Medir el retorno de la IA
En breve. Medir el retorno de la IA comienza con una línea base establecida antes de que una herramienta entre en uso, porque una ganancia que nunca se mide no se puede mostrar al consejo directivo. FlightPlan™ pone una meta de retorno en cada movimiento de IA, en un rango que finanzas puede verificar antes de comenzar el trabajo, para comparar el retorno contra ese rango después. El 71% de las empresas de Texas que usan IA dijo a la Fed de Dallas en mayo de 2026 que la IA había elevado la productividad de los empleados que la usan, y el 89% de casi 6,000 directivos dijo a la Fed de Atlanta y al NBER que no había tenido efecto en su empresa. Stratos Edge Research encuentra que ambas cosas son ciertas: la ganancia es real en el escritorio e invisible en el estado de resultados hasta que una empresa fija una línea base antes de la puesta en marcha y elige a dónde van las horas liberadas.
Stratos Edge Research encuentra que la mayoría de las empresas obtiene una ganancia de la IA y pierde el rastro de ella.
En la encuesta de mayo de 2026 de la Fed de Dallas a empresas de Texas que usan IA, el 71% dijo que la IA había elevado la productividad de los empleados que la usan.
En la encuesta de la Fed de Atlanta y el NBER a casi 6,000 directivos, el 89% dijo que la IA no había tenido efecto en la productividad de su empresa en los últimos tres años.
La tesis de Stratos Edge Research es que la ganancia de productividad de la IA es el insumo, no el retorno. La IA libera horas casi en todas partes donde se usa, y las horas liberadas por sí solas no hacen nada por el negocio; se absorben en la jornada y nadie puede decir a dónde fueron. El retorno existe solo cuando la ganancia se ha medido y reasignado con intención al trabajo que el negocio eligió.
En el pulso global de KPMG del segundo trimestre de 2026 a 2,145 líderes sénior, las organizaciones con plena visibilidad de los costos de IA reportan un retorno establecido del 15%, frente al 3% de las que no la tienen.
La prueba de capacidad de Stratos Edge Research es el cierre operativo: cinco preguntas para cualquier decisión que recaiga sobre un proceso donde se implementó IA en los últimos dieciocho meses: una solicitud de contratación, una meta de crecimiento, un programa nuevo, un compromiso de nivel de servicio.
Stratos Edge Research encuentra que una empresa que puede responder las cinco ha obtenido un retorno de su gasto en IA y puede presentarlo a un consejo directivo, cualquiera que sea el destino que eligió. Una empresa que no puede tiene la misma ganancia de productividad y ningún retorno.
FlightPlan™ fija una línea base de capacidad durante el descubrimiento y una meta de retorno en cada movimiento que ordena.
Stratos Edge Research publica con cada número un archivo de datos en CSV en stratosedge.ai/research, que enumera de cada cifra la métrica, el valor, la población, el tamaño de la muestra, la fuente, la URL de la fuente, la fecha y el nivel de la fuente.
Periodistas y analistas pueden reutilizar cualquier cifra con la cita que da el propio número, y las correcciones se enumeran en el número cuando se hace una.
Medir el retorno de la IA comienza con una línea base establecida antes de que una herramienta entre en uso, porque una ganancia que nunca se mide no se puede mostrar al consejo directivo. FlightPlan™ pone una meta de retorno en cada movimiento de IA, en un rango que finanzas puede verificar antes de comenzar el trabajo, para comparar el retorno contra ese rango después.
El tiempo ahorrado con IA no es lo mismo que dinero ahorrado, porque las horas liberadas por sí solas no hacen nada por el negocio; se absorben en la jornada y nadie puede decir a dónde fueron. Stratos Edge Research encuentra que el retorno existe solo cuando la ganancia se ha medido y reasignado con intención al trabajo que el negocio eligió.
Una línea base de capacidad es la medida de cuánto tiempo dedica un equipo al trabajo administrativo antes de que un movimiento de IA lo cambie. FlightPlan™ fija una línea base de capacidad durante el descubrimiento, en las primeras dos semanas del compromiso, para medir el efecto de cada movimiento posterior contra un punto de partida real y no una estimación.
Una meta de retorno es el rango medido que FlightPlan™ fija para un solo movimiento de IA antes de que comience el trabajo. FlightPlan™ fija una meta de retorno en cada movimiento que ordena, no solo en los más grandes, para que finanzas verifique un resultado contra el rango prometido.
La prueba de capacidad es el cierre operativo de Stratos Edge Research: cinco preguntas para cualquier decisión que recaiga sobre un proceso donde se implementó IA en los últimos dieciocho meses. Stratos Edge Research encuentra que una empresa que puede responder las cinco ha obtenido un retorno de su gasto en IA y puede presentarlo a un consejo directivo.
Los datos detrás de Stratos Edge Research están en un apéndice en CSV publicado con cada número en stratosedge.ai/research, que enumera de cada cifra la métrica, el valor, la población, el tamaño de la muestra, la fuente, la URL de la fuente, la fecha y el nivel de la fuente. Stratos Edge Research permite a periodistas y analistas reutilizar cualquier cifra con la cita que da el propio número, y enumera las correcciones en el número cuando se hace una.
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