Monetización de la IA: Modelos de negocio y estrategias

Lisa Ernst · 17.11.2025 · Technik · 12 min

Las empresas invierten miles de millones en IA generativa, pero pocas obtienen beneficios medibles. Este artículo analiza por qué la mayoría de los proyectos de IA no generan retorno de la inversión (ROI) y qué hacen diferente el cinco por ciento de los exitosos.

Fuente: Representación propia

Introducción

Alrededor el 95 por ciento de las empresas encuestadas aún no ven ningún beneficio medible de sus iniciativas de Gen-AI, aunque se estima que en todo el mundo se han invertido entre 30 y 40 mil millones de dólares estadounidenses en tales proyectos. Al mismo tiempo, el MIT describe un pequeño grupo de alrededor del cinco por ciento que obtiene millones en ahorros o nuevos ingresos con las mismas tecnologías: una especie de élite de Gen-AI. La pregunta crucial detrás de esto es: ¿Qué hacen diferente estos pocos, y cómo pueden más empresas realmente ganar dinero con la inteligencia artificial en lugar de simplemente acumular costosos proyectos piloto?

Cuando hablamos de cómo las empresas pueden ganar dinero con la inteligencia artificial, se trata fundamentalmente de la rentabilidad: ¿obtenemos más beneficios medibles de un proyecto de IA de los que entran en dinero, tiempo y riesgo? IBM distingue entre ROI duro – medible directamente en euros, francos o dólares – y ROI blando, como mejores decisiones, menos frustración en el equipo o clientes más satisfechos.

La IA generativa se refiere a modelos que crean contenido: textos, código, imágenes, audio o diálogos completos. Se integran en herramientas como chatbots, copilotos o motores de contenido y están diseñados para acelerar procesos o permitir nuevos productos. En muchas empresas, estas aplicaciones se ejecutan hoy en día: resúmenes de documentos, correos electrónicos automatizados, textos de marketing, prototipos de software.

Agentic AI va un paso más allá . En lugar de simplemente reaccionar a comandos individuales, un sistema actúa como un empleado digital: persigue objetivos, planifica pasos, coordina varios modelos y sistemas de IA y trabaja en gran medida de forma independiente. Un agente puede, por ejemplo, verificar las consultas de los clientes, buscar en bases de datos internas, iniciar flujos de trabajo en sistemas ERP y CRM y, al final, completar un proceso por completo, incluyendo consultas de seguimiento, correcciones de errores y documentación.

Es crucial para un ROI real que estos sistemas no solo proporcionen "demos geniales", sino que se conecten concretamente a métricas de negocio: menores costos de proceso, mayores tasas de conversión, más ingresos por cliente, menos tiempos de inactividad o tiempos de ciclo significativamente más cortos en procesos complejos.

Estado actual y desafíos

El análisis del MIT, en el que se basan muchos informes actuales, describe una brecha significativa: las empresas de todo el mundo han invertido en los últimos años unos 30 a 40 mil millones de dólares en IA generativa , pero aproximadamente el 95 por ciento de las empresas encuestadas no informa de ningún aumento medible de beneficios o reducción de costos por estos proyectos. Solo alrededor del cinco por ciento de las organizaciones examinadas informa que los pilotos integrados de Gen-AI ya han aportado "millones", por ejemplo, a través de ahorros o nuevos ingresos.

TechRadar resume esta situación de forma concisa : Casi todos los proyectos piloto de Gen-AI en las empresas fracasan, con la consecuencia de que muchos modelos no cumplen las promesas del marketing. Según este informe, el 95 por ciento de las empresas encuestadas ha visto un efecto "muy pequeño" o nulo de sus LLM en las operaciones comerciales. Tom’s Hardware cita el mismo hallazgo del MIT señalando que la mayoría de las implementaciones "no tienen un impacto medible en la cuenta de pérdidas y ganancias", principalmente porque están mal integradas en los procesos.

Otros estudios también pintan un panorama mixto. Uno IBM-Analyse unter C-Level-Führungskräften llega a la conclusión de que solo alrededor de una cuarta parte de las iniciativas de IA han generado el ROI esperado y solo el 16 por ciento se ha escalado realmente; la mayoría de los proyectos se quedan atascados en la fase piloto. Si bien Gartner espera que más del 80 por ciento de las empresas utilicen IA generativa para 2026, asume que solo alrededor del 20 por ciento medirá el ROI de manera rigurosa.

