El nuevo informe de inteligencia artificial de McKinsey sostiene que las ganancias de productividad son reales pero condicionales
El nuevo informe de la empresa "Aumentos de productividad de la IA y la paradoja del rendimiento" concluye que la mayoría de las aplicaciones de IA actuales "aceleran el trabajo existente" sin rediseñar los flujos de trabajo, mientras que McKinsey apunta a una paridad 1:1 entre sus 40.000 consultores humanos y 40.000 agentes de IA para finales de año.
McKinsey, especialista en estrategia, ha publicado un nuevo análisis que sostiene que el mundo empresarial lo llama la "paradoja de la IA": la adopción de la IA generativa y agencial está creciendo, la inversión de capital se está acelerando, pero "el impacto sostenible en el rendimiento es difícil de alcanzar".
El informe, 'AI Productivity Gains and the Performance Paradox', sostiene que la mayoría de las aplicaciones actuales de IA son "herramientas que aceleran el trabajo existente" pero "preservan en gran medida el flujo de trabajo subyacente", y que mayores ganancias de productividad surgirán sólo cuando las organizaciones construyan sobre, en lugar de rediseñar, procesos en torno a la IA.
La analogía histórica central del informe es la electricidad en las fábricas. "Cuando la electricidad llegó por primera vez a las fábricas, muchas empresas simplemente reemplazaron la máquina de vapor con un motor eléctrico, ganando eficiencia pero sin cambiar el diseño del eje de línea", escribieron los autores.
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"El gran avance se produjo más tarde, cuando los motores pequeños permitieron a los gerentes reorganizar las máquinas según los flujos de trabajo y, finalmente, cuando las empresas rediseñaron sus fábricas en torno a la electricidad, creando nuevos modelos operativos".
La tecnología de uso general, sostiene McKinsey, "Rara vez se crean valores en oleadas únicas".
Las recomendaciones de McKinsey para los ejecutivos que lean el análisis son tres: evaluar cómo la IA remodelará el conjunto de ganancias de la industria; crear o fortalecer fosos competitivos impulsados por la IA; Convertir la velocidad en una ventaja estructural.
El informe cita la detección de fraude mediante IA en tiempo real de JPMorgan Chase, la inspección de calidad de la visión por computadora de BMW y el mantenimiento predictivo basado en IA de Siemens como ejemplos de niveles de aceleración del trabajo, y los contrasta con rediseños de procesos más profundos que llevan a las empresas más allá de lo que dice 'Paragen' de McKinsey en otros lugares.
La evidencia sospechosa es reveladora en McKinsey
El informe llega en un contexto en el que la brecha entre la inversión en IA y los rendimientos mensurables se ha vuelto imposible de ignorar. El Banco de la Reserva Federal de St. Louis estima un crecimiento incremental de la productividad del 1,9% desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, una cifra significativa pero muy por debajo de la tasa necesaria para justificar los gastos de capital actuales en IA.
JPMorgan publicó un análisis de gasto de capital advirtiendo que se necesitarían 650 mil millones de dólares en ingresos anuales "a perpetuidad" para proporcionar un retorno del 10% sobre las inversiones actuales en infraestructura de IA, y trazó un paralelo directo con el desarrollo de fibra de telecomunicaciones de finales de la década de 1990, donde se construyó la infraestructura, los ingresos llegaron demasiado rápido y los inversores nunca invirtieron.
La investigación del MIT Media Lab encontró que el 95% de las organizaciones no ven retornos mensurables al adoptar la IA. El informe "Estado de la IA en la empresa" de 2026 de Deloitte, que encuestó a 3235 líderes de directores a ejecutivos, encontró que el 66% informó ganancias de productividad gracias a la IA, pero solo el 20% informó un crecimiento de los ingresos, y solo el 34% estaba utilizando la IA para transformar profundamente productos o procesos.
La Encuesta global de directores ejecutivos 2026 de PwC, que abarcó a 4.454 directores ejecutivos en 95 países, encontró que el 56% dice que "no han ganado nada" con sus inversiones en IA, y solo el 12% informa que la IA aumenta los ingresos y reduce los costos. El estudio de Workday de 2026 encontró que la IA ahorra entre un 37% y un 40% del tiempo al revisar, revisar y validar los resultados generados por la IA.
La afirmación del presidente de OpenAI, Greg Brockman, de que la IA está escribiendo ahora el 80% del código de OpenAI está en línea con una encuesta del NBER de febrero de 2026 en la que el 80% de las empresas que utilizan activamente la IA no informaron ningún impacto en la productividad.
El panorama macro se complica por las diferencias en las estimaciones de los expertos que hacen que la pregunta de si la IA funciona no pueda responderse únicamente a partir de datos públicos. El propio McKinsey ha estimado anteriormente que la IA podría añadir 4,4 billones de dólares a la economía global.
