Estrategia de inteligencia artificial: de pilotos dispersos a resultados medibles

Casi todas las empresas usan ya la IA en algún sitio, pero cuando se pregunta qué ha hecho por la ganancia, las respuestas se vuelven vagas. En la encuesta mundial de McKinsey, casi nueve de cada diez encuestados declaraban un uso habitual de la IA en al menos una función de la empresa, mientras que el 37 % le atribuía algún efecto sobre el resultado operativo, el EBIT (fuente: McKinsey, agosto de 2026).

La misma encuesta describe un pequeño grupo de empresas destacadas, alrededor del 6 % de los encuestados, que atribuyen a la IA el 5 % o más de su EBIT (fuente: McKinsey, agosto de 2026). Rediseñan los flujos de trabajo en torno a la IA en lugar de insertarla en los que ya existen, y con más frecuencia tienen una forma definida de medir su efecto. Una estrategia de IA comienza donde su empresa gana o pierde dinero, no en las herramientas.

¿Cuántas empresas usan IA?

El tamaño pesa. En 2025, el 17 % de las pequeñas empresas de la UE usaba tecnologías de IA, frente al 55 % de las grandes (fuente: Eurostat, diciembre de 2025). Para un negocio más pequeño, esté en España o en América Latina, la pregunta útil es qué competidores usan la IA en el trabajo por el que pagan sus clientes.

Por qué el uso de la IA rinde tan poco a menudo

• Sin línea de base: sin una medición previa, nadie puede saber cuánto ahorró una herramienta.
• Tiempo ahorrado que se evapora: una hora ganada solo cuenta si se dedica a otro trabajo.
• Mejoras que se lleva el cliente: si usted factura por horas, cada ganancia de eficiencia reduce su factura.
• IA en asuntos secundarios: una solución ingeniosa para un proceso menor no mueve la ganancia.

Seis preguntas para el equipo directivo

¿Toca la IA nuestro modelo de negocio?

¿Cuáles de sus servicios podría un cliente, un competidor o un recién llegado hacer más rápido, más barato o por su cuenta con IA? Para algunas empresas es una herramienta de productividad; para otras ataca el modelo de ingresos. El Business Model Canvas muestra qué bloques quedan expuestos.

¿Dónde está la productividad?

Busque trabajo repetitivo, como propuestas comerciales y consultas de primer nivel. Use la cadena de valor para elegir actividades en las que el tiempo ahorrado se convierta en dinero o en capacidad. Donde falta personal, el tiempo liberado suele valer más que el costo ahorrado; lo explica la página sobre escasez de talento y de personal.

¿Qué datos tenemos?

Cualquiera puede comprar un modelo estándar. La diferencia la marcan sus propios datos: historial de clientes, cotizaciones, precios, siniestros. La prueba VRIO muestra si esos datos son una ventaja o un simple archivo.

¿Desarrollar, comprar o asociarse?

Compre para tareas genéricas. Desarrollar o asociarse compensa donde la IA toca lo que le diferencia y usted puede mantener el conocimiento en casa. Vigile la dependencia de un solo proveedor, que es una forma de riesgo en la cadena de suministro.

¿Cómo la gobernamos?

Decida quién aprueba las herramientas nuevas, qué datos pueden introducirse en ellas y quién revisa el resultado antes de que llegue a un cliente. El marco voluntario de gestión de riesgos de IA del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos (NIST) se organiza en cuatro funciones: gobernar, mapear, medir y gestionar (fuente: NIST, enero de 2023).

¿Qué significa para nuestra gente?

Mire las tareas, no los puestos: qué tareas cambian, quién necesita aprender qué y cómo acompaña a los empleados preocupados. En la UE, apoyar su alfabetización en materia de IA es además una obligación legal.

¿Qué exige la Ley de IA de la UE?

El Reglamento europeo de inteligencia artificial, conocido como Ley de IA o AI Act, entró en vigor en agosto de 2024 y se aplica por fases (fuente: Comisión Europea, agosto de 2026). Rige en España y en el resto de la UE, y alcanza también a empresas de fuera que venden en el mercado europeo. Regula la IA según el riesgo: cuanto mayor es el riesgo de un uso, más estrictas son las reglas. Lo que cuenta es el uso y el papel de su empresa, no su tamaño.

