El AI Performance Study 2026 de PwC entrevistó a 1,217 ejecutivos senior de grandes empresas en 25 sectores a nivel global, y su hallazgo central es incómodo: el 74% del valor económico generado por la IA lo captura solo el 20% de las organizaciones. El resto sigue en modo piloto.
Qué separa a los líderes del resto
Según el estudio, las empresas que lideran no usan más herramientas de IA que sus competidoras. La diferencia está en el objetivo: los líderes apuntan la IA a crecimiento y reinvención del modelo de negocio, no solo a reducción de costos. El factor individual con mayor influencia en el rendimiento financiero impulsado por IA resultó ser la convergencia de industrias — es decir, usar la IA para expandirse más allá de los límites tradicionales del sector.
El estudio identifica que las empresas líderes son 1.9 veces más propensas a operar IA en modo autónomo y autooptimizante, y 2.8 veces más propensas a haber incrementado las decisiones tomadas sin intervención humana. También son 1.7 veces más propensas a contar con un marco formal de gobernanza de IA responsable — lo que PwC llama "confianza a escala". Los empleados de estas empresas son el doble de propensos a confiar en los resultados de la IA, lo que genera un ciclo: más confianza permite más automatización, que permite mayor escala.
La mayoría de las empresas está ocupada lanzando pilotos de IA. Las que ganan ya convirtieron esos pilotos en infraestructura que toma decisiones sola.
La trampa del piloto
El hallazgo más directo del estudio es sobre la mayoría silenciosa: muchas organizaciones acumulan proyectos piloto de IA sin convertir esa actividad en resultados financieros medibles. Sin un cambio de enfoque — de eficiencia a crecimiento, de experimento a despliegue a escala — la brecha entre líderes y rezagados seguirá ampliándose.
Para el contexto latinoamericano, esto tiene una lectura concreta. La mayoría de las empresas de la región que han adoptado IA lo han hecho vía herramientas de productividad (resúmenes, generación de texto, asistentes de código). Útil, pero no diferenciador. El estudio de PwC sugiere que esa fase no genera ventaja competitiva sostenida: la genera apostar la IA al núcleo del modelo de negocio, no a sus márgenes.
Qué implica el dato 74/20
La cifra tiene una lógica estructural familiar: recuerda la distribución 80/20 de Pareto, pero aplicada a una tecnología que todavía está en sus primeras fases de adopción corporativa global. Si la brecha ya existe con la IA actual, su magnitud aumentará con sistemas más capaces. Las empresas que no estén escalando hoy no solo se quedan atrás — se quedan más atrás cada trimestre que pasa.