El premio Nobel Daron Acemoglu estima un "crecimiento de la productividad del 0,5% durante la próxima década". La brecha entre estas dos cifras, una diferencia cien veces mayor, se toma como el límite inferior, la brecha dentro de la cual se toma cada decisión de asignación de capital de IA empresarial.
El propio despliegue de IA de McKinsey
Lo que da especial fuerza al marco escéptico de McKinsey es el despliegue simultáneo de IA de la propia empresa. El director ejecutivo de McKinsey, Bob Sternfels, dijo en CES 2026 en enero que la empresa cuenta con 25.000 agentes de IA junto con sus 40.000 consultores humanos y espera alcanzar una paridad 1:1 con 40.000 agentes de IA para finales de este año.
McKinsey ahorró 1,5 millones de horas en trabajo de búsqueda y síntesis el año pasado y aumentó la producción administrativa en un 10 % con un 25 % menos de personal. Los roles de cara al cliente, gerentes de compromiso, consultores senior y asesores estratégicos crecieron un 25%, mientras que los puestos de analistas de investigación, procesadores de datos y soporte administrativo se redujeron en la misma proporción.
La empresa no argumenta en contra de la productividad de la IA en ningún sentido abstracto. Se argumenta que la mayoría de las empresas no están capturando las ganancias de productividad que están logrando ellas mismas, porque la mayoría de las empresas no están rediseñando los flujos de trabajo como McKinsey.
Esto convierte a McKinsey simultáneamente en la voz dominante más creíble sobre la paradoja de la productividad de la IA y en la empresa cuyo trabajo de consultoría depende directamente de las ventas empresariales para resolver esa paradoja.
Las recomendaciones del nuevo informe, rediseñar los flujos de trabajo, construir trincheras impulsadas por la IA y desarrollar rápidamente una ventaja estructural, se corresponden casi exactamente con el tipo de compromisos de transformación de varios años que vende McKinsey.
Esta es una señal de que la empresa ha identificado lo que hace de forma independiente, o una señal de que el marco ha sido calibrado para colocar los servicios de McKinsey en el centro de la respuesta, una cuestión que el informe en sí no aborda.
El análisis de McKinsey llegó la misma semana que los mayores gastadores en infraestructura de IA del mundo publicaron sus resultados del primer trimestre de 2026. El gasto de capital combinado de los cinco principales hiperescaladores para 2026 está ahora en camino de superar los 650 mil millones de dólares.
Google Cloud creció un 63 %, AWS creció un 28 % y Meta elevó su guía de capitalización para todo el año a entre 125 y 145 mil millones de dólares. Los compromisos de gasto de capital a esta escala solo se justifican si las ganancias de productividad que McKinsey describe como esquivas eventualmente se materializan en todo el sector corporativo que compra servicios de hiperescala.
Entre los empleados de alto rendimiento de McKinsey definidos en el informe "Estado de la IA" de noviembre de 2025 de la empresa, alrededor del 6 % de los encuestados atribuyeron el 5 % o más de su impacto EBIT a la IA; las características distintivas no fueron la elección de tecnología avanzada sino mejores prácticas organizativas: rediseño de flujos de trabajo, soluciones comerciales de seguimiento de IA, liderazgo senior directamente comprometido con el trabajo de acelerar las soluciones de IA.
El último informe extiende los mismos hallazgos a un manual estratégico. La pregunta subyacente para los ejecutivos que leen esto es si sus organizaciones se parecen al 6% o al 80% del documento NBER que no informa ningún impacto en la productividad.
¿Qué significa esto para la tesis del gasto de capital en IA?
El informe de McKinsey no predice que el ciclo de capital de la IA vaya a fracasar. Por el contrario, si se lee atentamente, se sostiene que la IA acabará creando un valor sustancial, que el valor se acumulará desproporcionadamente en los pioneros que rediseñen los flujos de trabajo antes que los competidores, y que el riesgo estratégico se está moviendo lentamente sin ser demasiado agresivo para los ejecutivos.
La recomendación del informe de que las empresas conviertan la velocidad en una ventaja estructural es, a primera vista, un argumento para gastar más, no menos.
Pero la formulación de la paradoja marca un cambio retórico significativo por parte de una empresa cuyo director ejecutivo ha prometido públicamente una proporción de 1:1 de agentes de IA por consultores humanos. Hasta hace muy poco, la voz asesora predominante en IA empresarial era una historia sobre acelerar la captura de valor.
La nueva posición de McKinsey es más cautelosa: ese valor es real, pero está concentrado, es condicional y no alcanza los plazos que implican los actuales compromisos de gasto de capital. Para las juntas corporativas que aprueban el gasto en infraestructura de IA frente a los rendimientos esperados en tres a cinco años, esa diferencia es toda la tesis de inversión.
Que el ciclo de capital de la IA se parezca a la creación de valor a largo plazo de los ferrocarriles y la electricidad, o al borrado de la fibra de telecomunicaciones a finales de la década de 1990, depende de en qué lado de la paradoja de McKinsey termine una empresa determinada.
