{"id":35811,"date":"2026-05-13T09:40:38","date_gmt":"2026-05-13T07:40:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=35811"},"modified":"2026-05-13T09:40:40","modified_gmt":"2026-05-13T07:40:40","slug":"adopcion-de-la-ia-ensename-el-dinero","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/es\/inteligencia-artificial\/adopcion-de-la-ia-ensename-el-dinero\/","title":{"rendered":"Adopci\u00f3n de la IA: \u00abEns\u00e9\u00f1ame el dinero\u00bb"},"content":{"rendered":"\n<p>Durante casi tres a\u00f1os, la inteligencia artificial generativa se ha presentado como una especie de acontecimiento c\u00f3smico inevitable. Primero los chatbots, luego los copilotos, despu\u00e9s los agentes, luego los agentes que orquestan otros agentes. Cada semana una nueva demo. Cada mes un nuevo framework. Cada trimestre una nueva promesa de revoluci\u00f3n. Una invasi\u00f3n de borgs listos para asimilarnos; la resistencia es, proverbialmente, in\u00fatil.<\/p>\n\n\n\n<p>Mientras tanto, en las empresas, ocurre algo mucho menos cinematogr\u00e1fico: alguien vuelve a abrir Excel.<\/p>\n\n\n\n<p>Porque, tras la fase inicial de entusiasmo, el verdadero tema se ha vuelto brutalmente simple: \u00bfcu\u00e1nto rendimiento genera realmente la IA? \u00bfCu\u00e1nto cuesta mantenerla? Y, sobre todo: \u00bfd\u00f3nde est\u00e1 el retorno econ\u00f3mico?<\/p>\n\n\n\n<p>Si, como yo, viv\u00eds en el m\u00e1gico mundo de las conferencias <em>hi-tech<\/em>, os habr\u00e9is dado cuenta de que ya no estamos escuchando el mantra de \u201ctenemos que adoptar la IA\u201d; ahora le estamos preguntando a nuestro Jerry Maguire virtual: \u201cvale, \u00bfpero d\u00f3nde est\u00e1 el dinero?\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>Y lo interesante es que esta pregunta no viene de codiciosos jugadores de f\u00fatbol americano, sino de los CIO, los CFO y los consejos de administraci\u00f3n. De quienes ya han invertido millones en licencias, GPU, plataformas, consultor\u00eda y formaci\u00f3n, muy atentos a no perderse la nueva ola liderada por Sam Altman, con sus despidos y recontrataciones multimillonarias.<\/p>\n\n\n\n<p>En los \u00faltimos meses, el sector ha salido un poco de escena, tambi\u00e9n porque entretanto se ha ido formando una narrativa muy distinta a la de los dos a\u00f1os anteriores. M\u00e1s cansada del <em>hype<\/em>, m\u00e1s atenta a las cuentas. Para hacerse una idea basta con salir de LinkedIn y probar a leer art\u00edculos econ\u00f3micos relacionados con la IA.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Show Me the Money!   Jerry Maguire 1 8) Movie CLIP (1996) HD\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube-nocookie.com\/embed\/FFrag8ll85w?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>No es casualidad que uno de los art\u00edculos m\u00e1s compartidos de las \u00faltimas semanas haya sido el publicado por <a href=\"https:\/\/hbr.org?utm_source=chatgpt.com\">Harvard Business Review<\/a>, dedicado no a la innovaci\u00f3n en s\u00ed, sino al retorno de la inversi\u00f3n en IA. El punto central del an\u00e1lisis es casi desarmante por su sencillez: las empresas empiezan a exigir KPI reales. No experimentaciones infinitas. No PoC permanentes. No <em>dashboards<\/em> coloridos. Valor econ\u00f3mico.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Seg\u00fan el informe, m\u00e1s del 70 % de los CIO teme que parte de los presupuestos destinados a IA pueda congelarse en los pr\u00f3ximos 24 meses si no aparecen resultados medibles<\/strong>. Y es una frase que describe perfectamente el momento hist\u00f3rico actual. La IA ya no es el proyecto \u201ccool\u201d que poner en la presentaci\u00f3n para inversores. Est\u00e1 convirti\u00e9ndose en una partida presupuestaria que hay que justificar.