La edición abierta · miércoles 16 de septiembre 2026
La productividad con IA subió en casi todas las empresas. El resultado, en casi ninguna.
El relevamiento 2026 de McKinsey sobre 1.719 empresas en 97 países encontró que el 80% dice que la IA ya mejoró su productividad individual, pero solo el 37% ve que eso se traduzca en el resultado financiero de su empresa —y apenas el 6% entra en lo que McKinsey llama "alto desempeño". La brecha se reparte distinto según el tamaño: las grandes escalan agentes al doble de ritmo que las chicas.
El relevamiento 2026 de McKinsey sobre inteligencia artificial, publicado en agosto y armado con 1.719 respuestas de empresas en 97 países, encontró que el 80% de los encuestados dice que la IA ya mejoró su productividad individual. Pero apenas el 37% ve que eso se traduzca en el resultado (EBIT) de su empresa —un número casi idéntico al del año pasado— y solo el 6% entra en lo que McKinsey llama "alto desempeño": organizaciones donde la IA de verdad mueve la facturación. La escala, además, se concentra: entre las empresas de más de mil millones de dólares de ingreso, el 54% ya escala IA en toda la organización, contra un tercio de las más chicas; en agentes específicamente, las grandes pasaron de escalarlos en el 27% de los casos al 40% en un año, mientras las chicas se quedaron planas en 22%.
Leemos esto como una brecha que se abre en dos tiempos distintos. El primer tiempo —sentir que la IA ayuda— ya lo cruzó casi todo el mundo. El segundo —convertir esa ayuda en resultado medible— lo está cruzando solamente la punta de la pirámide, y la diferencia no es el acceso a mejores modelos (eso ya es parejo) sino la capacidad de llevar un proceso entero a producción con agentes, medirlo y repetirlo. Mientras tanto el mercado ya apuesta en serio a la siguiente etapa de esa carrera: no solo producir con IA, sino aparecer en lo que la IA responde cuando alguien pregunta por vos.
Señal 01 · La brecha
¿Por qué la mayoría siente que la IA ayuda pero pocas empresas ven resultado?
El relevamiento de McKinsey (1.719 respuestas, 97 países, encuestas entre el 4 de mayo y el 8 de junio de 2026) mide dos cosas distintas: sentir que la IA ayuda y que eso aparezca en el balance. El 80% dice lo primero. Apenas el 37% dice lo segundo, y ese número casi no se movió respecto al año anterior. En el medio quedan meses de pilotos que nunca se convierten en proceso.
La escala explica buena parte de la distancia. Entre las empresas de más de mil millones de dólares de ingreso anual, el 54% ya escala IA en toda la organización, contra un tercio de las más chicas. En agentes puntualmente la brecha se agranda más rápido todavía: las grandes pasaron de escalarlos en 27% de los casos a 40% en apenas un año; las chicas se quedaron clavadas en 22%.
¿Por qué alguien pagaría 1.800 millones de dólares por ayudar a marcas a aparecer en las respuestas de una IA?
Profound, la startup que ayuda a marcas a entender y mejorar cómo la IA las menciona cuando alguien le pregunta por su rubro, cerró esta semana una Serie D de 180 millones de dólares a una valuación de 1.800 millones —apenas siete meses después de su ronda anterior de 96 millones. La lideraron Sequoia y Kleiner Perkins. La empresa dice que su facturación creció 3 veces en los últimos seis meses y que ya supera los 1.000 clientes enterprise, entre ellos Comcast, Estée Lauder y Walmart.
Que el capital se mueva así de rápido en esa dirección confirma algo que veníamos siguiendo: la competencia por aparecer en las respuestas de la IA (lo que en la industria llaman AEO o GEO) dejó de ser un experimento de marketing y pasó a ser una categoría de software con clientes dispuestos a pagar por ella. Hoy esa apuesta es de empresas grandes; la pregunta abierta es cuándo baja de escala.
¿Qué pasa si el billón de dólares en infraestructura de IA no devuelve lo que promete?
Las grandes tecnológicas van a gastar más de un billón de dólares en centros de datos el año próximo, según estimaciones citadas por MIT Technology Review, apostando a que la demanda de cómputo siga creciendo al ritmo actual. La cuenta solo cierra si pasan tres cosas a la vez: que los hyperscalers generen ingresos reales con eso, que la IA empuje crecimiento económico amplio, y que los modelos más caros —los que justifican esa infraestructura— sigan siendo mejores que las alternativas baratas que les pisan los talones.
Esta señal conecta con la primera: si solo el 6% de las empresas convierte la IA en resultado hoy, la apuesta de infraestructura corre más rápido que la adopción real que la sostiene. No es una predicción de que algo va a explotar; es la aritmética que conviene vigilar.
Ya veníamos siguiendo esta misma tensión —entre lo que promete la IA y lo que efectivamente devuelve— en la edición del 10 de septiembre, cuando el dato era que casi nadie le saca plata todavía. Lo de hoy la actualiza con números de escala real: la brecha no se cierra, se reparte distinto según el tamaño de la empresa.
Si tenés un negocio chico o trabajás solo, esto no es una mala noticia: es una instrucción. La brecha no la abre el acceso a mejores modelos —eso ya lo tenés vos también— sino la disciplina de llevar UN proceso entero a producción con un agente, medirlo, y recién ahí sumar el siguiente. Elegir diez frentes a la vez es exactamente el patrón que mantiene a las empresas chicas en el 22% que no logra escalar nada.
La movida del día
Elegí el proceso más repetitivo de tu semana (no el más interesante) y llevalo a producción con un agente antes del viernes: que corra solo, que puedas medir cuánto tiempo ahorra, y recién después sumá el segundo. Además, preguntale a un asistente de IA qué sabe de tu rubro y de tu marca —tal cual lo haría un cliente potencial— y anotá qué contestó: es la primera medición de si hoy existís en las respuestas de la IA o no.
¿Ya vale la pena invertir en aparecer en las respuestas de la IA (AEO) si tengo un negocio chico?
Todavía es una categoría de software pensada para empresas grandes —los primeros clientes de Profound son del tamaño de Comcast o Walmart—, pero el movimiento de fondo, que la IA generativa reemplace parte de la búsqueda tradicional, te afecta igual. Lo que sí podés hacer gratis hoy es preguntarle vos mismo a un asistente de IA qué dice de tu negocio y corregir lo que esté mal o ausente.
La edición abierta lee el mundo. La tuya lee TU mundo — tu industria, tus proyectos, tus objetivos — y llega a tu casilla cada mañana. Nadie más recibe tu edición.
