​La adopción de agentes de IA ya impulsa mejoras de productividad de hasta un 25% en las empresas

La aplicación de agentes de inteligencia artificial en las empresas está empezando a traducirse en mejoras tangibles de productividad, pese a que gran parte del debate público sigue centrado en los retos para capturar valor real de estas tecnologías. Así lo concluye la última entrega del análisis de Bain & Company sobre la economía de los tokens de IA, que describe cómo las organizaciones están incorporando la IA en su operativa diaria y el impacto medible que ya se está produciendo.

El informe «Mobilizing the Organization in the Agent Economy» identifica que las empresas que avanzan más rápido no solo están adoptando herramientas de IA, sino rediseñando sus procesos de trabajo para integrarlas de forma estructural. Este cambio está generando mejoras progresivas en la calidad de las decisiones y en la eficiencia que pueden alcanzar cifras significativas en relativamente poco tiempo.

De mejoras marginales a transformaciones profundas

Según Bain, la adopción de IA sigue un patrón en cuatro etapas, cada una con un impacto distinto en la productividad:

• En una primera fase, aún incipiente, entre el 5% y el 10% de los empleados utiliza activamente herramientas de IA en su trabajo diario. Aunque la adopción todavía es limitada, estas primeras experiencias ya contribuyen a mejoras cercanas al 5% en la productividad media, impulsadas principalmente por los perfiles más avanzados.
• La segunda fase implica una adopción más estructurada, basada en proyectos piloto y extensión posterior al conjunto de la organización. En este punto, Bain estima que las ganancias en productividad pueden alcanzar hasta el 25% en los equipos que incorporan la IA en sus flujos de trabajo habituales. En la práctica, esa capacidad puede redirigirse hacia trabajo de mayor valor y mejores decisiones: en una organización de 10.000 empleados, una mejora del orden del 20% equivale a unos 300 millones de dólares de capacidad reorientada al año.
• En una tercera etapa, más avanzada, algunas áreas concretas rediseñan, por completo, su forma de operar. Las personas trabajan en equipos más reducidos y ágiles, y la IA pasa a ser el punto de partida del trabajo, no una herramienta complementaria. Bain describe escenarios en los que equipos de una a tres personas, apoyados por agentes inteligentes, abordan retos que antes requerían estructuras mucho mayores, con decisiones más rápidas y mejor fundamentadas. En esas áreas, la productividad se multiplica por dos o por tres respecto a los modelos tradicionales. La firma señala que, cuando entre un 10% y un 15% de la organización alcanza este nivel de madurez, en torno a un tercio de la capacidad queda disponible para reinvertirse en decisiones de mayor calidad y en crecimiento, y la velocidad de ejecución se multiplica por dos o por tres en las funciones más relevantes para el negocio.
• La cuarta fase, todavía no alcanzada por grandes empresas, supondría que la mayor parte de la organización opere bajo un modelo centrado en IA. En ese escenario, la organización genera mucho más valor con una fracción de los recursos anteriores; como resume Bain, no por ser una empresa más austera, sino por ser una empresa mejor, capaz de decidir y ejecutar con una eficacia muy superior.

Un uso desigual que marca diferencias

Uno de los hallazgos más relevantes del análisis de Bain es la fuerte concentración en el uso de la tecnología. Los datos iniciales muestran que el 5% de los usuarios más activos consume más recursos de IA que el 95% restante en conjunto.

Este patrón sugiere que las mejoras de productividad no dependen únicamente del acceso a la tecnología, sino de la intensidad y calidad de su utilización. Las organizaciones que consiguen extender estos usos avanzados al conjunto de sus equipos son las que logran mayores retornos.

Más allá del coste: mejores decisiones y nuevas formas de trabajar

La primera entrega del informe de Bain sostiene que el principal cambio que introduce la IA no está en el coste laboral, sino en la calidad y la velocidad de las decisiones: al asumir buena parte de la coordinación entre equipos —uno de los costes más altos y menos visibles de las grandes organizaciones—, libera a las personas para centrarse en el criterio y en las decisiones de mayor impacto.

Según la investigación de Bain, en un horizonte de tres a cuatro años, los tokens, los agentes y los datos pasarán a representar entre el 20% y el 30% del gasto operativo en las grandes empresas tecnológicas, a medida que parte del trabajo de ejecución se apoya en agentes y las personas se concentran en las decisiones de mayor valor. El modelo operativo futuro combinaría aproximadamente un 70%–80% de plantilla con un 20%–30% de tokens, agentes y datos, frente a la situación actual, en la que —en los dominios más avanzados, como la ingeniería de software— los tokens apenas suponen un 1%–2%.

Más uso, no necesariamente menor gasto

A pesar de la rápida reducción de costes tecnológicos, el gasto total en IA no está disminuyendo. Según la segunda entrega del análisis de Bain, aunque el precio unitario de los modelos ha caído aproximadamente un 50% entre diciembre de 2024 y diciembre de 2025, el consumo de tokens creció 4,5 veces en ese mismo periodo. Como resultado, el coste por tarea se mantiene relativamente estable a medida que aumenta el uso, crece la complejidad y las empresas optan por modelos de última generación más avanzados.

Esto se debe a varios factores: las empresas tienden a actualizarse continuamente a modelos más avanzados, el número de operaciones necesarias por tarea aumenta a medida que los sistemas se vuelven más complejos, y el uso de la IA se expande a un número creciente de procesos.

Para Alberto Requena, socio de Bain & Company, “La IA ya está demostrando su impacto en productividad, pero la clave es cómo se utiliza en el trabajo real. Las compañías que están avanzando más rápido no son las que tienen más herramientas, sino las que están cambiando cómo trabajan: redefinen procesos, elevan la calidad de sus decisiones, miden la adopción y generan tracción desde dentro de los equipos. Ese es el paso que convierte el potencial en resultados tangibles y el que marcará la ventaja competitiva en los próximos años”.

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