<\/p>\n\n\n\n<p>Y aqu\u00ed es donde la historia se vuelve realmente interesante.<\/p>\n\n\n\n<p>Porque, mientras tanto, el mercado se ha llenado de herramientas. Cada software <em>enterprise<\/em> posee ya al menos una funci\u00f3n de IA. Cada plataforma promete automatizaci\u00f3n, s\u00edntesis, optimizaci\u00f3n, <em>insights<\/em>, predicci\u00f3n, orquestaci\u00f3n y, a ser posible, hasta iluminaci\u00f3n espiritual. El resultado, sin embargo, no siempre ha sido un aumento de la productividad. De hecho, uno de los informes m\u00e1s citados del momento, publicado por <a href=\"https:\/\/www.shibumi.com?utm_source=chatgpt.com\">Shibumi<\/a>, ha contribuido a popularizar una expresi\u00f3n que hasta hace pocos meses parec\u00eda casi impensable: <strong><em>AI fatigue<\/em>.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Fatiga de la IA.<\/p>\n\n\n\n<p>Seg\u00fan los datos recogidos en el informe, una cantidad sorprendentemente alta de empresas (\u00bftodas?)<strong> todav\u00eda no consigue medir un ROI concreto en los proyectos generativos.<\/strong> Y, sobre todo, emerge un problema muy <em>enterprise<\/em>: demasiadas plataformas desconectadas, demasiados <em>workflows<\/em> fragmentados, demasiadas herramientas que introducen fricci\u00f3n en lugar de reducirla.<\/p>\n\n\n\n<p>En la pr\u00e1ctica, la IA corre el riesgo de hacer lo que hist\u00f3ricamente hacen muchas herramientas <em>enterprise<\/em>: aumentar la complejidad operativa mientras prometen reducirla.<\/p>\n\n\n\n<p>Volvemos a nuestro viejo amor: la integraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Tambi\u00e9n desde el punto de vista econ\u00f3mico, la verdadera batalla de 2026 no es \u201cqui\u00e9n tiene el mejor modelo\u201d. Es m\u00e1s bien \u201cqui\u00e9n consigue integrarse mejor en los procesos reales de las empresas\u201d. Toda la diferencia del mundo.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>El problema ya no es generar presentaciones llenas de gr\u00e1ficos circulares que se abren mostrando fuegos artificiales dignos del A\u00f1o Nuevo chino. El problema es entender c\u00f3mo una organizaci\u00f3n puede incorporar estas herramientas sin convertir cada <em>workflow<\/em> en un parque de atracciones de <em>plugins<\/em>, copilotos, <em>prompts<\/em> y ventanas del navegador abiertas, usando datos de Contoso Ent., que luego \u201cya sustituiremos por los reales\u201d, mientras vuestros inversores se preguntan cu\u00e1ndo abristeis una sucursal en Par\u00eds, adem\u00e1s sin avisarles. Y probablemente por eso est\u00e1n volviendo al centro conceptos que hasta hace poco parec\u00edan casi aburridos: orquestaci\u00f3n, gobernanza, interoperabilidad, consolidaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Incluso las grandes consultoras est\u00e1n cambiando el tono. Un ejemplo interesante llega de <a href=\"https:\/\/www.businessinsider.com?utm_source=chatgpt.com\">Business Insider<\/a>, que recogi\u00f3 los an\u00e1lisis de <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com?utm_source=chatgpt.com\">McKinsey &amp; Company<\/a> seg\u00fan los cuales algunas empresas estar\u00edan obteniendo por fin retornos econ\u00f3micos significativos de sus proyectos de IA. Pero hay un detalle fundamental: no gracias a nuevos productos.<\/p>\n\n\n\n<p>Los casos de mayor \u00e9xito parecen concentrarse en unos pocos <em>use cases<\/em> muy verticales, muy concretos y muy cercanos al negocio. Reducci\u00f3n de los tiempos de an\u00e1lisis documental. Optimizaci\u00f3n del <em>customer support<\/em>. Automatizaci\u00f3n de tareas repetitivas. Aceleraci\u00f3n del ciclo de desarrollo de software.<\/p>\n\n\n\n<p>Todas ellas cosas poco espectaculares para publicar en LinkedIn, pero tremendamente eficaces sobre los m\u00e1rgenes operativos.