Más del 90% de los directivos de grandes empresas dice que la Inteligencia Artificial no ha subido la productividad de su empresa, y aun así muchas de esas mismas empresas siguen recortando plantilla, lo que demuestra que el recorte nunca dependió de que la herramienta funcionara: dependía de una decisión previa que ya estaba tomada. Según una encuesta del National Bureau of Economic Research a casi 6.000 consejeros delegados y directores financieros, recogida por la revista Fortune el 22 de agosto de 2026, más del 90% no vio ningún efecto de la Inteligencia Artificial en el empleo de su empresa, y el 89% dijo lo mismo sobre la productividad laboral medida en ventas por empleado. Si esto es lo que ocurre en organizaciones con presupuesto, departamento de tecnología y equipos dedicados a implementar estas herramientas, un profesional que trabaja solo no está tan en desventaja frente a ellas como suele creer.
¿Qué dice exactamente la encuesta del NBER recogida por Fortune sobre la Inteligencia Artificial y la productividad?
El estudio, publicado por Fortune el 22 de agosto de 2026 bajo el título «90% of executives say AI hasn’t boosted productivity. Some are still cutting jobs», preguntó a casi 6.000 consejeros delegados y directores financieros por el efecto real de la Inteligencia Artificial en sus empresas. La respuesta mayoritaria fue clara: sin efecto medible.
Solo el 27% de esos directivos dijo que el retorno de la inversión en Inteligencia Artificial cumplió o superó lo que esperaban, frente al 38% del año anterior. La confianza no solo no mejoró con más experiencia usando estas herramientas, empeoró.
¿Por qué las empresas siguen recortando plantilla aunque la Inteligencia Artificial no haya mejorado sus números?
Porque el recorte casi nunca se decidió por lo que la Inteligencia Artificial iba a lograr, se decidió por presión de costes, y la herramienta sirvió como justificación pública. Es más fácil explicar un recorte diciendo que la tecnología va a compensar la pérdida de personas que reconociendo que el recorte responde a otra lógica.
La propia encuesta de Gartner a 350 directivos de grandes empresas, citada en el mismo reportaje de Fortune, lo confirma desde otro ángulo: el 80% de quienes probaron la Inteligencia Artificial igualmente redujo plantilla. La herramienta y la decisión de recortar corrieron por caminos separados.
¿Qué encontró Gartner sobre las empresas que sí probaron la Inteligencia Artificial?
Encontró que probar la herramienta no protegió el empleo. De los 350 directivos consultados, el 80% de las empresas que ya usaban Inteligencia Artificial de forma activa recortó plantilla igual que las que no la usaban, lo que contradice la idea de que automatizar tareas concretas se traduce automáticamente en menos necesidad de personas y más beneficio.
Esto no significa que la tecnología no sirva para nada. Significa que implementarla sin un cambio real en cómo se organiza el trabajo no genera la ganancia de productividad que se prometía en la sala de juntas.
¿Está bajando la confianza de los directivos en el retorno de la inversión en Inteligencia Artificial?
Sí, y de forma medible. La caída del 38% al 27% en un año de directivos que dicen que la inversión cumplió lo esperado es una señal de que el entusiasmo inicial se está enfriando frente a resultados que no llegan al ritmo prometido por quienes venden estas herramientas.
Ese enfriamiento no es una mala noticia para todo el mundo. Es una mala noticia para quien vendió la promesa de una productividad automática, y una información valiosa para quien nunca tuvo presupuesto para comprar esa promesa en primer lugar.
¿Por qué una empresa grande no logra lo que promete la Inteligencia Artificial y un profesional independiente sí podría?
Porque una empresa grande tiene que coordinar la adopción de la herramienta entre decenas o cientos de personas, procesos heredados, sistemas antiguos y una jerarquía que decide desde arriba sin usar la herramienta cada día. Un profesional que trabaja solo decide, prueba y ajusta en el mismo día, sin ninguna capa intermedia.
Esa distancia entre quien decide usar la Inteligencia Artificial y quien la usa de verdad es, según el propio estudio del NBER, uno de los motivos por los que el efecto medido en productividad es tan bajo en las grandes organizaciones.
¿De dónde viene realmente la productividad si no viene de la herramienta?
Viene del criterio de quien la usa. La misma herramienta, en manos de alguien que sabe exactamente qué preguntarle y qué hacer con la respuesta, produce un resultado completamente distinto que en manos de alguien que la usa como un trámite más dentro de un proceso que no cambió.
Esto es exactamente lo que explica por qué unas personas multiplican su ingreso con las mismas herramientas que otras usan sin ningún efecto: el resultado depende de cómo se integra la herramienta en un modelo de trabajo concreto, no de tener acceso a ella.
