El 95% de los proyectos de Inteligencia Artificial generativa en empresas no genera un retorno económico medible, según el informe «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025» del proyecto NANDA del MIT Media Lab, publicado en julio de 2025 tras entrevistar a 150 líderes empresariales, encuestar a 350 empleados y analizar 300 casos públicos de implementación. Si esto ocurre en empresas con presupuesto y equipos dedicados, tiene aún más sentido en la mesa de un profesional que trabaja solo y que ha ido sumando aplicaciones de Inteligencia Artificial sin que su facturación se haya movido un euro.
Adoptar más herramientas no es lo mismo que tener más ingresos
El informe del MIT, aunque preliminar y todavía no revisado por pares, coincide con lo que muchos profesionales que trabajan solos describen cuando hablan de su experiencia con la Inteligencia Artificial: han incorporado asistentes para escribir, herramientas para automatizar tareas administrativas, generadores de contenido, y sin embargo su facturación de este año se parece demasiado a la del año pasado.
El estudio identifica lo que llama «el hueco del aprendizaje»: el problema no suele estar en la tecnología en sí, sino en la falta de integración real de esa tecnología en un flujo de trabajo, una estructura y, sobre todo, una oferta que ya funcionaba o no antes de sumar Inteligencia Artificial.
Qué significa «retorno económico medible» en el informe del MIT
El informe del proyecto NANDA no dice que el 95% de las empresas no vea ningún cambio al usar Inteligencia Artificial. Dice que ese 95% no puede señalar un impacto medible en su cuenta de resultados, en ingresos o en ahorro de costes documentado, más allá de una sensación general de eficiencia. Esa distinción importa porque separa dos cosas muy distintas: sentir que se trabaja más rápido y poder demostrar que ese trabajo más rápido se tradujo en más dinero.
Para un profesional que trabaja solo, esta misma pregunta es la que de verdad conviene hacerse antes de dar por bueno el efecto de una herramienta nueva: no «¿me ha ahorrado tiempo?», sino «¿ese tiempo ahorrado ha aparecido en algún sitio de mi facturación, o simplemente lo he usado para hacer más de lo mismo?».
¿Por qué automatizar tareas no sube el precio de lo que vendes?
Automatizar una tarea, por ejemplo redactar más rápido un informe o generar más contenido en menos tiempo, reduce el tiempo que dedicas a esa tarea. No cambia, por sí solo, lo que un cliente está dispuesto a pagar por tu trabajo. Un profesional puede escribir el doble de propuestas con Inteligencia Artificial y seguir cerrando las mismas al mismo precio de siempre, si el problema de fondo nunca fue la velocidad, sino el precio y la autoridad con la que se presenta esa oferta.
La velocidad ayuda a hacer más de lo mismo, más rápido. No convierte automáticamente una oferta débil en una oferta con precio y autoridad claros, que es lo que de verdad mueve la facturación de un negocio de servicios.
La adopción sube, la brecha con los resultados también
Según datos de INDESIA de 2025, un 40% de las pymes españolas ya usó alguna herramienta de Inteligencia Artificial durante ese año, y la intención de inversión pasó del 22% en 2025 a un previsto 35% para 2026, según un estudio de YouGov para IONOS. La adopción crece con fuerza. Pero, como señala el propio informe del MIT, el crecimiento en el uso de herramientas no viene acompañado, salvo en una minoría de casos, de un crecimiento equivalente en resultados económicos.
Esto no significa que la Inteligencia Artificial no sirva para nada. Significa que sumar herramientas, sin resolver antes qué se vende, a quién y a qué precio, produce más actividad, no necesariamente más ingresos.
El profesional que trabaja solo tiene menos margen de error que una empresa
Una empresa con 95% de sus proyectos de Inteligencia Artificial sin retorno medible puede absorber ese coste dentro de un presupuesto mayor. Un abogado, una psicóloga o un consultor que trabaja en solitario no tiene ese colchón. Cada hora dedicada a aprender una nueva aplicación, y cada suscripción mensual sumada, sale directamente de su tiempo y de su cuenta, con la expectativa implícita de que eso se va a traducir en más clientes o en mejores honorarios.
Cuando esa traducción no ocurre, la conclusión más común no es «mi oferta necesita otro enfoque», sino «necesito una herramienta más». Y ahí empieza el ciclo que explica por qué tantos profesionales terminan con cinco aplicaciones abiertas y la misma facturación de siempre.