<\/p>\n\n\n\n<p>En otras palabras: el mercado <em>enterprise<\/em> parece haber descubierto que la GenAI no es magia. Es infraestructura. El problema es que, como toda infraestructura, funciona cuando es invisible. Pero hay un aspecto que le quita el manto de invisibilidad, como a un Harry Potter huyendo de \u201cya sab\u00e9is qui\u00e9n\u201d: el coste.<\/p>\n\n\n\n<p>Uno de los informes econ\u00f3micos m\u00e1s discutidos de los \u00faltimos meses ha sido el publicado por <a href=\"https:\/\/www.goldmansachs.com?utm_source=chatgpt.com\">Goldman Sachs<\/a>, que intenta estimar el coste global de construir la infraestructura de IA. Las cifras son casi surrealistas. Se habla de cientos de miles de millones de d\u00f3lares anuales en inversiones de infraestructura, con proyecciones que superan el bill\u00f3n en pocos a\u00f1os (2030).<\/p>\n\n\n\n<p>El marketing ya quem\u00f3 la palabra <em>cloud<\/em> con uno de los mayores enga\u00f1os del siglo: el hierro desaparece y vuestros datos viajan por la estratosfera como globos, hasta que arde alg\u00fan edificio en Estrasburgo.<br>Para la IA har\u00e1 falta otra genialidad, porque nada m\u00e1s nacer ya se est\u00e1 materializando:<\/p>\n\n\n\n<p>Se convierte en energ\u00eda.<br>Se convierte en cemento.<br>Se convierte en refrigeraci\u00f3n industrial.<br>Se convierte en geopol\u00edtica.<\/p>\n\n\n\n<p>Porque entrenar modelos y servir inferencia a escala planetaria no es gratis. Y, sobre todo, no es infinito. Igual que tampoco fue infinita la revoluci\u00f3n de las <em>dot-com<\/em> en los a\u00f1os 2000, un fantasma que alimenta el temor de que se est\u00e9 formando una nueva burbuja tecnol\u00f3gica. No es casualidad que la p\u00e1gina de Wikipedia <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/AI_bubble\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">dedicada a la \u201cAI bubble\u201d<\/a> se haya vuelto repentinamente muy consultada.<\/p>\n\n\n\n<p>Y el motivo es sencillo: el sector est\u00e1 entrando en la fase en la que los ingresos deben empezar a justificar las inversiones. Es el mismo punto de inflexi\u00f3n que hist\u00f3ricamente separa las revoluciones tecnol\u00f3gicas de los experimentos caros.<\/p>\n\n\n\n<p>Naturalmente, esto no significa que la IA est\u00e9 destinada a desinflarse. Al contrario. Muchas se\u00f1ales indican exactamente lo contrario.<strong> Pero lo que s\u00ed est\u00e1 cambiando es la forma de adopci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>La \u00e9poca de las demos infinitas parece estar dejando paso a una fase mucho m\u00e1s pragm\u00e1tica. Lovable produce PoC a una velocidad incre\u00edble, pero su c\u00f3digo desaparece como l\u00e1grimas en la lluvia. En esta nueva etapa tambi\u00e9n est\u00e1n cobrando importancia las voces m\u00e1s cr\u00edticas y menos entusiastas.<\/p>\n\n\n\n<p>Un ejemplo emblem\u00e1tico es el an\u00e1lisis publicado por <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu?utm_source=chatgpt.com\">MIT Sloan Management Review<\/a>, que retoma muchas de las reflexiones del economista Daron Acemoglu. El punto central es interesante porque va contra la narrativa dominante: el impacto econ\u00f3mico de la IA podr\u00eda ser enorme a largo plazo, pero mucho m\u00e1s gradual a corto plazo de lo que imagina el mercado.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><strong>En la pr\u00e1ctica: no todas las tareas son econ\u00f3micamente automatizables. Y, sobre todo, no todas las tareas conviene automatizarlas.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Una frase aparentemente obvia, pero potent\u00edsima.<br>Porque en el mundo <em>enterprise<\/em> el problema no es solo \u201c\u00bfse puede hacer?