El segundo Global AI Pulse de KPMG, correspondiente al segundo trimestre de 2026 recoge la mirada de 2.145 líderes en 20 países, y muestra que la brecha entre la velocidad de adopción y los resultados financieros comprobados se amplió respecto del trimestre pasado.
02 de julio de 2026.- La adopción de inteligencia artificial en las empresas se duplicó en solo tres meses, pero el retorno financiero comprobado no logró seguirle el ritmo, según revela el segundo Global AI Pulse de KPMG, un estudio que recoge la mirada de 2.145 líderes senior en 20 países.
La proporción de empresas en fase de adopción activa aumentó de 13% a 22% respecto a la primera medición, mientras las empresas que declaran haber alcanzado un retorno comprobado bajó levemente de 8% a 7%. La lectura es clara. Escalar la tecnología y demostrar su valor financiero avanzan a velocidades distintas.
La confianza empresarial también da un salto. El 76% de los líderes asegura que la IA ya está entregando valor de negocio significativo, doce puntos más que en la primera medición, y el 79% mantendría la inversión en IA incluso ante una recesión.
“En marzo veíamos a las empresas tomando impulso para escalar la IA. Tres meses después, ese impulso se tradujo en una adopción mucho más masiva, pero el retorno comprobado se mantuvo casi plano. Eso nos dice que el cuello de botella ya no está en decidir si se invierte en IA, sino en la estructura interna que permite traducir esa inversión en resultados financieros concretos”, asegura Diego Balestra, socio líder de Consultoría de KPMG Chile.
Según el estudio, el 75% de los encuestados declara que su CEO lidera activamente la agenda de la IA y la considera una prioridad estratégica. Pero al momento de definir quién responde por las decisiones basadas en IA, solo 24% identifica al CEO o al comité ejecutivo como responsable último, mientras el resto reparte esa responsabilidad entre distintos ejecutivos, comités o equipos. Esa diferencia entre patrocinio y responsabilidad tiene un correlato directo en los resultados, ya que las organizaciones con responsabilidad claramente definida reportan retorno comprobado a una tasa tres veces mayor que aquellas donde esa responsabilidad no está clara.
“Las compañías que están logrando resultados consistentes son las que entendieron que la propiedad ejecutiva y la responsabilidad operativa son cosas distintas. Definir quién puede intervenir sobre un resultado de IA, quién revisa la calidad de los datos y quién administra el costo del sistema es hoy tan relevante como la inversión inicial en la tecnología”, agregó Diego Balestra.
La economía de la IA entra a la agenda ejecutiva
El acceso a modelos de menor costo es el factor de mayor crecimiento entre las variables que influyen en la estrategia de IA de las empresas, con un alza de 7 puntos en el trimestre. El 49% de las organizaciones, ha replanteado, retrasado o reducido el despliegue de agentes de IA cuando el costo esperado terminó superando el valor generado.
Pese a esto, la visibilidad sobre esos costos sigue siendo baja. Solo el 35% de las empresas tiene visibilidad total y monitoreo activo de sus gastos en IA, mientras el resto opera con información parcial, tardía o fragmentada. El impacto de esa visibilidad es significativo, ya que las organizaciones que sí tienen control completo sobre sus costos de IA tienen cinco veces más probabilidades de reportar retorno comprobado que aquellas que no lo tienen.
El factor humano
Escalar la IA también implica cambios profundos en cómo trabajan las personas, según el estudio. El 78% de los líderes espera que la fluidez en el uso de IA se vuelva más relevante y que los roles de quienes no desarrollen esas capacidades cambien. El 71% dice estar avanzando bien hacia una fuerza laboral plenamente integrada entre humanos e IA, 11 puntos por encima del trimestre anterior.
El reporte concluye que las organizaciones con mejores resultados comparten tres capacidades, más allá de su nivel de inversión en IA. Definen con claridad quién es responsable de cada resultado, dan visibilidad completa a los costos de operar la tecnología y priorizan la inversión en las capacidades que sostienen valor de largo plazo por sobre casos de uso aislados.
Revisa el estudio completo acá: https://kpmg.com/aipulse
Fuente: Vinculación