Empresas y IA: ¿Por qué persiste la baja productividad?
A pesar de la adopción masiva de inteligencia artificial (IA) en las empresas durante 2026, la productividad general no ha repuntado significativamente desde 2023. Estudios revelan que el problema radica en la falta de integración profunda, no en la tecnología misma: solo el 25% de las compañías ha pasado de pilotos aislados a implementaciones reales que transformen procesos y roles laborales.
La paradoja de la IA: adopción alta, ganancias limitadas
En la Unión Europea, la adopción de IA eleva la productividad laboral en un promedio del 4%, un impacto causal robusto pero moderado comparado con expectativas transformadoras. Este aumento se logra sin destrucción neta de empleo, gracias a la «profundización del capital»: los trabajadores completan tareas más rápido y toman mejores decisiones, potenciados por herramientas como agentes IA que razonan en múltiples pasos y coordinan acciones vía APIs. Sin embargo, las grandes empresas capturan la mayoría de estos beneficios, ampliando brechas con las pymes, que luchan por absorber costes de integración y carecen de infraestructura de datos o talento técnico.
A escala global, el informe State of AI in the Enterprise 2026 de Deloitte, basado en 3.235 ejecutivos, muestra que el 60% de la fuerza laboral accede a herramientas IA autorizadas, un alza del 50% anual. Pero persiste una brecha: el 54% planea escalar experimentos a producción, aunque solo el 25% lo ha logrado. En España, el 68% cita eficiencia como beneficio principal, pero el 84% no ha rediseñado puestos ni flujos operativos, limitando el potencial a meras superposiciones sobre estructuras heredadas.
El impacto varía por sector: hasta +73% en marketing, casi nulo en taxistas cualificados. Grandes firmas en países ricos como Suecia invierten en software (multiplicador de +2,4% en productividad IA) y formación (+5,9%), mientras economías como Rumanía rezagadas muestran disparidades de hasta 10 puntos en adopción.
Barreras clave que frenan el salto productivo
La transición de «pilotos aislados» a «activación estratégica» define 2026. Tendencias como IA agéntica (74% de organizaciones planean desplegarla) y IA física para automatización industrial exigen gobernanza madura, pero solo el 21% la tiene, arriesgando acciones no deseadas. En España, el 59% forma a su plantilla en IA y el 54% impulsa reskilling, pero falta rediseño profundo de roles, incentivos y colaboración humano-IA.
Otros frenos incluyen:
- Falta de complementarios: Inversión en datos, talento y workflows es esencial; sin ella, la IA no genera dividendos.
- Desigualdades sectoriales y empresariales: Beneficios se concentran en firmas grandes y sectores data-intensivos.
- Gobernanza y madurez organizativa: La IA gana autonomía, pero sin supervisión, no se integra en decisiones críticas.
Expertos como Javier Echániz de Deloitte España afirman: 2026 es el año de industrializar la IA para valor real, alineando tecnología, personas y procesos.
FAQ: Preguntas frecuentes sobre IA y productividad en empresas
¿Por qué la productividad no sube pese a la adopción de IA?
La razón principal es la falta de integración: el 84% de empresas no rediseña workflows ni roles, quedando en pilotos aislados en lugar de transformaciones profundas.
¿Cuánto aumenta la productividad con IA en la UE?
Un 4% promedio laboral, más alto en grandes empresas (hasta 10 puntos de diferencia), amplificado por inversiones en formación (+5,9%) y datos (+2,4%).
¿La IA destruye empleos?
No a corto plazo; eleva productividad sin pérdida neta, profundizando capital humano en lugar de desplazar mano de obra.
¿Qué tendencias IA impulsarán productividad en 2026?
IA agéntica (razonamiento autónomo), IA física (automatización industrial) y soberanía tecnológica, con 74% de firmas planeando agentes.
¿Cómo las pymes pueden competir con IA?
Invertir en formación, datos y rediseño organizativo; de lo contrario, ampliarán brechas con grandes empresas.
¿En qué sectores es más efectiva la IA para productividad?
Marketing (+73%), codificación y consultoría (10-65%); nulo en oficios como taxistas.
Conclusiones clave
- Adopción no basta: La IA eleva productividad 4% promedio, pero solo con rediseño de procesos, formación y gobernanza.
- Brechas crecientes: Grandes empresas lideran; pymes necesitan complementarios para no perder competitividad.
- 2026, año decisivo: Pasar de exploración a industrialización genera eficiencia, innovación y crecimiento sostenible.
- Acción inmediata: Integra IA en decisiones diarias, reskilling y workflows para desbloquear valor real.
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