Lo que la Inteligencia Artificial no puede hacer por ti: definir tu propia oferta
Ninguna herramienta, por potente que sea, decide en tu lugar a qué problema concreto respondes, para qué tipo de cliente, y a qué precio. Eso sigue siendo un trabajo de criterio, construido con años de experiencia, que ninguna suscripción sustituye. La Inteligencia Artificial puede ayudarte a comunicar esa oferta más rápido una vez que existe, pero no puede inventarla por ti si todavía no la tienes clara.
Esta es la razón de fondo por la que tantos profesionales acumulan herramientas sin ver el efecto en su facturación: confunden el síntoma, la falta de tiempo o de contenido, con la causa real, la falta de una oferta con precio y autoridad definidos.
El hueco del aprendizaje, aplicado a un negocio de una sola persona
El concepto que usa el MIT para explicar por qué las empresas grandes fallan con la Inteligencia Artificial, la falta de integración real en cómo se trabaja, tiene una versión más pequeña y más personal en el caso de un profesional independiente: usar una herramienta de Inteligencia Artificial de forma aislada, sin que cambie nada en cómo presenta su oferta, cómo fija su precio o cómo comunica su experiencia, deja el resultado final intacto.
La herramienta se convierte en un gasto de tiempo y, a veces, de dinero, que produce la sensación de estar avanzando sin que la cuenta bancaria lo confirme.
El profesional que sí ve resultados con Inteligencia Artificial: qué hace diferente
El propio informe del MIT señala que la minoría de proyectos que sí generan retorno comparten un rasgo común: no se limitan a automatizar una tarea aislada, se integran en un cambio más amplio de cómo se hace el trabajo y de qué se ofrece al cliente. En el caso de un profesional individual, esto se traduce en que la Inteligencia Artificial funciona mejor como parte de un rediseño de la oferta, el precio o la forma de comunicar la experiencia, no como un atajo aislado dentro de un negocio que sigue funcionando exactamente igual que antes.
La diferencia no está en qué aplicación se usa, sino en si esa aplicación cambia algo en cómo el cliente percibe el valor de lo que se le ofrece, o si solo cambia la velocidad interna de un proceso que el cliente ni siquiera ve.
Qué preguntarte antes de suscribirte a la siguiente aplicación
Antes de sumar una herramienta más, tiene sentido preguntarse qué problema concreto de facturación resuelve, y no qué tarea acelera. Si la respuesta es «me ayuda a hacer más rápido lo que ya hago», probablemente no vaya a cambiar el resultado, porque el cuello de botella nunca estuvo en la velocidad.
Si la respuesta, en cambio, tiene que ver con cómo se presenta la experiencia acumulada de años, con qué precio se le pone y con qué autoridad se comunica, ahí sí hay una posibilidad real de que la Inteligencia Artificial mueva algo más que la agenda, algo que ya se explicó en por qué el cuello de botella de tu negocio no está en el mercado.
De cuántas herramientas hablamos, y por qué el número en sí no es el problema
Cinco suscripciones de Inteligencia Artificial no son, por sí solas, ni demasiadas ni demasiado pocas. El número se vuelve un problema cuando cada una de ellas se suma sin que exista una pregunta previa sobre qué cambia en la oferta o en el precio. Se puede tener una sola herramienta bien integrada en un cambio real de negocio y ver más resultado que con diez usadas de forma aislada.
Por eso la pregunta útil nunca es cuántas aplicaciones tienes abiertas, sino cuántas de ellas han cambiado, aunque sea en un detalle concreto, lo que le cobras a un cliente o cómo le explicas por qué debería elegirte a ti.
De la herramienta a la oferta: el paso que casi nadie da
La experiencia de 27 años que un profesional ha acumulado no se convierte en ingresos por tener más aplicaciones, se convierte en ingresos cuando esa experiencia se traduce en una oferta con precio propio y autoridad reconocible, algo que ninguna suscripción resuelve sola.
Descubre cómo convertir tu experiencia en una oferta con precio propio
Sobre el autor
Javier G. Amblar es consultor estratégico con 27 años de trayectoria y autor del libro Liderazgo (Editatum, 2018). Fue profesor asociado del IE Business School, donde ganó el Premio a la Excelencia Docente, y hoy dirige Evolution, el sistema con el que ayuda a profesionales a poner precio y autoridad a su experiencia. Su comunidad reúne ya a más de 500.000 personas. Conoce Evolution.