\u201d. Es \u201c\u00bftiene sentido hacerlo?\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>Automatizar un proceso que cuesta poco y ya funciona bien muchas veces no genera ventajas reales. Y eso obliga a las empresas a hacer algo que en el mundo de la IA todav\u00eda se hace demasiado poco: priorizaci\u00f3n estrat\u00e9gica.<\/p>\n\n\n\n<p>Otro aspecto que me afecta, quiera o no, es que tambi\u00e9n el mundo laboral est\u00e1 cambiando su narrativa. Hasta hace pocos meses el debate estaba dominado por una pregunta casi apocal\u00edptica: \u201c\u00bfla IA sustituir\u00e1 a los seres humanos?\u201d. Hoy la conversaci\u00f3n se est\u00e1 volviendo mucho m\u00e1s sofisticada.<\/p>\n\n\n\n<p>Un estudio publicado por <a href=\"https:\/\/www.anthropic.com?utm_source=chatgpt.com\">Anthropic<\/a> Research, basado en el an\u00e1lisis de millones de interacciones reales con Claude, muestra que en la mayor\u00eda de los casos la IA se utiliza no para sustituir completamente el trabajo humano, sino para amplificarlo. Y probablemente ese sea el verdadero escenario que veremos en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n<p>No empresas sin personas, sino personas trabajando dentro de <em>workflows<\/em> completamente redefinidos por la IA. Y eso es muy distinto, mucho m\u00e1s complejo.<\/p>\n\n\n\n<p>Porque significa replantear organizaciones, roles, competencias, gobernanza y procesos. No simplemente instalar un chatbot corporativo. Y ah\u00ed es donde muchas empresas empiezan a comprender una verdad bastante inc\u00f3moda: la adopci\u00f3n de IA no es un proyecto IT. Es un proyecto organizativo. Y quiz\u00e1 por eso fracasan tantos proyectos. Porque se afrontan como una simple introducci\u00f3n tecnol\u00f3gica, cuando en realidad impactan la cultura empresarial, los flujos de decisi\u00f3n, la gesti\u00f3n de competencias y los modelos operativos. No bastan los ingenieros; hacen falta directivos, y de los que tienen much\u00edsima experiencia.<\/p>\n\n\n\n<p>En ese sentido, uno de los informes m\u00e1s inteligentes publicados recientemente es <em>The State of Organizations 2026<\/em> de <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com?utm_source=chatgpt.com\">McKinsey &amp; Company<\/a>, que describe precisamente esta transici\u00f3n: la GenAI no como una herramienta aislada, sino como una fuerza capaz de modificar toda la estructura organizativa de las empresas y transformar de verdad los procesos corporativos sin destruir el equilibrio operativo de las organizaciones.<\/p>\n\n\n\n<p>Porque, al final, el mercado <em>enterprise<\/em> es un lugar poco rom\u00e1ntico, y tratar de enamorar a tu pareja llev\u00e1ndola a restaurantes car\u00edsimos donde como mucho puedes permitirte una ensalada no es precisamente una experiencia emocionante.<\/p>\n\n\n\n<p>Puedes tener el modelo m\u00e1s impresionante del planeta. Pero si no reduces costes, aumentas m\u00e1rgenes o mejoras la velocidad operativa, tarde o temprano alguien presentar\u00e1 la factura.<\/p>\n\n\n\n<p>Y quiz\u00e1 ese sea precisamente el mensaje de fondo: la inteligencia artificial est\u00e1 saliendo por fin de la adolescencia del <em>hype<\/em> y entrando en la edad adulta de la econom\u00eda real. Y ya se sabe que, en la vida adulta, no existen las comidas gratis.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Durante casi tres a\u00f1os, la inteligencia artificial generativa se ha presentado como una especie de acontecimiento c\u00f3smico inevitable. Primero los chatbots, luego los copilotos, despu\u00e9s los agentes, luego los agentes que orquestan otros agentes. Cada semana una nueva demo. Cada mes un nuevo framework. Cada trimestre una nueva promesa de revoluci\u00f3n. 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