Muchas empresas invierten en IA, pero pocas consiguen resultados: Harvard explica por qué

Muchas empresas están invirtiendo en inteligencia artificial, pero no todas están consiguiendo resultados claros. Según explica Harvard Business Review, uno de los grandes errores está en medir todos los proyectos de IA con el mismo criterio, como si cualquier inversión tuviera que generar retorno inmediato.

El artículo, publicado por HBR en junio de 2026, defiende que existen cinco tipos de inversión en inteligencia artificial y que cada uno tiene una lógica financiera y estratégica distinta. Dicho de otra forma: no toda inversión en IA sirve para lo mismo, ni debería medirse igual.

Muchas empresas invierten en IA, pero pocas consiguen resultados

La inteligencia artificial se ha convertido en una prioridad para miles de empresas. Automatización, asistentes internos, análisis de datos, atención al cliente, generación de contenidos, optimización de procesos… casi todos los departamentos encuentran alguna promesa atractiva en la IA.

Pero invertir en inteligencia artificial no garantiza obtener valor. Según los datos citados por Harvard Business Review, el 88% de las organizaciones ya utiliza IA en al menos una función empresarial, pero solo el 39% afirma haber observado impacto en el EBIT, y en la mayoría de los casos ese impacto es inferior al 5%.

Además, el análisis de BCG recogido por HBR apunta a que el 60% de las empresas que invierten en IA no genera valor material, mientras que solo un 5% consigue crear valor sustancial a gran escala. La idea central del artículo es que muchas compañías están midiendo mal el éxito de sus proyectos de IA.

Vamos, que no basta con comprar IA, ponerla en una presentación bonita y esperar que aparezca el ROI por combustión espontánea. Ojalá fuera tan fácil.

Los cinco tipos de inversión en inteligencia artificial

El artículo de Harvard Business Review, firmado por Baba Prasad, explica que hay cinco tipos de inversiones en IA: dos tácticas, orientadas a mantener la posición competitiva, y tres estratégicas, centradas en construir ventajas sostenibles a largo plazo. HBR resume la idea señalando que cada una tiene su propia lógica financiera e implicaciones estratégicas.

Esto es importante porque muchas empresas mezclan todos sus proyectos de IA en el mismo saco. Y no es lo mismo usar IA para reducir tiempos en una tarea administrativa que utilizarla para rediseñar un modelo de negocio, crear una nueva capacidad interna o desarrollar una ventaja competitiva difícil de copiar.

Las inversiones tácticas suelen buscar mejoras más visibles a corto plazo: eficiencia, reducción de costes, automatización o mantenimiento de la competitividad frente a rivales que ya están usando IA.

Las inversiones estratégicas, en cambio, suelen necesitar más tiempo. Buscan transformar procesos, desarrollar nuevas capacidades, generar conocimiento acumulado o abrir nuevas vías de crecimiento.

El problema aparece cuando una empresa exige a una inversión estratégica los resultados inmediatos de una táctica. Ahí es cuando se cancelan proyectos con potencial antes de que puedan madurar.

Por qué el ROI tradicional no siempre sirve para medir la IA

Uno de los mensajes más interesantes del artículo es que no todas las inversiones en inteligencia artificial pueden medirse con el retorno de inversión tradicional.

El ROI funciona bien cuando el objetivo es claro y medible: ahorrar horas, reducir costes, acelerar una tarea o aumentar la productividad de un proceso concreto.

Pero se queda corto cuando la inversión busca crear capacidades nuevas, transformar la cultura de trabajo, mejorar la toma de decisiones o preparar a la empresa para competir en un mercado que todavía está cambiando.

HBR recuerda que el retorno satisfactorio de algunas inversiones en IA puede tardar entre dos y cuatro años. Ese plazo puede chocar con la impaciencia de muchas organizaciones, acostumbradas a esperar resultados tecnológicos mucho más rápidos.

Por eso, medir la IA solo por ahorro inmediato puede ser una trampa. A veces el valor real no aparece en la primera hoja de Excel, sino en la capacidad que la empresa está construyendo para los próximos años.

La IA debe entenderse como una capacidad estratégica

La reflexión de Harvard Business Review va más allá de la tecnología. La IA no debería verse solo como una herramienta para automatizar tareas, sino como una capacidad estratégica que puede cambiar la forma en la que una empresa trabaja, decide y compite.

Para capturar valor real, las empresas necesitan alinear cada inversión con un objetivo concreto. No basta con preguntar “¿cuánto vamos a ahorrar?”. También hay que preguntar “¿qué capacidad estamos creando?”, “¿qué ventaja podemos construir?” y “¿qué tipo de decisión podremos tomar mejor gracias a esta IA?”.

Esto exige indicadores diferentes para cada tipo de proyecto. Algunas iniciativas deberán medirse por productividad. Otras por aprendizaje organizativo, velocidad de innovación, mejora en la experiencia del cliente o creación de nuevas fuentes de ingresos.

La IA puede generar valor, pero necesita dirección. Sin estrategia, muchas inversiones acaban convertidas en pilotos eternos, herramientas infrautilizadas o proyectos que nadie sabe muy bien cómo evaluar.

El éxito de la IA depende más de la estrategia que del presupuesto

La principal enseñanza es clara: el éxito de la inteligencia artificial no depende solo de cuánto dinero se invierte, sino de cómo se invierte y qué se espera conseguir.

Una empresa puede gastar mucho en IA y obtener poco valor si no define objetivos, métricas, responsables, procesos y una estrategia clara de adopción.

En cambio, una organización que entienda qué tipo de inversión está realizando podrá evaluar mejor sus resultados, evitar falsas expectativas y dar más tiempo a los proyectos estratégicos que realmente pueden transformar el negocio.

Conclusión de la noticia

La IA puede automatizar tareas, sí. Pero su valor más importante puede estar en crear nuevas formas de trabajar, decidir, innovar y competir.

La pregunta para cualquier empresa es directa: ¿estás midiendo tus proyectos de inteligencia artificial solo por el ahorro de costes o también por el valor estratégico que pueden generar a largo plazo?

Fuente consultada

Fuente original: Harvard Business Review, «The 5 Types of AI Investment and How to Capture Their Value», de Baba Prasad.

Consultar el artículo original en Harvard Business Review

* Este contenido tiene carácter informativo y se basa en información publicada por Harvard Business Review. ComparexIA no está vinculada a Harvard Business Review ni al autor del artículo. Las cifras y conclusiones pueden variar según sector, tamaño de empresa, madurez digital y estrategia interna, por lo que recomendamos consultar siempre la fuente original.

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