La inteligencia artificial avanza a un ritmo vertiginoso en el mundo corporativo, pero su capacidad para generar ganancias concretas parece rezagarse. Un nuevo estudio internacional revela que el número de empresas que implementan activamente esta tecnología aumentó de 13% a 22% en apenas tres meses, mientras que el porcentaje de aquellas que logran un retorno financiero comprobado se mantiene estancado o incluso retrocede levemente. Este desfase entre adopción y rentabilidad plantea interrogantes clave para los equipos directivos y los asesores legales que deben estructurar la gobernanza de estas herramientas en Chile.
El segundo Global AI Pulse, elaborado por la consultora KPMG y publicado el 2 de julio de 2026, encuestó a 2.145 líderes senior en 20 países. Según el informe, la proporción de firmas en fase de adopción activa saltó de un 13% a un 22% respecto del primer trimestre del año. Sin embargo, las empresas que declaran un retorno comprobado cayeron de un 8% a un 7% en el mismo período. La conclusión es clara: escalar la tecnología y demostrar su valor financiero son procesos que avanzan a velocidades distintas.
La confianza empresarial sí muestra un alza significativa. Un 76% de los encuestados asegura que la inteligencia artificial ya entrega valor de negocio importante, doce puntos más que en la medición anterior. Además, un 79% mantendría sus inversiones en IA incluso frente a una eventual recesión económica.
RESPONSABILIDAD, EL PUNTO CIEGO
Uno de los hallazgos más relevantes para el ámbito jurídico corporativo es el desajuste entre patrocinio ejecutivo y responsabilidad operativa. El informe detecta que el 75% de los líderes declara que su CEO lidera activamente la agenda de IA y la considera una prioridad estratégica. No obstante, solo un 24% identifica al CEO o al comité ejecutivo como el responsable último de las decisiones basadas en IA. El resto reparte esa responsabilidad entre distintos ejecutivos, comités o equipos, generando una nebulosa de rendición de cuentas.
Esta falta de claridad tiene consecuencias directas. Las organizaciones con una responsabilidad claramente definida reportan retorno comprobado a una tasa tres veces mayor que aquellas donde esa cadena de mando es difusa.
Diego Balestra, socio líder de Consultoría de KPMG Chile, explicó que las compañías que obtienen resultados consistentes han entendido que la propiedad ejecutiva y la responsabilidad operativa son conceptos distintos. Definir quién puede intervenir sobre un resultado de IA, quién revisa la calidad de los datos y quién administra el costo del sistema resulta hoy tan relevante como la inversión inicial en la tecnología.
EL COSTO ENTRA A LA AGENDA EJECUTIVA
Otro hallazgo que interpela a los equipos legales es la creciente presión por controlar los costos de operar inteligencia artificial. El acceso a modelos de menor costo se convirtió en el factor que más creció entre las variables que influyen en la estrategia de IA de las empresas, con un alza de 7 puntos en el trimestre. Un 49% de las organizaciones ha replanteado, retrasado o reducido el despliegue de agentes de IA cuando el costo esperado terminó superando el valor generado.
Pese a esta preocupación, la visibilidad sobre esos gastos sigue siendo baja. Solo un 35% de las empresas tiene visibilidad total y monitoreo activo de sus gastos en IA. El resto opera con información parcial, tardía o fragmentada. La diferencia es abismal: las organizaciones con control completo sobre sus costos de IA tienen cinco veces más probabilidades de reportar retorno comprobado que aquellas que carecen de ese control.
EL FACTOR HUMANO
El estudio también aborda el impacto en las personas. Un 78% de los líderes espera que la fluidez en el uso de IA se vuelva más relevante y que los roles de quienes no desarrollen esas capacidades cambien. Un 71% dice estar avanzando bien hacia una fuerza laboral plenamente integrada entre humanos e IA, once puntos por encima del trimestre anterior.
El informe concluye que las organizaciones con mejores resultados comparten tres capacidades, más allá del nivel de inversión en IA: definen con claridad quién es responsable de cada resultado, dan visibilidad completa a los costos de operar la tecnología y priorizan la inversión en capacidades que sostengan valor de largo plazo por sobre casos de uso aislados.
Fuente: La Tercera
Nota del Editor Fotografía referencial generada por Inteligencia Artificial.
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