El traspaso es el momento en que el piloto sale del equipo que lo construyó y llega al área que debe usarlo a diario. No encontramos estudio público que siga a las mismas empresas en ese tramo. Hay fotos de cada lado. No prueban la causa, pero muestran dónde mirar.
Mucho uso, poco resultado declarado
En la encuesta de McKinsey de 2026, el 89% dice que su empresa usa IA con regularidad en al menos una función. Entre las que la usan, el 34% está en piloto y el 44% dice estar al menos escalando. El 37% atribuye a la IA algún efecto en el EBIT, y cerca del 6% llega al 5% del EBIT o más, con valor que llama significativo. Es autodeclarado, sin muestra probabilística declarada. Las bases cambian entre etapas, y McKinsey vende transformación.
El uso queda superficial
Entre empleados en EE. UU., el 52% usa IA al menos algunas veces al año, el 30% algunas veces por semana o más, y el 15% a diario. Donde la organización ya tiene IA, el 14% está totalmente de acuerdo en que cambió la forma de trabajar. Vale solo para EE. UU. y es autodeclarado. No encontramos un estudio público que muestre caída del uso tras el lanzamiento.
En Brasil, el IBGE mide algo parecido en la industria con 100 personas o más. En 2024, el 41,9% de esas empresas usaba IA en al menos una función. Entre las que la usan, del 85,6% al 90,8%, según la función, la usa de forma localizada y no generalizada. Solo cubre la industria, y el IBGE la clasifica como experimental.
Nadie escribió cuándo parar
Sin criterio de parada, un piloto puede seguir sin fin. En una encuesta de Gartner a CIO, solo el 31% tiene criterios para que un piloto no llegue a producción, y solo el 17% para abandonar lo que ya está en producción. Es autodeclarado, Gartner vende asesoría, y ningún estudio prueba que tener la regla mejore el resultado.
El flujo sigue igual
Entre las empresas de mayor resultado en la encuesta de McKinsey, casi 3/4 rediseñaron flujos de trabajo por la IA. Entre las demás, 1/4. El grupo superior es pequeño y se define por su propio resultado: es asociación, no causa.
La prueba más sólida es de 2024. Entre 25 atributos, el rediseño de flujos tuvo el mayor peso estadístico sobre el EBIT declarado con IA generativa. El mismo estudio ubica el seguimiento de KPI como la práctica de mayor peso entre 12, y menos de 1 de cada 5 lo hace.
Sin línea de base, nadie decide
En la encuesta de Drexel y Precisely, el 71% de los líderes dice que la IA está alineada con los objetivos de negocio, y el 31% tiene métricas ligadas a KPI. Son preguntas distintas, y no se restan. Es autodeclarado, y Precisely vende integridad de datos.
Escribe esto antes de que empiece el piloto:
- La línea de base de la semana 0: qué métrica, medida por quién, en qué panel.
- El criterio de parada: qué resultado, en qué fecha y quién puede cerrarlo.
- El dueño en el área que recibe, y el paso del flujo que deja de existir.
- La medida de uso: frecuencia por función, no licencias activadas.
Ningún estudio prueba este orden directamente. Es inferencia nuestra, y ningún número aquí es resultado de Nebuloz.