Los ahorros prometidos por la IA no llegan y ponen nerviosos a los directivos

La realidad de los ahorros esquivos

La encuesta de Bain muestra una desconexión evidente entre expectativas y realidad. El 40% de las empresas reportó reducciones de costes del 10% o menos, una cifra que contrasta radicalmente con las proyecciones optimistas que justificaron las inversiones . A nivel de mercado, solo el 23% de las compañías es capaz de vincular directamente sus despliegues de IA generativa con nuevos ingresos o menores costes .

Este bajo rendimiento no es exclusivo de un solo sector. La encuesta abarcó retail, tecnología, manufactura avanzada y otras industrias, y en todas se repite el mismo patrón de ahorros inferiores a lo previsto . El problema resulta especialmente grave si se tiene en cuenta que el 72% de las empresas monitorea el ahorro de costes como su principal métrica de automatización, pero muchas no están viendo esos números a gran escala .

El incómodo problema estructural

El verdadero problema que la encuesta saca a la luz es estructural: las empresas están financiando nuevas inversiones en IA contando con ahorros que aún no se han producido. Muchos ejecutivos aprueban un gasto creciente en inteligencia artificial con la expectativa explícita de que la automatización genere reducciones de costes. Cuando esos ahorros no se materializan, el modelo de financiación empieza a tambalearse .

Esta dinámica se enmarca en un patrón más amplio que Bain ha observado en su investigación sobre la Agenda de Crecimiento B2B. Mientras las empresas esperan tasas de crecimiento de ingresos un 20% superiores para 2026 respecto al año anterior, muchas carecen de las capacidades de IA y la infraestructura de datos necesarias para cumplir esos objetivos. El 60% de los líderes encuestados admite no tener la base tecnológica o de datos para escalar la IA de forma efectiva .

Las cifras respaldan esta inquietud. Los directores financieros planean aumentar significativamente el gasto en IA: el 83% espera incrementar los presupuestos más de un 15% en los próximos dos años, y un 42% planea subidas del 30% o más en ese mismo periodo . Sin embargo, solo alrededor del 23% de los ejecutivos puede señalar hoy resultados medibles en ingresos o costes derivados de la IA generativa . Esta asimetría —un gasto agresivo frente a retornos escasos— es lo que Bain denuncia como la incómoda realidad estructural.

Las recomendaciones de Bain para cerrar la brecha

Los análisis de Bain sugieren que la solución no pasa por recortar la inversión en IA, sino por cambiar radicalmente la forma en que las empresas persiguen esos ahorros. La firma recomienda dejar de tratar la IA como un añadido que, por sí solo, reducirá los costes automáticamente. En un análisis aparte, Bain sostiene que las ganancias de productividad por sí solas no generan un retorno real de la inversión en IA generativa, y que "las empresas líderes están en camino de lograr ahorros de costes de hasta el 25% combinando el rediseño integral de procesos con el despliegue de herramientas de IA generativa" .

En la práctica, esto implica integrar la IA en revisiones operativas profundas en lugar de añadirla a los flujos de trabajo existentes. La investigación de Bain sobre automatización refuerza esta idea: las compañías que más invierten en automatización —definidas como aquellas que destinan al menos un 20% de su presupuesto de TI a ello— lograron un ahorro medio del 22%, frente a poco menos del 8% de las empresas que invierten menos del 5% . Las que obtienen los mejores resultados no se limitan a usar más IA; la despliegan dentro de procesos rediseñados que eliminan trabajo, no solo aceleran los pasos existentes .

Bain también subraya que los ganadores en crecimiento implementan significativamente más casos de uso que los rezagados —una media de 4,5 frente a solo 3,3— y logran casi el doble de eficiencia de costes para cualquier caso de uso . La recomendación general de la firma es dejar de medir el éxito de la IA solo por su despliegue y vincularlo a resultados financieros y de proceso claramente definidos, respaldados por la arquitectura de datos y tecnología de la que el 60% de las empresas carece actualmente .

Lo que esto significa para los presupuestos del futuro

La encuesta de Bain, publicada el 1 de junio de 2026, llega en un momento en que el gasto corporativo en IA se acelera, aunque el retorno de la inversión sigue siendo esquivo para la mayoría. La propia Bain calculó que la expansión de la capacidad informática necesaria para satisfacer la demanda de IA en 2030 podría requerir 500.000 millones de dólares de inversión anual en capital y 2 billones en nuevos ingresos anuales para financiarse de forma sostenible; una cifra que ni siquiera las proyecciones de ahorro más optimistas alcanzan . El actual desfase en los ahorros no es, por tanto, una simple decepción táctica, sino una advertencia de que el modelo de financiación de la IA empresarial es insostenible para muchas compañías.

La conclusión más urgente del estudio es que las empresas no pueden permitirse tratar la inversión en IA como un acto de fe respaldado por ahorros teóricos en una hoja de cálculo que nunca llegan. En lugar de eso, deben reconstruir el puente entre la ambición y la realidad operativa, empezando por rediseñar procesos y medir con claridad si las reducciones de costes prometidas están apareciendo realmente en la cuenta de resultados.