• Proveedores: introducen un sistema de IA en el mercado de la UE o lo ponen en servicio, estén donde estén establecidos.
• Responsables del despliegue: usan un sistema de IA en su actividad profesional y están establecidos o ubicados en la UE. La mayoría de los pequeños negocios europeos entran en esta categoría.
• Fuera de la UE: proveedores y responsables del despliegue quedan cubiertos cuando la información de salida de su sistema de IA se utiliza en la UE, algo que afecta a muchas empresas latinoamericanas con clientes europeos. El uso puramente personal y no profesional queda fuera.

Basado en el resumen de la Ley de IA publicado por la Comisión Europea. Los proveedores de modelos de IA de uso general tienen reglas propias.

Hay una obligación que alcanza a casi todas las empresas que usan IA en la UE: proveedores y responsables del despliegue deben adoptar medidas para apoyar la alfabetización en materia de IA de su personal. El Ómnibus digital sobre IA, el Reglamento (UE) 2026/1744, aclaró que eso no exige garantizar un nivel concreto para cada persona (fuente: EUR-Lex, julio de 2026). En la práctica: sepa qué herramientas se usan, acuerde unas reglas y forme a su gente.

Calendario publicado por el servicio de asistencia sobre la Ley de IA de la Comisión Europea (AI Act Service Desk), consultado en octubre de 2026. El Ómnibus digital sobre IA retrasó las dos fechas de alto riesgo.

Las pequeñas empresas también están cubiertas, con medidas para aliviar la carga de las pymes; el Ómnibus digital presta además especial atención a las pequeñas empresas de mediana capitalización (fuente: EUR-Lex, julio de 2026). En España, la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA) tiene encomendada, entre otras tareas, la supervisión de los sistemas de IA de alto riesgo. Fuera de Europa, varios países de América Latina están desarrollando sus propios marcos para la IA, así que compruebe las reglas de cada mercado en el que se usen su IA o sus resultados.

De pilotos dispersos a una estrategia de IA en seis pasos

1. 01

   Dibuje su modelo de ingresos

   ¿De dónde vienen los ingresos y qué abarata la IA para sus clientes y sus competidores?

2. 02

   Haga inventario del uso actual

   Anote qué herramientas de IA usan ya los empleados, para qué y con qué datos.

3. 03

   Elija unos pocos usos con valor medible

   Dos o tres, cada uno con su línea de base: horas, plazo, errores o facturación por empleado.

4. 04

   Fije reglas de gobierno y de datos

   Un responsable, reglas de datos por herramienta, una revisión del resultado y formación para cumplir la obligación de alfabetización en IA.

5. 05

   Elija entre desarrollar, comprar o asociarse

   Compre para tareas genéricas; desarrolle o asóciese donde sus datos y su conocimiento marcan la diferencia.

6. 06

   Mida, escale o pare

   Al cabo de un trimestre, compare con la línea de base y anote qué pasó con el tiempo liberado. Escale lo que funciona y pare el resto.

Ejemplo práctico: una correduría de seguros mediana

Correduría Olaizola es una correduría de seguros ficticia de Bilbao con 35 empleados y una facturación de 4 200 000 USD. Coloca seguros, gestiona siniestros y asesora sobre riesgos a clientes empresariales. Las comisiones, su principal fuente de ingresos, premian el volumen y no el tiempo dedicado.

Ejemplo ficticio de Firmfocus. Importes en USD, como en los demás ejemplos de Firmfocus; la lógica funciona igual en euros, pesos o cualquier otra moneda.

• Modelo de ingresos: el tiempo ahorrado solo rinde si pasa a un trabajo que los clientes pagan, así que Olaizola cobra una cuota anual fija por el asesoramiento de riesgos.
• Capacidad: las renovaciones ocupan unas 6000 horas al año, y el piloto mostró que la IA ahorra un tercio, es decir, 2000 horas. La mitad pasa al asesoramiento de riesgos a 110 USD la hora, lo que vale 110 000 USD al año, alrededor del 2,6 % de la facturación. Las otras 1000 horas, dos tercios de un puesto a tiempo completo de 1500 horas productivas, absorben el crecimiento sin contratar a nadie.
• Gobierno: reglas sobre qué herramientas pueden tratar datos de clientes, una revisión de cada resultado de IA que llegue a un cliente, formación para todo el personal y nada de filtrar candidatos con IA sin haber revisado antes las reglas de alto riesgo.

Pequeño negocio o empresa más grande

La IA es uno de los seis temas estratégicos; el resto de los contenidos está en Estrategia.