Por Qué las Empresas Líderes en Inteligencia Artificial Tienen 2,5 Veces Más Crecimiento de Ingresos

¿Te imaginás cambiar una sola pieza del engranaje de tu rutina y, sin trabajar más horas, ver que el resultado mejora? En muchas oficinas españolas, ese “interruptor” no es un nuevo jefe ni una reestructura: es una herramienta de inteligencia artificial que empieza a notarse en la caja.

Según un informe de NTT DATA, la adopción de IA ya se refleja en las cuentas de resultados de las grandes empresas. El hallazgo es concreto: el 60% de las compañías españolas aumentó su beneficio entre un 5% y un 15% en el último año gracias al uso de soluciones de IA.

Además, el estudio se armó con entrevistas a más de 2.500 directivos en 35 países, con 75 ejecutivos españoles, y se concentró en organizaciones de más de 2.500 empleados. NTT DATA también clasifica a las empresas por su grado de adopción: líderes (15%), rezagadas (20%) y no clasificadas (65%).

La clave no está solo en tener IA, sino en cómo se cablea dentro del negocio. A escala global, las compañías líderes tienen 2,5 veces más probabilidades de crecer por encima del 10% en ingresos y 3,6 veces más probabilidades de operar con márgenes superiores al 15% que las no líderes.

La analogía más simple es la de una casa. La IA generativa (sistemas que transforman datos en texto, imágenes o video) se parece a una cocina nueva: acelera tareas, mejora la presentación y ayuda a producir más con menos fricción.

Pero la pieza que el informe señala como el salto decisivo es la IA agéntica (IA de agentes, que pasa de crear a ejecutar). En esa casa, ya no es solo la cocina: es el sistema eléctrico inteligente que enciende, apaga, ajusta y revisa si todo quedó bien, sin que alguien esté parado al lado del interruptor.

Estos agentes de IA, explica el reporte, ejecutan, iteran y optimizan tareas en ciclos cerrados orientados a resultados. Es decir: hacen, revisan lo que pasó y corrigen. Y vuelven a hacer.

El “ciclo de decisión” como central de mando

NTT DATA organiza este mecanismo en cuatro fases: captación de datos, interpretación, acción y evaluación. Algunos de esos ciclos podrán ser totalmente automatizados. Otros serán híbridos, con supervisión humana, como cuando una alarma se activa sola pero alguien decide si llamar al electricista.

En la práctica, las empresas líderes no ajustan tornillos sueltos: rediseñan procesos de extremo a extremo. Primero atacan el front office (marketing, ventas, atención al cliente), donde el impacto es inmediato y visible. Luego empujan automatización en back office y mid office, donde están las tuberías internas: finanzas, operaciones, gestión.

El informe suma un dato que funciona como termómetro: el 93% de los participantes dice contar con un presupuesto específico para invertir en IA. Y aparece un patrón que se repite: un logro temprano habilita el siguiente paso. NTT DATA lo describe como un ciclo virtuoso de inversión y reinversión.

Eso se ve en la intención de gasto: el 64,5% de las empresas líderes planea aumentar significativamente su inversión en IA en los próximos dos años. Entre las rezagadas, ese número baja al 45%.

Qué cambia para el trabajo: menos “puestos”, más propósito

El informe también revela un cambio de mapa mental: los roles tenderán a definirse por ciclos de decisión, no por descripciones de puesto rígidas. En ese ecosistema, las personas se enfocan en fijar el propósito y los agentes ejecutan tareas repetibles, medibles y mejorables.

La oportunidad, subraya el estudio, no es reemplazar talento, sino aumentarlo. De ahí la figura de los “empleados aumentados”, trabajadores del conocimiento potenciados por IA para ganar productividad. Y aparecen nuevos perfiles, como los “operadores supervisores de sistemas agénticos” (monitorizan, escalan incidencias y cuidan el cumplimiento ético) y los “nativos en IA” (ingeniería de prompts, gobernanza de datos, validación de modelos).

El clima interno, advierte el reporte, oscila entre entusiasmo e incertidumbre. Muchos ven el beneficio en velocidad y calidad. Otros temen volverse irrelevantes y se resisten. Por eso, una pieza clave es que los perfiles experimentados adopten estas herramientas: cuando lo hacen, suelen convertirse en los embajadores más eficaces del cambio.

Al final, la IA se parece menos a un robot que llega para “ocupar un lugar” y más a un nuevo cableado: si se instala bien, la casa funciona mejor. Y si además alguien entiende dónde está el tablero, la mejora deja de ser promesa y se vuelve rutina.