IA en empresas españolas: la eficiencia no eleva el beneficio
La apuesta por la IA de las empresas españolas crece más rápido que sus resultados. El 80% de los empleados afirma ganar eficiencia con estas herramientas, pero solo el 37% de las compañías mejora su beneficio operativo, según un informe de McKinsey.
La desconexión también se ve en la economía agregada. Los análisis del Banco Central Europeo señalan que la ganancia de eficiencia sigue sin alcanzar las expectativas generadas.
La apuesta por la IA de las empresas españolas choca con la falta de infraestructura
España es el primer país de Europa en adopción de herramientas generativas, con ahorros relevantes en tareas de los trabajadores. Sin embargo, el retorno se frena por tres carencias: infraestructura tecnológica, rediseño profundo de procesos y gobernanza de datos fragmentada.
La base técnica sigue coja. Diversos informes sectoriales apuntan que 8 de cada 10 empresas españolas podrían mejorar su uso de la nube, cimiento imprescindible para cualquier proyecto de IA a escala.
El 88% de las pruebas de concepto de IA no llega a producción
La segunda edición del informe Data and AI Impact Report: The New Economics of Trust de SAS, basada en una investigación de IDC, cuantifica el atasco. Aunque el 60,5% de las empresas españolas integra la IA en su estrategia real, el salto de la teoría a la práctica se ha convertido en un cuello de botella.
Los números son duros: el 88% de las pruebas de concepto fracasa en su transición a producción y apenas el 17,3% de las compañías declara un retorno alto de la inversión. El índice de impacto de IA elaborado por SAS e IDC ha caído a 53,1 puntos, frente a los 61 del año anterior.
Logística: interés alto, impacto medible del 10%
El XVI Barómetro del Círculo Logístico 2026, elaborado por el Consorcio de la Zona Franca de Barcelona, confirma la tendencia en el sector. El 76,6% de las empresas consumidoras de logística ya dispone de una herramienta de IA o está incorporándola.
Te puede interesar
Además, el 33,2% considera la IA y la analítica predictiva las tecnologías más relevantes para los próximos tres años. Pero un estudio de BCG y Alpega entre más de 180 operadores logísticos y cargadores revela que solo el 10% declara un impacto financiero medible.
Qué frena el retorno: confianza y trazabilidad
El uso impulsivo de la IA por parte de los empleados ocurre a menudo al margen de las políticas corporativas. En las pymes, la herramienta se ha extendido entre la plantilla antes de que existieran normas internas formales.
Los datos de SAS muestran que la falta de trazabilidad anula la utilidad de los modelos. En el 35,1% de los casos, los profesionales ignoran las recomendaciones de la máquina porque el sistema no explica cómo llegó a esa conclusión. A ello se suman sesgos percibidos y falta de contexto corporativo en las respuestas.
Claves para el sector: gobernanza, nube y producción real
- Gobernanza de datos: sin reglas claras y trazabilidad, los modelos pierden fiabilidad ante la plantilla.
- Paso a producción: vigilar qué proyectos superan la fase piloto; el 88% se queda en el camino.
- Base cloud: revisar la infraestructura en la nube antes de escalar iniciativas de IA.
- Explicabilidad: priorizar sistemas que justifiquen sus recomendaciones, clave en operativa logística.
El próximo termómetro llegará con la XVII edición del Barómetro del Círculo Logístico y la tercera entrega del informe de SAS e IDC. Ambos medirán si el índice de impacto frena su caída y si más operadores logran un retorno medible.
Información publicada originalmente por Logística Profesional.
Imagen: Willians Huerta / Pexels