PwC Enfría la Burbuja de la Inteligencia Artificial: Millones Invertidos y Pocos Resultados Medibles

¿Alguna vez compraste un electrodoméstico “inteligente” convencido de que te iba a simplificar la vida y, semanas después, sentiste que todo seguía igual? En muchas empresas está pasando algo parecido con la inteligencia artificial: el gasto crece, la expectativa sube y el retorno todavía no aparece con claridad.

Un hallazgo de PwC, basado en una encuesta a 4454 CEO de 95 países y territorios, revela ese desajuste. Más de la mitad (56%) sostiene que sus inversiones en IA no se tradujeron ni en más ingresos ni en reducción de costes durante el último año.

Al mismo tiempo, el informe muestra una señal de avance: un 30% atribuye a la IA un aumento de ingresos y un 26% reporta recortes de costes. El dato que marca el pulso es otro: solo uno de cada ocho (12%) logró ambas cosas a la vez.

Así se enciende el debate sobre una posible burbuja de IA, entendida como un desajuste entre expectativas infladas y realidad. Y aparece una preocupación central de los CEO: si están transformando su negocio lo suficientemente rápido para seguirle el ritmo a la tecnología.

Marcelo De Luca pone una pieza clave sobre la mesa: existe un núcleo de avances reales, con modelos que resuelven ciertas tareas mejor, más rápido y más barato que antes. Pero, advierte, el “componente de burbuja” llega más por cómo se vende, se comunica y se financia la IA que por la tecnología en sí.

Lucas Pussetto coincide en que el entusiasmo por reducir costes y ganar eficiencia es razonable. También señala un límite incómodo: hay poca evidencia de compañías usando IA para crear nuevos ingresos con modelos de negocio realmente distintos.

El “interruptor” no está en la herramienta, está en el cableado

Para entender el mecanismo, ayuda una analogía doméstica: comprar IA puede ser como comprar una guitarra de alta gama. El instrumento es excelente, pero no toca solo. El sonido aparece cuando hay práctica, método y un cambio de rutina.

PwC es categórico en ese punto: no alcanza con “comprar” IA. La clave está en incorporarla al diseño y rediseño de procesos. Los proyectos aislados y tácticos, como pequeños parches, suelen no generar valor medible.

Dicho de otra forma: si la IA se enchufa como un “plugin” (accesorio que se agrega), el cableado de la empresa sigue siendo el mismo. Ingrid Toppelberg lo sintetiza con una idea contundente: la IA no es un simple plugin, sino un rediseño profundo de cómo se trabaja, se decide y se coordina.

Belén Ortega suma otro engranaje: no se trata de negar la innovación, sino de reconocer una fase de sobreexpectativa. La adopción masiva va por delante de la integración madura en los procesos. Y sin talento capacitado y cultura interna de uso racional, la tecnología aporta poco.

La infraestructura crece, pero la captura de valor va más lento

Parte del vértigo también está en las cifras. Pussetto cita el caso de Meta, que obtuvo 27.000 millones de dólares para financiar un data center. Y se estima que en cinco años se invertirán entre tres y siete billones de dólares en infraestructura de IA, un ritmo que considera difícil de sostener.

Toppelberg describe “fenómenos burbujeantes”, sobre todo en infraestructura, deuda y acuerdos circulares. Hoy se construyen más de 150 gigafactorías o centros de datos ligados a IA. Cada una costaría alrededor de 50.000 millones, requeriría un millón de chips y consumiría electricidad equivalente a 800.000 hogares. Y se proyecta que se multipliquen por cuatro hacia 2030.

Sin embargo, hay una diferencia con las puntocom: las grandes tecnológicas ya tienen negocios sólidos, reservas de efectivo y modelos con cientos de millones de usuarios reales. El problema, entonces, no es si “existe IA”, sino si se la está volviendo una pieza central del negocio.

En la práctica, PwC muestra que pocos CEO la aplican en gran medida en áreas clave: 22% en generación de demanda, 20% en soporte y 19% en productos, servicios y experiencia. Solo 15% la usa intensivamente para definir dirección estratégica.

Ángel Pérez Puletti plantea el paso más exigente: la transformación real llega cuando la IA deja de ser asistente y entra al corazón del negocio. Eso implica construir un activo propio, entrenado con datos y conocimiento específicos, y no quedarse solo con herramientas genéricas como ChatGPT o Copilot.

El mensaje final es sencillo y, a la vez, exigente: la oportunidad no está en sumar más “aparatos” de IA, sino en reordenar la casa para que ese interruptor, por fin, encienda luces que se vean en el balance y en la vida diaria del trabajo.