Por otro lado, corporaciones individuales demuestran que los programas de IA y agentes pueden ser muy rentables, si afectan profundamente el modelo de negocio. IBM informa que el uso de IA y automatización a nivel de grupo desde principios de 2023 se espera que genere ganancias de productividad por un total de alrededor de 4.500 millones de dólares estadounidenses y haya contribuido al flujo de caja libre de 12.700 millones de dólares en 2024. Detrás de esto se encuentran efectos concretamente medibles: millones de horas de trabajo ahorradas, procesos de RRHH y TI fuertemente acelerados y altas tasas de automatización en el servicio al cliente.

Otro ejemplo muy discutido es Salesforce. CEO Marc Benioff informa que la empresa ha reducido su personal en atención al cliente de aproximadamente 9.000 a 5.000 empleados , mientras que los agentes de IA a través de la plataforma Agentforce han asumido aproximadamente 1.5 millones de interacciones con clientes, con puntuaciones de satisfacción similares a las de los equipos de soporte humanos. Al mismo tiempo, un Recherche von Business Insider demuestra que menos de la mitad de los 12.500 clientes de Agentforce pagan realmente por el producto y menos del dos por ciento realizan más de 50 conversaciones de Agentforce a la semana, lo que indica que muchas instalaciones se quedan muy por detrás de las ambiciosas promesas de ROI.

En resumen: la mayoría de las empresas experimentan, unas pocas ya cuentan cifras concretas de millones, y entre ellas existe una gran brecha.

Motivos y contexto

¿Por qué las empresas siguen invirtiendo tanto dinero en IA generativa a pesar de un balance provisional decepcionante? Un motivo es simplemente la magnitud de las apuestas ya realizadas: se espera que solo los once mayores proveedores de la nube inviertan casi 400 mil millones de dólares en infraestructura en 2025 , impulsados principalmente por los requisitos de computación de los grandes modelos de lenguaje. Quienes construyen tanta capacidad necesitan clientes, y con ellos historias convincentes sobre futuros saltos de productividad.

Además, para muchos directores generales, la IA es una señal estratégica para los inversores: no nos perderemos la próxima ola. Los informes de los medios sobre supuestas revoluciones en la productividad intensifican esta presión, incluso si las propias cifras aún no coinciden. El MIT habla aquí de un „GenAI Divide“ entre unos pocos "ganadores" que han reconstruido sistemáticamente los procesos y una gran mayoría que se conforma con pilotos débilmente acoplados.

Además, está la dinámica en torno a la IA Agentic. Si bien analistas como Gartner la ven como una de las tendencias tecnológicas más importantes de los próximos años, advierten al mismo tiempo contra el "agent washing", es decir, casos en los que las soluciones de automatización clásicas se comercializan como "agentes" sin poseer la autonomía necesaria. Reuters informa que más del 40 por ciento de los proyectos de IA Agentic probablemente se suspenderán a finales de 2027 – entre otras cosas, debido al aumento de los costos y a un beneficio empresarial poco claro.

Al mismo tiempo, los mismos analistas prometen que los agentes pueden aportar enormes ganancias de eficiencia a largo plazo. Gartner estima que para 2029, IA Agentic podría procesar de forma autónoma hasta el 80 por ciento de las solicitudes de servicio al cliente habituales y reducir los costos operativos en aproximadamente un 30 por ciento. Este tipo de pronóstico alimenta las inversiones, aunque la implementación real aún esté en pañales.

Fuente: wohlstandsnavigator.net

La inteligencia artificial como motor de creación de valor financiero.

Existen además preocupaciones legítimas: La presidenta de Signal Foundation, Meredith Whittaker, advierte, por ejemplo, que los agentes que realizan tareas de forma independiente deben intervenir casi inevitablemente en datos sensibles como contactos, información de pago o calendarios, y que esto conlleva enormes riesgos de protección de datos y seguridad. Quien quiera obtener ROI de la IA Agentic, por lo tanto, no solo debe adaptar los procesos, sino también repensar la gobernanza, la seguridad y el cumplimiento.

Al final, chocan tres fuerzas: el interés económico de los proveedores y operadores de la nube, la presión por la innovación y la competencia en las empresas, y las preocupaciones legítimas sobre seguridad, calidad y el mundo laboral. En este campo de tensión, decidir cuándo un agente es realmente rentable es significativamente más complicado que con una actualización de software clásica.

El panel "AI ROI in Practice: What Leading Enterprises Get Right" muestra bien cómo las grandes empresas gestionan internamente estos campos de tensión y qué métricas utilizan para un ROI real.

