La IA mejora el trabajo individual, pero solo el 14% redujo plantilla por ella
McKinsey publicó el 25 de agosto de 2026 su encuesta mundial sobre el estado de la IA: el 80% de los participantes declaró que la tecnología había mejorado su productividad individual, pero la proporción que le atribuyó alguna contribución positiva al EBIT permaneció prácticamente estable en el 37%.
El cambio laboral observado fue mucho menor que el previsto: solo el 14% de los encuestados en organizaciones usuarias de IA declaró una reducción total de plantilla atribuible a la tecnología durante el último año, frente al 32% que la esperaba en la edición anterior; además, dos tercios observaron poco o ningún cambio relacionado con la IA, como recoge el análisis de Tech Times.
La mejora individual aún no se convierte en rendimiento empresarial
Los resultados describen dos niveles distintos. Un empleado puede completar una tarea con mayor rapidez o tomar una decisión con más información sin que ese avance modifique por sí mismo los ingresos, los costes o el volumen de producción de toda la organización.
La diferencia también depende de qué mide cada indicador. La productividad individual es una valoración de la propia experiencia del participante, mientras que el impacto sobre el EBIT recoge la contribución financiera que este atribuye a la IA en el conjunto de su empresa. Ninguna de esas respuestas equivale a una medición externa y auditada del trabajo realizado o del beneficio generado.
Para que el tiempo ahorrado aparezca en las cuentas, la empresa debe convertirlo en más actividad útil, menos costes u otras fuentes de ingresos. Esto suele exigir cambios en procesos completos, coordinación entre áreas y métricas comparables, no solo incorporar una herramienta a tareas aisladas. La encuesta muestra que esa conversión sigue siendo mucho menos común que la percepción de mejora personal.
Los recortes observados quedaron lejos de lo esperado
La comparación laboral contrapone una expectativa recogida en la encuesta anterior con lo que otra muestra de participantes declaró después de transcurrido el periodo previsto. No enfrenta la previsión con estadísticas oficiales de empleo, expedientes de regulación o registros empresariales de nóminas.
Tampoco demuestra que la IA fuera la causa exclusiva de cada reducción mencionada. Una organización puede modificar su plantilla por demanda, costes, reestructuraciones, fusiones o cambios de estrategia al mismo tiempo que adopta automatización. La respuesta del participante expresa una atribución, pero el diseño de la encuesta no separa esos factores mediante un análisis causal.
Las previsiones de recorte, además, siguen presentes. Su valor es mostrar qué esperan los responsables empresariales, no anticipar con precisión cuántos puestos desaparecerán. La distancia entre la expectativa anterior y el resultado declarado obliga a distinguir entre planes, percepciones y decisiones laborales ya ejecutadas.
Las grandes empresas aceleran el uso de agentes
La falta de un salto equivalente en resultados financieros o empleo no significa que la adopción se haya detenido. Entre las organizaciones con más de 1.000 millones de dólares de ingresos, el 40% estaba escalando agentes de IA en al menos una función, frente al 27% del año anterior, de acuerdo con la cobertura empresarial de ITPro.
Ese avance se concentra en las compañías de mayor tamaño, que cuentan con más recursos para integrar sistemas, supervisar resultados y extenderlos entre departamentos. Por ello, el ritmo de las grandes corporaciones no puede trasladarse automáticamente a todo el mercado empresarial ni interpretarse como una implantación homogénea.
Escalar agentes tampoco acredita por sí solo rentabilidad o sustitución de trabajadores. Un despliegue puede ampliar la capacidad disponible y, al mismo tiempo, requerir supervisión humana, integración técnica y nuevos gastos operativos. La extensión de la tecnología y el rendimiento económico que produce son variables relacionadas, pero diferentes.
Una encuesta global no prueba causalidad
La investigación se realizó mediante un cuestionario en línea dirigido a participantes de numerosos países, sectores, funciones, niveles jerárquicos y tamaños de empresa. Las respuestas fueron ponderadas para corregir diferencias geográficas, lo que permite observar tendencias empresariales globales, aunque no convierte la muestra en un censo del empleo.
El estudio tampoco auditó nóminas, horas trabajadas, producción o estados financieros de las organizaciones. Los porcentajes describen lo que los participantes dicen haber visto y lo que atribuyen a la IA; no demuestran cuánto aumentó la productividad objetiva ni qué parte de un cambio en plantilla fue causada directamente por la tecnología.
Por ahora, la evidencia disponible dibuja una adopción que avanza más rápido que sus efectos empresariales medibles: los beneficios personales declarados son amplios, el impacto financiero atribuido permanece estancado y los recortes observados quedan lejos de las expectativas previas. Las próximas encuestas deberán mostrar si el despliegue de agentes y el rediseño de procesos reducen esa brecha o si las nuevas previsiones laborales vuelven a superar los cambios reales.
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