El gasto empresarial en IA generativa ya supera los 30.000 millones de dólares y el 95% de las organizaciones no obtiene ningún retorno medible de esa inversión, según el MIT. Lo confirma la 29ª Encuesta Mundial de CEOs de PwC, con 4.454 primeros ejecutivos de 95 países: el 56% no ha visto ni ingresos adicionales ni reducción de costes derivados de la IA y solo uno de cada ocho (12%) ha logrado ambas cosas a la vez. Para Netmind, compañía de BTS especializada en transformación organizativa y tecnológica, este es un problema que radica en la toma de decisiones.

“Las empresas han llenado la organización de cuadros de mando, copilotos, plataformas analíticas y, ahora, agentes. Sin embargo, la pregunta que casi nadie responde es más incómoda: ¿qué decisión concreta se toma hoy mejor, más rápido o con menos riesgo gracias a todo eso? Cuando esa pregunta no tiene respuesta, el despliegue deja de ser inversión y empieza a ser coste. La ventaja real está en convertir ese despliegue en mejores decisiones de negocio, en velocidad de ejecución, en la reinvención de cadenas de valor completas y en hacerlo de forma consistente y a escala”, explica Isaac Cantalejo, Managing Director de Netmind.

El espejismo de la adopción

Casi nueve de cada diez compañías ya usan IA en alguna función. Pero dos tercios siguen atrapadas en la experimentación y los pilotos, y solo un 6% captura valor real en su EBIT. Esta es la paradoja de la IA: más inversión, más capacidad técnica y un impacto en resultados que no aparece. De hecho, según Workday, entre el 37% y el 40% del tiempo que la IA supuestamente ahorra se reinvierte en revisar, corregir y validar lo que la propia IA produce.

“La cuestión es que las iniciativas arrancan por la tecnología y aterrizan tarde en la organización y cuando llegan al día a día, ahorran tiempo en una tarea pero no cambian la decisión, ni la forma de trabajar, que de verdad mueve la aguja de los resultados. Nuestra propia investigación en BTS lo confirma. Nuestra encuesta AI Pulse Survey 2026, basada en 388 profesionales y directivos, sitúa la mayor barrera de adopción en la falta de competencias y de confianza (47%), muy por delante de cualquier limitación tecnológica o presupuestaria. Y añade un dato que apunta directamente hacia arriba: los líderes animan a experimentar con IA bastante más de lo que la utilizan ellos mismos”, destaca Cantalejo.

La unidad de transformación es la decisión, no el dato

Esta es la diferencia entre las organizaciones que obtienen retorno y las que no. El predictor más fuerte del impacto de la IA en resultados es rediseñar el flujo de trabajo y de decisión alrededor de la IA. Y ese rediseño sigue siendo la excepción, solo una de cada cinco empresas que usan IA ha rediseñado a fondo algún proceso.

Netmind afronta este problema a través de su enfoque People-based Data Transformations, La compañía invierte el orden habitual. No se pregunta inicialmente qué plataforma desplegar. Se pregunta qué decisiones quiere mejorar la empresa: cuáles generan más valor y cuáles salen más caras cuando se toman tarde o mal. A partir de ahí define qué información hace falta, dónde acelera la IA el análisis, quién interpreta el resultado y cómo se convierte en una acción concreta.

“El efecto es directo y medible ya que acorta la distancia entre el dato, la decisión y el resultado. La organización responde antes, anticipa mejor y deja de pagar el coste de oportunidad de decidir despacio”, apunta Cantalejo.

El reto de 2026

En 2026 surge además un nuevo reto. La IA ya no solo analiza, también recomienda y empieza a ejecutar. Esto es el resultado del uso de agentes de IA, pero Gartner prevé que el 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelen antes de 2027 por costes, valor difuso y controles insuficientes.

Para Netmind, ese es el verdadero terreno del people-based. Cuando los agentes deciden parte del trabajo, la capacidad crítica de una empresa deja de ser la alfabetización en datos y pasa a ser el gobierno del juicio: saber qué decide la máquina, qué decide la persona, qué se supervisa, con qué evidencia se escala y dónde están los límites y los criterios de adopción, empezando por el trabajo del propio comité de dirección. Esa frontera la fijan el liderazgo, los comportamientos y las formas de trabajo, enmarcados en el modelo operativo completo de la empresa.

Por eso el enfoque de Netmind articula la transformación alrededor de tres palancas que sostienen la decisión: un liderazgo capaz de priorizar y gobernar iniciativas de datos e IA; unos equipos que aprenden a hacer mejores preguntas y a usar el criterio frente a la recomendación automática y unas formas de trabajo donde dato, IA y juicio humano se integran en la operativa real. Este planteamiento se ha probado en la propia BTS, alcanzando un 95% de adopción de su primera solución de IA aplicada en 24 países y 38 oficinas en ocho semanas, sin mandato jerárquico, y hoy tiene equipos que gestionan agentes construidos por ellos mismos e incorporados a su propio organigrama.

«Las empresas que marquen la diferencia no serán las que tengan más datos ni más agentes», concluye Cantalejo. «Serán las que decidan mejor que su competencia, una y otra vez. La IA cambia la velocidad. El criterio sigue siendo humano”.