Hechos y afirmaciones

Está demostrado que la gran mayoría de las empresas aún no ve ningún beneficio financiero directo de sus inversiones en Gen-AI. La MIT-Auswertung mit rund 95 Prozent „Null-ROI“-Projekten es recogida por varios medios independientes y descrita de manera consistente. IBM confirma con sus propios datos que solo una pequeña parte de las iniciativas de IA genera el ROI esperado y que la escalada más allá de los proyectos piloto es la excepción. Al mismo tiempo, estudios de casos concretos, por ejemplo, en la propia IBM o en áreas de servicio individuales de Salesforce, demuestran que con procesos y arquitecturas de agentes sistemáticamente reconstruidos, se pueden lograr ahorros significativos y ganancias de productividad.

No está claro cuán representativas son las cifras disponibles hoy en día para todas las industrias y tamaños de empresas. La MIT-Studie basiert auf einer begrenzten Stichprobe de especialistas y gerentes y mide principalmente efectos a corto y medio plazo; las innovaciones a largo plazo o las ventajas competitivas indirectas solo se reflejan de forma limitada. Gartner señala que muchas empresas introducen herramientas de Gen-AI, pero apenas tienen bases de referencia sólidas, calidad de datos o sistemas de métricas para calcular el ROI de manera rigurosa. Estudios como el de Kanerika señalan además que los efectos intangibles, en particular, como una innovación más rápida o una mejor fidelización de clientes, son difíciles de representar con modelos de ROI clásicos.

Son falsas o, al menos, engañosas, las afirmaciones generales como "Quien no introduzca agentes ahora, pronto desaparecerá del mercado" o "La Gen-AI reemplaza automáticamente una gran parte de la plantilla". La MIT-Analyse findet keine Hinweise auf massenhafte KI-bedingte Entlassungen , sino más bien efectos insidiosos como la no cobertura de ciertos puestos. Al mismo tiempo, el ejemplo de Salesforce demuestra que los recortes agresivos de costos mediante agentes pueden generar tensiones internas significativas y problemas de aceptación, y que los inversores ahora valoran las promesas de IA con gran escepticismo si las cifras de ventas no las siguen. Igualmente engañoso es la imagen de IA Agentic como una "máquina milagrosa terminada": Gartner espera que más del 40 por ciento de los proyectos de IA Agentic se abandonen en los próximos años , precisamente porque el valor comercial sigue sin estar claro.

Reacciones y contraposiciones

Los proveedores de tecnología y las grandes plataformas a menudo pintan un cuadro muy optimista. Marc Benioff habla de agentes como una nueva forma de trabajo y promete que Agentforce no solo reducirá costos, sino que también generará clientes potenciales no procesados en el rango de seis a siete cifras. Al mismo tiempo, documenta Business Insider, wie Analysten vielen dieser Aussagen derzeit „null Glaubwürdigkeit“ beimessen, mientras falten cifras sólidas sobre crecimiento de ventas, margen y adopción.

Gartner y otros investigadores de mercado adoptan una posición mucho más ambivalente. Por un lado, ven la IA Agentic como una tecnología clave que podría procesar de forma autónoma la mayoría de las consultas estándar de clientes para 2029. Por otro lado, advierten contra expectativas exageradas, falta de calidad de datos y incentivos erróneos que podrían hacer fracasar los proyectos costosos.

Fuente: gruender.de

Consultoría de IA: La experiencia humana se une a la inteligencia artificial en un mercado de billones.

Un tercer grupo, como IBM o integradores especializados, intenta poner un mayor énfasis en casos de uso concretos y métricas sólidas. IBM enfatiza en varias contribuciones que los proyectos exitosos de IA Agentic generalmente comienzan con una reducción de costos claramente definida, requieren bases de referencia sólidas y análisis de procesos, y solo en un segundo paso se dirigen a nuevas fuentes de ingresos y modelos de negocio.

Voces críticas, por ejemplo, de organizaciones de la sociedad civil, recuerdan que las arquitecturas de agentes también pueden crear nuevos riesgos de vigilancia y dependencia. Meredith Whittaker von Signal warnt davor, equiparlos con agentes con amplios derechos de acceso a datos personales y críticos para el negocio, cuando no está claro cómo funcionan exactamente estos sistemas y qué proveedores de la nube tienen acceso en segundo plano. Queda claro: no se trata solo de ROI, sino también de qué precio están dispuestas a pagar las empresas por posibles ganancias de eficiencia, financiera, organizativa y socialmente.

