La adopción de inteligencia artificial por parte de las organizaciones se acelera, y con ello surge el reto de la rendición de cuentas, esto es, demostrar con indicadores definitivos el retorno de la inversión realizada y el valor que está generando, identificar personas responsables de sus resultados, controlar el presupuesto e incorporar sus procesos a la estructura de la organización.
Por Mariano Garza-Cantú
Septiembre, 2026
Global AI Pulse es un estudio trimestral que realiza la consultora KPMG para documentar elestado en que se encuentra la inteligencia artificial en el mundo.
Son encuestas en línea a más de dos mil altos directivos de empresas cuyos ingresos anuales son al menos 50 millones de dólares. La encuesta abarca 20 países, incluido México.
El informe ara el 2º trimestre de este año da cuenta de una tendencia que consiste en abordar,cada vez más, métricas que den cuenta de resultados, definiciones acerca de quien responde por esos resultados, control de costos y reestructurar la organización para trabajar con IA.
Esta fotografía de las grandes organizaciones, ofrece conclusiones útiles para el sector público y confirma lo que arrojan estudios similares.
La diferencia entre adopción y demostrar el retorno de la inversión
El primer dato relevante es la velocidad de la adopción. En el primer trimestre de 2026, 13% de las organizaciones se encontraban en la fase que KPMG llama driving adoption (adopción a escala), que consiste en incorporar IA de manera amplia. Tres meses después, la proporción llegó a 22%.
76% de los directivos considera que la inteligencia artificial ya genera valor significativo para su organización, frente a 64 % en el trimestre anterior.
KPMG distingue entre generar valor y demostrar retorno sobre la inversión. El valor puede reflejarse en mejoras de productividad, reducción de costos, crecimiento de ingresos o mejores decisiones. Pero demostrar retorno exige resultados significativos y oportunidades tangibles de crecimiento que justifiquen la inversión; solo 7% de las organizaciones encuestadas considera haberla alcanzado.
Para el sector público, el retorno financiero se mide con valor público agregado gracias al aprovechamiento de la IA. Así, un proyecto de IA demuestra “retorno”, por ejemplo, si reduce tiempos de atención, disminuye costos operativos, permite procesar más solicitudes, mejora decisiones, reduce errores o facilita el acceso ciudadano a un servicio.
¿Quién responde por lo que hace la IA?
75% de las organizaciones señala que su CEO asume la IA como prioridad estratégica. Pero cuando KPMG pregunta quién responde por las decisiones tomadas con información generada por IA, el panorama se vuelve confuso.
24% identifica al CEO o al comité ejecutivo como responsable último; 29% coloca esa responsabilidad en un ejecutivo específico —el director de operaciones, de IA o de tecnologías de información—. En el resto de las organizaciones, la responsabilidad queda repartida entre unidades de negocio, comités de gobernanza y distintos equipos.
Las organizaciones con un responsable claramente definido reportan haber alcanzado un retorno sobre la inversión en 14% de los casos, frente a 4% entre las empresas que carecen de esa claridad. La cifra no prueba que nombrar un responsable garantice mejores resultados —14 % tampoco es alta—, pero sí confirma que la claridad ayuda.
Para un gobierno, estas preguntas son concretas. Si un sistema de IA participa en una decisión administrativa, ¿quién responde por ella? ¿El área tecnológica que la desarrolló? ¿La dependencia que la utiliza? ¿Algún funcionario en específico? ¿Un comité encargado de gobernar la IA?
El costo de la IA aparece en el radar
35% de las organizaciones afirma tener visibilidad completa y monitorear activamente sus costos operativos de IA. El resto trabaja con información parcial, o desactualizada.
Más revelador: 49% ya replanteó despliegues de agentes de IA porque los costos esperados superaron el valor que generaban. Algunas organizaciones redujeron el alcance de sus proyectos; otras los retrasaron.
Más allá de los costos iniciales, hay que considerar los gastos operativos permanentes —modelos, infraestructura, operación—. Las organizaciones empiezan a establecer mecanismos de control: 54% incorpora revisiones de costos en el proceso de aprobación de proyectos de IA, 53% cuenta con tableros específicos para monitorearlos y 40% utiliza presupuestos de uso o tokens.
Las personas y los procesos
Integrar IA exige modificar funciones, capacitar personas, revisar procesos y fijar reglas sobre cuándo usar la tecnología y cuándo debe intervenir una persona.
71% de los participantes afirma avanzar hacia una fuerza laboral donde humanos e inteligencia artificial trabajan de manera integrada, y 78% considera que las capacidades para trabajar con IA serán cada vez más importantes y cambiarán los roles de quienes no las desarrollen.
Las prioridades también cambian. La productividad sigue importando, pero cayó de 42% a 35% entre el primer y el segundo trimestre de este año.
Crece en cambio, el peso otorgado a la colaboración entre humanos e IA, la gobernanza responsable, la resiliencia y las alianzas con otros actores.
De experimentar a administrar
El Global AI Pulse Q2 2026 retrata organizaciones optimistas: 79% afirma que mantendría la IA como prioridad de inversión aun si ocurriera una recesión en los siguientes doce meses.
El mensaje coincide con el de otros estudios: el reto ya no está en encontrar dónde aplicar la inteligencia artificial, sino en identificar dónde genera valor público, medirlo y construir las capacidades institucionales necesarias para escalalos.