La IA redefine la productividad: ¿Qué sectores avanzan y cuáles retroceden?

EYNG, 15/12/2025. En la carrera global por adoptar inteligencia artificial, las empresas están descubriendo que no basta con sumarse a la ola tecnológica: lo determinante es cómo integran la IA en sus procesos reales. En su informe titulado «Inteligencia artificial – Global: Perspectiva 2026: los riesgos aumentan en un panorama cambiante de IA», Moody’s Ratings advierte que la productividad no está despegando al ritmo esperado y que el valor se está distribuyendo de manera desigual entre sectores y compañías, con efectos que podrían redefinir los liderazgos empresariales en esta década.

El avance de la IA no garantiza productividad inmediata

De acuerdo con Moody’s Ratings, las compañías han dejado atrás la etapa experimental y están desplegando IA en operaciones que exigen alto nivel analítico y manejo intensivo de conocimiento. Sin embargo, advierte que los beneficios siguen concentrándose en tareas automatizables —procesos rutinarios, documentación, atención al cliente— y no en mejoras sistémicas de eficiencia. La razón, afirma, es estructural: el impacto de la IA depende tanto del modelo utilizado como del estado de los sistemas internos donde se integra.

Según el informe, las fricciones tecnológicas persisten. Y es que la mayoría de empresas sigue cargando con infraestructuras heredadas, cuellos de botella en datos y procesos complejos que no pueden digitalizarse de la noche a la mañana. Incluso con modelos de última generación, Moody’s señala que el despliegue operativo exige rediseñar procesos completos para capturar valor real, un esfuerzo que eleva costos y ralentiza la adopción, especialmente en sectores altamente regulados.

La desigualdad sectorial se acentúa: productividad fragmentada

Moody’s proyecta que las mejoras se acelerarán gradualmente, pero serán marcadamente desiguales dentro y entre industrias. Su mapa de calor sectorial revela que, hacia 2030, los impactos positivos o negativos dependerán de cuán preparados estén los emisores para integrar IA en sus operaciones.

Según el informe, en sectores como consumo masivo, financiero y servicios empresariales, la IA puede ser un amplificador de ventajas competitivas para líderes con escala y recursos. En contraste, empresas medianas o con sistemas tecnológicos atrasados enfrentan más riesgo de erosión de márgenes al no poder capturar eficiencias al mismo ritmo.

El caso consumo masivo: Innovación más rápida, logística más precisa

El paper de Moody’s destaca que gigantes globales —Nestlé, PepsiCo, Unilever, Mars, Coca-Cola y Procter & Gamble— ya incorporan IA en diferentes fases de sus operaciones, desde investigación y desarrollo hasta supply chain. Detalla también que algunas compañías, como Mars y Nestlé, usan IA generativa para probar nuevos conceptos y acelerar sus ciclos de I+D; paralelamente, la tecnología se usa para optimizar mantenimiento, rutas logísticas y previsión de demanda.

Estas empresas, por su escala y madurez tecnológica, están mejor posicionadas para capturar valor incremental frente a competidores más pequeños, que enfrentan mayores barreras de entrada y costos de integración más altos.

Sector financiero: Brecha creciente entre bancos grandes y pequeños

En servicios financieros, la IA se ha convertido en una herramienta para proteger márgenes reduciendo costos de operación. Moody’s señala que entidades líderes están automatizando procesos críticos como detección de fraude, cumplimiento normativo y análisis de riesgo, con mejoras sustanciales en eficiencia.

Pero la otra cara es menos favorable: los bancos pequeños permanecen más expuestos a costos tecnológicos, carecen de equipos internos especializados y dependen en gran medida de proveedores externos. Esta dependencia amplifica riesgos operativos y de cumplimiento, profundizando la brecha competitiva.

¿Quiénes están más expuestos al impacto adverso de la IA?

Moody’s identifica cinco características que vuelven a ciertas empresas más vulnerables a la disrupción:

• Escala media que limita acceso a datos y dificulta absorber altos costos de TI.
• Balances reducidos que restringen inversiones en infraestructura, capacitación y rediseño de procesos.
• Alta dependencia de trabajo cognitivo rutinario, expuesto a automatización rápida.
• Presión competitiva en sectores donde la IA acelera ciclos de innovación o amplía economías de escala.
• Sistemas de TI tradicionales que impiden interoperabilidad con herramientas modernas de IA.

En conjunto, estos factores explican por qué algunas compañías se modernizan con rapidez, mientras otras ven deteriorarse sus márgenes. Moody’s enfatiza que, cuando la transformación tecnológica no se completa, los beneficios atribuidos a IA suelen reflejar más la madurez del marco operativo que el rendimiento del modelo en sí.

Medir el impacto sigue siendo un desafío

Aunque las empresas empiezan a rastrear mejoras específicas —como precisión de forecasts o eficiencia en procesamiento de siniestros—, Moody’s advierte que aún no existe un marco universal para medir productividad derivada de IA. En ese sentido explica que cada empresa usa métricas propias, lo que complica comparaciones y dificulta evaluar el valor real generado.

En conclusión, el informe señala que el despliegue de la inteligencia artificial avanza con fuerza, pero su impacto real continúa siendo heterogéneo. Moody’s subraya que el valor no depende únicamente de los modelos, sino de la capacidad de cada empresa para absorberlos en su arquitectura operativa, rediseñar procesos y sostener inversiones de largo plazo. En este contexto, los líderes sectoriales ampliarán su ventaja, mientras que las organizaciones con limitaciones de escala, tecnología o capital enfrentarán mayores presiones competitivas. La IA no está redefiniendo solo la productividad, sino también la estructura del mercado: la velocidad de adopción marcará la línea entre quienes capturan oportunidades y quienes quedan rezagados en la transición digital.

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