¿Qué ventaja tiene no tener presupuesto ni departamento de Inteligencia Artificial?
La ventaja de la velocidad. No necesitas convencer a un comité, no necesitas justificar la inversión ante nadie, no necesitas esperar a que un proyecto piloto se apruebe en la próxima reunión trimestral. Puedes probar una forma nueva de trabajar esta misma semana y descartarla si no funciona, sin ningún coste político.
Las grandes empresas del estudio del NBER no tienen esa velocidad, y por eso su inversión en Inteligencia Artificial tarda tanto en traducirse en algo medible, si es que llega a traducirse.
¿Cómo se traduce el criterio personal en resultados que una gran empresa no consigue replicar?
Se traduce en decisiones pequeñas y constantes: qué tarea delegar en la herramienta, qué respuesta revisar siempre antes de enviarla, qué parte del trabajo sigue necesitando tu criterio porque es la parte que un cliente paga precisamente para no tener que hacerla él mismo.
Ese ajuste fino es casi imposible de estandarizar en una empresa de miles de empleados, y es exactamente lo que sí puede hacer alguien que lleva años tomando ese tipo de decisiones sin que nadie se las revise antes.
¿Qué deberías dejar de temer si comparabas tu negocio con el de estas empresas?
Deberías dejar de asumir que las grandes empresas ya resolvieron esto y que tú vas por detrás. Los datos dicen lo contrario: la mayoría de ellas todavía no ha conseguido que la Inteligencia Artificial cambie sus números, y algunas están recortando plantilla sin ni siquiera saber si la herramienta ayudó o no.
No estás compitiendo contra un rival que ya lo resolvió. Estás compitiendo contra rivales, grandes y pequeños, que están en el mismo punto de incertidumbre que tú, con la diferencia de que ellos tienen mucho más que perder si se equivocan.
¿Qué puedes hacer tú, sin presupuesto, que a ellos les está costando tanto?
Puedes decidir tú mismo, sin pasar por ningún comité, qué parte de tu trabajo delegar y cuál conservar, y ajustarlo cada semana según lo que veas que funciona. Puedes medir tu propio resultado sin depender de un informe trimestral que tarda meses en llegar a la persona que decide.
Esa capacidad de decidir y corregir rápido es precisamente lo que a una empresa de miles de empleados le cuesta meses o años, y es la razón por la que el tamaño, esta vez, no juega a favor del más grande.
¿Qué explica que algunas pequeñas empresas sí saquen partido a la Inteligencia Artificial?
Las que lo consiguen suelen compartir un rasgo: la persona que decide usar la herramienta es la misma que la usa cada día, sin intermediarios ni informes que resuman lo que pasó semanas después. Esa cercanía entre decisión y ejecución es exactamente lo que le falta a una empresa grande según el propio estudio del NBER.
No es una cuestión de tamaño de la inversión, es una cuestión de distancia entre quien decide y quien trabaja. Cuanto más corta esa distancia, más rápido se corrige lo que no funciona. Las estadísticas de Fortune y de Gartner describen el promedio de miles de empresas, no tu caso concreto: puedes estar entre el 27% que sí obtiene el retorno esperado o entre el resto que no, y solo lo sabrás si mides tu propio antes y después, no si te fías del titular de una encuesta.
Conviene recordar que, según Fortune, más del 90% de los directivos no ha visto ningún efecto real de esa tecnología en su empleo ni en su productividad. El titular suele ser más simple que la realidad que describe el propio estudio.
Ese matiz no es un detalle menor: cambia por completo la conclusión que un profesional independiente debería sacar. No es que la Inteligencia Artificial esté sustituyendo trabajo de forma comprobada, es que sirve de excusa para decisiones que ya estaban tomadas por otros motivos. Y si la productividad no sube de forma automática ni siquiera en empresas con presupuesto ilimitado, tampoco tiene sentido bajar tus honorarios pensando que ahora trabajas más rápido gracias a una herramienta que todo el mundo tiene a mano: lo que un cliente paga sigue siendo tu criterio.
Si quieres saber qué parte de tu trabajo delegar y cuál conservar para que tu criterio siga siendo lo que un cliente paga, revisa cómo se aplica esto a un negocio de una sola persona en Evolution.
Sobre el autor
Javier G. Amblar acumula 27 años de experiencia y más de 33.000 profesionales formados en 55 países. Fue profesor asociado del IE Business School, con Premio a la Excelencia Docente, y es autor del libro Liderazgo (Editatum, 2018). Su comunidad en línea supera las 500.000 personas, y hoy dirige «Evolution» para quienes trabajan solos y quieren decidir con criterio propio qué parte de su trabajo delegar. Conoce Evolution.
