TL;DR (3 líneas): KPMG ha preguntado a 2.131 directivos y solo el 12 % compara de forma sistemática lo que le cuesta la IA con lo que le devuelve. Compartimos el diagnóstico, pero no la receta de más estructura central, porque esa cuenta se hace tarea a tarea y la tiene que saber hacer quien dirige cada equipo. Para empezar con una tarea tuya hemos hecho compensa.
KPMG publicó el 24 de septiembre su encuesta trimestral sobre IA, el Global AI Pulse del tercer trimestre, hecha a 2.131 altos directivos de 20 países. Solo el 12 % dice que su empresa compara de forma sistemática, en toda la organización, el valor de la IA con su coste. Entre las que ya dicen tener retorno de la inversión, la cifra sube al 48 %. Otro 26 % hace esa comparación en la mayoría de sus iniciativas, aunque no en todas. Son respuestas declaradas, recogidas entre el 23 de julio y el 26 de agosto. Las empresas facturan al menos 50 millones de dólares, con una inversión media prevista en IA de 210 millones en doce meses. España está en la muestra, pero el informe no da su cifra por separado.
La misma nota dice dónde se queda a medias la comparación. El 61 % revisa lo que cuesta la IA cuando aprueba un proyecto y el 59 % lo vigila cuando ya está en marcha. El precio se mira, lo que pocos hacen es ponerle al lado lo que devuelve.
La receta de KPMG tiene argumentos. El 55 % de las organizaciones tiene una capa formal de control entre los modelos y el negocio, lo que llaman harness layer, y entre las que dicen tener retorno llega al 86 %. El 53 % pone la responsabilidad de las decisiones apoyadas en IA en la alta dirección o más arriba, un 35 % en un directivo designado y un 18 % en el consejero delegado o el comité de dirección. Lisa Heneghan, responsable digital global de KPMG, pide que la alta dirección responda de la IA, con gobierno y controles que conviertan la inversión en resultados. Hay que leerla sabiendo que KPMG vende consultoría de gobierno de IA, así que la receta coincide con lo que ofrece.
Estamos de acuerdo en el diagnóstico. Una licencia se aprueba con su precio delante y casi nunca con las horas que va a devolver, y sin esa segunda cifra no se sabe si un proyecto merece seguir. Es la conversación que tenemos cada vez que una empresa propone comprar primero las licencias y formar después.
No estamos de acuerdo en la receta. Que el 86 % de las organizaciones con retorno tenga esa capa de control es una correlación, y ese grupo son 208 de las 2.131. No demuestra que la capa traiga el retorno, y puede ser al revés, que quien ya gana con la IA se la pueda permitir. Además, llevar esa comparación a una estructura central la aleja del sitio donde el valor aparece o se pierde, que es cada tarea que alguien delega. Cuántas veces se repite y cuánto hay que revisar lo que devuelve lo sabe quien dirige el equipo. Un directivo designado puede ordenar el gasto, pero si solo él sabe hacer esa comparación, todo depende de una persona.
En las empresas con las que trabajamos la secuencia se repite. La herramienta se aprueba por su precio por usuario y se reparte. Cada equipo la usa a su manera y nadie apunta cuánto tiempo le ahorra en cada tarea. Al año toca renovar, alguien pregunta si ha merecido la pena y la respuesta es una impresión.
Por eso defendemos que la formación en IA empiece lo más arriba posible y llegue a los mandos intermedios, que son quienes conocen de cerca las tareas que se delegan. Saber cuánto tiempo ahorra de verdad una tarea y cuánto se puede gastar en montarla sin perder forma parte de saber delegar en la IA.
Esta semana haz la cuenta con una tarea tuya, una sola. Para eso hemos hecho compensa. Dices cada cuánto haces la tarea y cuánto tiempo te ahorra cada vez, y te devuelve las horas que recuperas al año y cuánto puedes invertir en montarlo sin perder. Por ejemplo, un informe semanal en el que la IA te ahorra dos horas da 90 horas al año (compensa cuenta 45 semanas de trabajo al año), y ese es también el techo de lo que puedes dedicar a montarlo. Es la cuenta que hace el 12 %, a escala de una tarea.
Si la haces, contesta a este correo y cuéntanos qué tarea elegiste y cuánto te salió.
Referencias
KPMG, «New KPMG AI Pulse Survey: As AI maturity converges, leading organizations show what AI at scale requires», nota de prensa, Londres, 24 de septiembre de 2026. Las cifras de KPMG salen de aquí, salvo el 26 % y las de la metodología, que vienen del informe completo. Todas son declaradas en encuesta.
KPMG, Global AI Pulse Q3 2026, página del informe con la metodología. Encuesta a 2.131 altos directivos de 20 países, territorios y jurisdicciones (España incluida), con respuestas recogidas del 23 de julio al 26 de agosto de 2026.
KPMG, Global AI Pulse Q3 2026, informe completo en PDF. Metodología, empresas con al menos 50 millones de dólares de facturación (100 millones en diez países); el grupo con retorno establecido son 208 respuestas.
Contrapunto. CFO Dive, «CFOs need realistic AI time-to-value expectations: Gartner», 24 de septiembre de 2026, sobre el estudio de Gartner de IA en finanzas. El 73 % de los responsables financieros tenía la productividad como objetivo de la IA en 2025, y Gartner cree que se están concentrando demasiado en la eficiencia y que los usos más complejos tardan más de nueve o diez meses en dar valor. Si tiene razón, una cuenta tarea a tarea como la que proponemos se queda corta con ese valor, que no se ve mirando una sola tarea.
