Al principio nadie sabía qué métricas importaban. Con la IA está ocurriendo exactamente lo mismo… pero ahora estamos madurando.
Hoy estamos entrando en lo que muchos llaman la tercera ola de la IA.
Las empresas que están obteniendo ROI real son las que:
La IA no es un “añadido”. Es un nuevo sistema operativo para la empresa.
Palo Alto Networks es un ejemplo claro de este enfoque.
Su estrategia con IA se basa en tres pilares:
Aplicando IA a las operaciones de IT, lograron:
Esto no es innovación cosmética. Es impacto directo en el negocio.
Métricas claras: el lenguaje que entienden los directivos
Uno de los grandes cambios en 2026 es que la IA empieza a hablar el lenguaje del comité de dirección.
Las preguntas clave ya no son técnicas, son estratégicas:
Empresas como Jamf han pasado de “probar” IA a exigir:
Si un proyecto no tiene una hipótesis de valor clara, simplemente no se aprueba.
Microsoft ha integrado IA generativa en herramientas como Copilot con un objetivo muy concreto: aumentar la productividad de millones de profesionales.
Menos tiempo en tareas repetitivas.
Más foco en tareas de alto valor.
Mejor toma de decisiones.
El ROI no se mide solo en ingresos directos, sino en:
Eso, a gran escala, es dinero.
Resolver la deuda tecnológica para liberar el ROI de la IA
Uno de los grandes frenos sigue siendo la deuda tecnológica, de procesos y de datos.
Solo una minoría de empresas considera que su infraestructura está realmente preparada para la IA. Y sin esa base, escalar es imposible.
La solución no es frenar la IA, sino usarla de forma inteligente para:
Esto crea un círculo virtuoso:
Así, el CIO deja de pedir presupuesto y pasa a generar financiación.
La IA ya no necesita defensores, necesita resultados.
2026 marca el momento en el que:
Las empresas que entiendan esto y actúen con mentalidad estratégica no solo sobrevivirán, liderarán.
Las que sigan experimentando sin foco, simplemente se quedarán sin presupuesto.
FAQs – Preguntas frecuentes sobre IA y ROI en 2026
Juan Merodio
Juan Merodio es conferenciante internacional y emprendedor en innovación, IA y negocio. Con más de 20 años creando y liderando empresas, ha impartido más de 1.000 conferencias en España, Estados Unidos, Japón y Latinoamérica. Fundador de TEKDI y autor de 16 libros. Pero si algo lo define no es su currículum, sino su capacidad para ver lo que viene… y construirlo antes que nadie.
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