Qué podemos aprender del KPMG AI Pulse 2025

Durante los últimos años, la inteligencia artificial ocupó el centro de prácticamente todas las estrategias de transformación digital. Las organizaciones aceleraron pilotos, incorporaron asistentes inteligentes, desplegaron modelos generativos y destinaron presupuestos cada vez mayores a iniciativas relacionadas con IA. En muchos casos, la prioridad era clara: no quedarse atrás frente a la competencia.

Sin embargo, conforme la adopción comenzó a generalizarse, también apareció una realidad mucho menos visible. Implementar inteligencia artificial dejó de ser el principal desafío. El verdadero reto consiste ahora en responder una pregunta mucho más exigente: ¿qué valor está generando realmente esa inversión?

El último informe Global AI Pulse Q2 2026 de KPMG confirma este cambio de paradigma. Tras consultar a 2.145 directivos de 20 países, la consultora concluye que las organizaciones están entrando en una nueva etapa de madurez, donde el éxito ya no se mide por la cantidad de iniciativas impulsadas, sino por la capacidad de traducirlas en resultados de negocio medibles.

Esta evolución representa un cambio profundo en la manera de entender la inteligencia artificial. Durante la primera fase, la conversación giraba alrededor de la tecnología: qué herramientas utilizar, qué modelos elegir o qué procesos automatizar. Hoy, las preguntas son mucho más estratégicas. Los consejos de administración quieren conocer el impacto económico de cada proyecto, los inversores buscan indicadores de retorno y los equipos directivos necesitan justificar que la inversión está contribuyendo a mejorar la eficiencia, la productividad y la competitividad.

En otras palabras, la IA ha dejado de ser una apuesta de innovación para convertirse en una decisión de negocio.

La adopción ya no diferencia a las empresas

Existe una tendencia habitual en cualquier proceso de transformación tecnológica. Durante los primeros años, quienes adoptan antes una innovación obtienen una ventaja competitiva evidente. Con el paso del tiempo, esa ventaja desaparece porque la tecnología deja de ser exclusiva y pasa a formar parte del estándar del mercado.

Eso es precisamente lo que está ocurriendo con la inteligencia artificial.

Según KPMG, el porcentaje de organizaciones que ya se encuentran en una fase de adopción extendida prácticamente se duplicó en apenas un trimestre, pasando del 13 % al 22 %. Paralelamente, el 76 % de los directivos afirma que la IA ya está generando valor para su organización y el 79 % asegura que seguirá siendo una prioridad de inversión incluso en un contexto de recesión económica.

A primera vista, los datos parecen indicar que la mayoría de las empresas está obteniendo buenos resultados. Sin embargo, el propio estudio introduce una distinción que cambia completamente la interpretación.

No es lo mismo generar beneficios puntuales que demostrar un retorno consolidado de la inversión.

KPMG diferencia entre meaningful business value, entendido como mejoras en productividad, reducción de costes o una mejor toma de decisiones, y established ROI, que implica demostrar que esos beneficios justifican de forma objetiva la inversión realizada y generan oportunidades de crecimiento sostenibles.

La diferencia puede parecer sutil, pero tiene enormes implicaciones para la gestión empresarial. Muchas compañías ya perciben mejoras gracias a la IA, aunque muy pocas son capaces de cuantificarlas con precisión, relacionarlas con indicadores financieros o utilizarlas para orientar futuras decisiones de inversión.

En consecuencia, el verdadero factor diferencial ya no consiste en incorporar inteligencia artificial antes que los demás. La ventaja competitiva pertenece a quienes pueden demostrar, con datos, que esa tecnología está mejorando el negocio.

El nuevo desafío es económico, no tecnológico

Uno de los mensajes más relevantes del informe es que la conversación sobre inteligencia artificial está desplazándose desde la innovación hacia la economía de la IA.

Durante mucho tiempo, el principal interrogante era cuánto costaría implementar esta tecnología. Hoy la cuestión es diferente: cuánto cuesta mantenerla, escalarla y, sobre todo, qué retorno produce cada euro invertido.

La investigación refleja que casi la mitad de las organizaciones ha retrasado, pausado o reducido proyectos de agentes de IA cuando los costes comenzaron a superar el valor esperado. Lejos de interpretarse como una pérdida de confianza en la tecnología, este comportamiento refleja una mayor disciplina en la asignación de recursos y una gestión mucho más orientada a resultados.

Esta tendencia también pone de manifiesto un cambio en la madurez de las organizaciones. En lugar de preguntarse si deben utilizar inteligencia artificial, comienzan a preguntarse dónde realmente genera impacto y dónde simplemente añade complejidad operativa.

Esta diferencia resulta especialmente relevante porque la mayoría de las empresas todavía carece de una visibilidad completa sobre los costes asociados a la IA. Apenas un tercio afirma monitorizar de forma integral sus costes operativos, mientras que aquellas organizaciones que sí disponen de esa visibilidad tienen cinco veces más probabilidades de alcanzar un ROI consolidado.

Este dato permite extraer una conclusión que va mucho más allá de la tecnología. La capacidad para gestionar económicamente la inteligencia artificial está convirtiéndose en una competencia estratégica. Igual que ocurre con cualquier otra inversión empresarial, no basta con implementar una solución; es imprescindible comprender cuánto cuesta, cómo evoluciona y qué impacto genera sobre los resultados del negocio.

En este contexto, las empresas más avanzadas no son necesariamente las que utilizan más inteligencia artificial. Son aquellas que han desarrollado la capacidad de medir, gobernar y optimizar su impacto de forma continua.

Preguntas Frecuentes (FAQs)

¿Por qué las empresas tienen dificultades para demostrar el ROI de la IA?

Muchas organizaciones implementan soluciones de inteligencia artificial sin definir indicadores claros de negocio desde el inicio. Medir el impacto requiere relacionar la inversión con mejoras en productividad, eficiencia, costes o ingresos mediante métricas objetivas.

¿Qué significa que una empresa tenga madurez en inteligencia artificial?

Significa que la organización no solo utiliza herramientas de IA, sino que dispone de procesos para gobernarlas, medir su rendimiento, controlar sus costes y alinearlas con los objetivos estratégicos del negocio.

¿Qué enseña el KPMG AI Pulse 2025 sobre la adopción de la IA?

El informe muestra que la adopción ya no es el principal factor diferencial. Las organizaciones que obtienen mejores resultados son aquellas capaces de demostrar el valor económico que genera cada iniciativa de inteligencia artificial.

¿Cómo empezar a obtener valor de la inteligencia artificial?

Lo más recomendable es comenzar con procesos concretos y repetitivos donde el impacto sea fácil de medir. Esto permite validar resultados, optimizar recursos y escalar la adopción de forma progresiva.