Las empresas gastan miles de millones en IA, pero siguen sin ver resultados ni retorno económico

La inteligencia artificial se ha convertido en una revolución tecnológica indiscutible, pero no necesariamente en un negocio rentable para todas las empresas que la están adoptando. Mientras el gasto mundial en centros de datos, chips e infraestructura tecnológica se dispara, muchas compañías siguen sin encontrar mejoras claras de productividad y algunos expertos ya alertan del “error estratégico” de sustituir empleados por IA. “Se está recortando talento sin mejorar resultados”, advierte la tecnológica española i3e.

La escena se repite desde hace meses en todo el mundo. Grandes compañías anuncian inversiones multimillonarias en inteligencia artificial, despliegan asistentes automatizados, reorganizan departamentos y reducen costes laborales con la promesa de ganar eficiencia. Sin embargo, la mejora de resultados no está llegando al mismo ritmo que el entusiasmo inversor.

De hecho, algunos de los principales análisis publicados en los últimos meses empiezan a mostrar una paradoja incómoda: la IA está generando enormes beneficios para empresas vinculadas a la infraestructura tecnológica, pero muchas compañías que intentan aplicarla en su día a día siguen sin encontrar un retorno claro.

Un reciente informe de Goldman Sachs apunta precisamente a esa explosión del gasto. El banco prevé un fuerte crecimiento de las inversiones en redes, conectividad óptica, chips y centros de datos para alimentar el desarrollo de la inteligencia artificial. Solo el mercado vinculado a las nuevas conexiones ópticas para centros de datos podría mover decenas de miles de millones de dólares en los próximos años.

La gran beneficiada de este auge está siendo, por ahora, la cadena de suministro tecnológica. Es decir, fabricantes de chips, empresas de redes, compañías energéticas y proveedores cloud. Gigantes como Nvidia han disparado ingresos y valor bursátil gracias a la carrera global por construir infraestructuras capaces de sostener los nuevos modelos de IA.

Mucha inversión y pocas mejoras visibles

El problema aparece cuando esa inversión aterriza en las empresas tradicionales. Diversos estudios, como el publicado por la consultora americana Gartner, reflejan que una parte importante de los proyectos de inteligencia artificial generativa todavía no consigue mejoras medibles de productividad ni retornos claros de inversión. Muchas compañías siguen en fase experimental o tienen dificultades para integrar estas herramientas en procesos reales de negocio.

El fenómeno preocupa especialmente en sectores administrativos y corporativos, donde numerosas empresas han acelerado automatizaciones y ajustes de plantilla antes incluso de comprobar si la tecnología es capaz de reemplazar determinadas funciones de forma eficiente.

“Muchas organizaciones están confundiendo automatización con transformación”, sostienen desde i3e, firma tecnológica española especializada en procesos de digitalización empresarial. Según su análisis, algunas compañías están eliminando perfiles con experiencia para sustituirlos por sistemas que todavía requieren supervisión humana constante. El resultado, aseguran, está siendo una pérdida de conocimiento interno y problemas de calidad en procesos clave.

Se ha intentado reducir costes sacrificando talento, pero sin un retorno claro. La experiencia, el criterio y el conocimiento interno no se sustituyen tan fácilmente. Y cuando se pierden, el impacto no siempre es inmediato, pero acaba llegando

Sergio García

— Gerente de i3e

La situación recuerda a otros ciclos tecnológicos anteriores en los que las expectativas iniciales fueron más rápido que la capacidad real de adaptación de las empresas.

El negocio real está en la infraestructura

Mientras muchas compañías buscan todavía cómo monetizar la IA, el negocio parece estar concentrándose en otro lugar: las infraestructuras que hacen posible esta revolución tecnológica.

El informe de Goldman Sachs detalla cómo la industria está entrando en una nueva carrera global por construir centros de datos cada vez más potentes, rápidos y eficientes. La demanda de conexiones ópticas avanzadas, nuevos sistemas de refrigeración y chips especializados no deja de crecer ante el aumento del uso de modelos de inteligencia artificial.

En paralelo, grandes tecnológicas como Microsoft, Amazon o Google continúan elevando su gasto en centros de datos e infraestructura cloud para sostener la demanda de IA generativa. Y España no es ajena a estos movimientos de los gigantes empresariales. Sin ir más lejos, la española ACS sigue firme en su apuesta de inversión en los centros de datos y recientemente ha lanzado una ampliación de capital de 1.800 millones.

El propio Fondo Monetario Internacional (FMI) ya advirtió hace dos años de que la inteligencia artificial tendrá un impacto desigual sobre la economía y el empleo. El organismo considera que la tecnología puede impulsar la productividad global, pero también alerta de que muchas empresas necesitarán años para adaptarse realmente y transformar sus modelos de negocio.

Ese es precisamente el punto donde empieza a aparecer el debate de fondo. La IA promete cambiar la economía mundial, pero la transición está siendo más compleja (y más cara) de lo que muchas compañías esperaban.

Del entusiasmo a la presión empresarial

El auge de la inteligencia artificial también ha generado una fuerte presión competitiva. Muchas empresas sienten que deben adoptar estas herramientas rápidamente para no quedarse atrás frente a sus rivales, aunque todavía no tengan claro cómo obtener rentabilidad ni cómo adoptarla, pues no todas las empresas ni sectores son iguales.

Se ha comprado el discurso de que la IA lo soluciona todo, y no es verdad. Antes de aplicarla, hay que preguntarse para qué sirve en cada empresa. No es lo mismo un despacho jurídico que una clínica o una pyme industrial

Sergio García

— Gerente de i3e

Eso explica por qué numerosos proyectos se están implantando a gran velocidad incluso en sectores donde la regulación, la privacidad de datos o la supervisión humana siguen siendo fundamentales.

Los expertos coinciden en que la IA terminará transformando buena parte de la actividad económica. Pero también empiezan a advertir del riesgo creciente de confundir el ahorro inmediato de costes con una mejora real de productividad.

Porque, al menos por ahora, la inteligencia artificial está demostrando ser una revolución tecnológica y científica evidente. Lo que todavía no está tan claro es quién acabará ganando realmente dinero con ella.

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