La gran ilusión del retorno de la IA en las empresas

Hace tres años, los directivos de todo el mundo corporativo repetían el mismo mantra: la inteligencia artificial es la tecnología que transformará cada sector de la economía. Se prometieron miles de millones de dólares en inversiones, se lanzaron miles de proyectos piloto y se contrataron consultoras para guiar la transformación digital. Llegamos a octubre de 2026 y el análisis más riguroso disponible muestra un resultado distinto al prometido: la IA no ha entregado ningún beneficio financiero medible a empresas fuera del sector tecnológico.

El economista jefe de Apollo Global Management, Torsten Slok, publicó este fin de semana un análisis detallado basado en tres métricas fundamentales — ingresos por trabajador, márgenes de beneficio y crecimiento de la productividad total de los factores — y la conclusión es inequívoca. Para las 493 empresas que componen el S&P 500 fuera de las Magnificent Seven, todos los indicadores permanecen estancados desde antes del boom de inversiones en IA.

Los datos que importan

El argumento central de Slok se sostiene en tres gráficos que cortan cualquier ambigüedad. El primero mide los ingresos reales por trabajador ajustados por inflación (base Q4 2019). Para el grupo de las Mag7, el indicador saltó de 100 a 125 entre el último trimestre de 2019 y el segundo trimestre de 2026. Para el resto del S&P 500 — el llamado S&P 493 — el índice permaneció en 100,7 en mitad de 2026. Prácticamente cero movimiento en seis años.

El segundo gráfico mide los márgenes de beneficio. Las Mag7 vieron subir sus márgenes de cerca del 20% a más del 30% en el mismo período. El S&P 493 mantuvo márgenes prácticamente planos en torno al 12%. El tercer gráfico mide el crecimiento de la productividad total de los factores — la métrica que los economistas consideran la verdadera medida de innovación y eficiencia. Para las Mag7, la productividad creció 1,8% anual desde 2022. Para el resto de la economía corporativa estadounidense, el crecimiento es cero.

El problema del coste de capital

El análisis de Hudson Hill Capital, publicado en septiembre, profundiza el problema al introducir el coste de capital en la ecuación. El informe señala que las cinco mayores empresas tecnológicas (Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta y Oracle) dirigieron entre 810 y 840 mil millones de dólares en inversión de capital únicamente en 2026 — un salto de 408 mil millones en 2025 y 87 mil millones en 2019. Si se mide la productividad por trabajo de forma aislada, el indicador mejora. Pero cuando se añade el coste de capital y energía al denominador — lo que haría cualquier analista financiero — la ganancia desaparece.

El Federal Reserve de San Francisco ajustó por utilización de capital y descubrió que la productividad total de los factores subió solo 0,3% en 2025 y cayó 0,3% en los cuatro trimestres hasta el Q2 2026, mientras que el capital creció 2,8% anual. En otras palabras: la IA está consumiendo mucho más capital del que está generando de productividad adicional. El resultado es una caída neta de productividad cuando se cuenta todo.

Token spending como centro de costes

La reacción de las empresas tradicionales ante el dato fue rápida. "La América corporativa convencional está retrocediendo y empezando a ver el gasto en tokens no como fuente de crecimiento, sino como un centro de costes que pesa en los márgenes", dijo Slok en el informe. Empresas como SAP ya anunciaron congelamiento de gastos con IA. El mensaje es claro: después de gastar millones en pilots y PoCs que nunca se convirtieron en producción, los CIOs están percibiendo que el ROI es negativo.

Conor Twomey, CEO de AI One, que ha conversado con cerca de 500 empresas grandes en 2026, señala que la mayoría sigue presa en la "era del chatbot" — la idea de que ChatGPT es el techo de lo que la IA puede hacer, cuando en realidad es el suelo. Un estudio que cita muestra que una implementación exitosa de chatbot ahorra cerca de 26 minutos por empleado por semana — y ese beneficio se acumula al empleado, no al negocio. El valor verdadero comienza cuando la IA hace trabajo significativo, como el desarrollo asistido por IA, y aún así las primeras señales de retorno están concentradas en desarrolladores de software, no en la economía como un todo.

El paralelo con la burbuja de telecomunicaciones

Hudson Hill Capital establece una comparación perturbadora con la burbuja de las telecomunicaciones de 1996-2002: más de 500 mil millones de dólares invertidos, solo 2,6% de las fibras activadas y los bondholders recuperaron cerca de 20 centavos por dólar. La analogía es que los proveedores de IA (Nvidia, Dell, AMD, TSMC) están viviendo un nirvana de proveedores mientras los compradores de IA (Mag7) financian con capital que aún no aparece en el income statement — pero eso está cambiando.

A medida que aumenta el depreciation (de las cinco mayores empresas, salió de 88 mil millones en 2023 para 171 mil millones en los últimos doce meses), los costos empezarán a presionar los resultados. Goldman estima que el depreciation cortará 5% del crecimiento de beneficios del S&P 500 en 2027. Hasta allá, las empresas de tecnología están levantando capital en los mercados — 290 mil millones entre enero y octubre de 2026, siendo 221 mil millones en bonos y 70 mil millones en equity — para financiar la próxima ronda de data centers.

La pregunta no es si la IA va a ser transformadora, sino cuándo — y qué precio la economía corporativa fuera de las Mag7 va a pagar en la transición.

Fuentes: Bloomberg, Apollo Global Management, Hudson Hill Capital, Business Insider

✓ Fuentes independientes cruzadas y verificadas antes de la publicación