Implicaciones prácticas y preguntas abiertas

Si en su empresa están pensando en cómo ganar dinero con la inteligencia artificial, la conclusión más importante es: el ROI rara vez surge de la mera introducción de una herramienta, sino de la reestructuración sistemática de los procesos. Los estudios muestran que los proyectos exitosos a menudo comienzan donde hay costos de proceso claramente medibles, tiempos de ciclo o tasas de falla, por ejemplo, en el procesamiento de documentos, el servicio al cliente o la TI interna. IBM empfiehlt, vor jedem Projekt eine Prozesszerlegung zu machen: ¿Cuánto dura el proceso hoy, cuánto cuesta, dónde están los cuellos de botella y qué métricas específicas deben cambiar con la IA? En segundo lugar, se necesita una línea base clara, de lo contrario, no se podrá demostrar más adelante que los agentes ahorran tiempo, dinero o riesgos. En tercer lugar, vale la pena considerar los efectos duros y blandos por separado: ahorros directos e ingresos adicionales, por un lado, satisfacción, capacidad de innovación y resiliencia, por el otro.

Para la IA Agentic rige además: sin una base de datos sólida y un diseño de proceso robusto, la promesa de "empleados digitales" se convierte rápidamente en un sistema costoso e impredecible. TechRadar bringt es mit „Garbage in, Agentic out“ auf den Punkt y se refiere a casos en los que la mala calidad de los datos hace que los sistemas autónomos sean prácticamente inútiles. Al mismo tiempo, empresas como IBM demuestran que los agentes en flujos de trabajo claramente diseñados, por ejemplo, en servicios de RRHH o en tickets de TI, pueden combinar altas tasas de automatización con ahorros medibles.

En la práctica, esto significa para usted y su equipo: antes de cada proyecto de agente o Gen-AI, hagan algunas preguntas sencillas y directas. ¿Qué métrica debe cambiar y en qué medida? ¿Qué datos utiliza el sistema y qué tan buenos son realmente? ¿Cómo se ve concretamente el proceso después, incluidas las escaladas a humanos? ¿Y cómo se documenta lo que decidió el agente? Los frameworks de IBM, Gartner y consultorías especializadas proporcionan listas de verificación y métricas que pueden adaptar.

La conferencia "Agentic AI ROI: From Automation to Decisions" muestra con ejemplos concretos cómo las empresas utilizan los agentes de manera que las tareas automatizadas generen efectos financieros medibles y nuevas cualidades de decisión.

A pesar de todas las cifras, quedan puntos centrales abiertos. Todavía hay pocos meta-estudios independientes y transversales que evalúen el ROI real de los proyectos de Gen-AI y Agentic AI a lo largo de varios años y ciclos económicos. El MIT spricht zwar von einem „GenAI Divide“ entre unos pocos proyectos muy exitosos y una gran masa de experimentos que apenas tienen impacto, pero cómo se desarrollará esta brecha a largo plazo no está claro. Igualmente abierto está si la ola de inversión actual resultará ser un gasto excesivo previo o una base para saltos de productividad sostenibles.

Un segundo punto abierto es la medibilidad del ROI blando.¿Cuánto vale que los equipos de producto prueben prototipos más rápido gracias a la IA, que los equipos de marketing encuentren mejores grupos objetivo o que los líderes tomen decisiones basadas en datos más amplios? IBM betont, dass solche Effekte langfristig entscheidend sein können, pero difícilmente encajan en fórmulas clásicas de ROI. Consultorías como Kanerika intentan establecer sistemas de métricas combinadas para ello, que conecten indicadores financieros, productivos, relacionados con el cliente y de riesgo, un área en la que probablemente habrá mucho movimiento en los próximos años.

Finalmente, queda la pregunta de cómo la regulación, las normas contables y la supervisión interactuarán con las inversiones en IA en el futuro. Todavía no existen estándares uniformes sobre cómo las empresas deben presentar proyectos de IA en informes anuales, informes de sostenibilidad o informes de riesgo y hacer transparente su rentabilidad. Para usted esto significa: su propio estándar interno de medición, documentación y gobernanza será probablemente tan importante en los próximos años como la elección de los modelos o plataformas.

El estado actual se puede resumir de manera sobria: la mayoría de las empresas todavía buscan un modelo de negocio sólido para la IA generativa y la IA Agentic, mientras que una pequeña minoría ya está obteniendo efectos financieros claros. Los datos sugieren que el ROI no surge de la tecnología en sí, sino de la forma en que las empresas rediseñan sistemáticamente los procesos, la organización y la base de datos en torno a esta tecnología.

Si quiere ganar dinero realmente con la inteligencia artificial, vale la pena una mirada sobria: empezar poco a poco, medir claramente, enfocarse radicalmente en objetivos de negocio concretos y entender a los agentes no como seres mágicos, sino como componentes exigentes de un nuevo diseño de procesos. Así crece la posibilidad de pasar del gran grupo de empresas experimentales al pequeño grupo de aquellas que obtienen hoy mismo un retorno real y demostrable de la IA.