The first ROI rule is brutal: a company can look like a winner or a loser depending on whether you ask for strict P&L impact or any positive return. Use a measurement ladder, not one headline number. PwC’s strict definition sits at 12%; looser survey definitions reach 49%.
La primera regla del ROI es dura: una empresa puede parecer ganadora o perdedora según si se exige impacto estricto en P&L o cualquier retorno positivo. Usa una escalera de medición, no una sola cifra. La definición estricta de PwC queda en 12%; las definiciones más amplias llegan a 49%.
The better headline is not “95% fail”; it is that three independent instruments cluster between 56% and 80% with no measurable return. This is the cleanest evidence for the CFO: most AI programs are not yet visible in financial or productivity results.
El mejor titular no es “95% fracasa”; es que tres instrumentos independientes se agrupan entre 56% y 80% sin retorno medible. Esta es la evidencia más limpia para el CFO: la mayoría de los programas de IA aún no aparece en resultados financieros o de productividad.
The useful ROI baseline is not adoption; it is the split between no return, cost-only return, and the 12% that see both revenue and cost benefits. The categories are a simplified decomposition from supplied PwC evidence; use it as a financial-outcome frame, not an accounting reconciliation.
La línea base útil del ROI no es adopción; es separar sin retorno, retorno solo por costos y el 12% que ve ingresos y costos. Las categorías son una descomposición simplificada de la evidencia PwC suministrada; úsala como marco de resultados financieros, no como conciliación contable.
Pilots are cheap to announce and hard to operationalize: the supplied MIT funnel falls from 80% piloting to 5% reaching production value. Treat the 5% as illustrative, not precise: the study is contested and defines success narrowly as six-month P&L impact.
Los pilotos son fáciles de anunciar y difíciles de operar: el embudo de MIT cae de 80% probando a 5% con valor en producción. Trata el 5% como ilustrativo, no preciso: el estudio es cuestionado y define éxito de forma estrecha como impacto en P&L a seis meses.
The strongest implementation clue: ROI-positive firms put AI into what they sell, not only into back-office productivity. This is correlation, not causation, but it is one of the few actionable gaps in the evidence.
La señal de implementación más fuerte: las empresas con ROI positivo ponen IA en lo que venden, no solo en productividad interna. Es correlación, no causalidad, pero es una de las brechas accionables más claras en la evidencia.
Spend is moving from experiment budget to operating budget: BCG’s planned 2026 share is more than twice 2025. The 2026 value is planned investment, not end-of-year actual spend.
El gasto pasa de presupuesto experimental a presupuesto operativo: la proporción prevista por BCG para 2026 duplica con creces la de 2025. El valor de 2026 es inversión prevista, no gasto real de cierre de año.
Budget pressure is not evenly distributed: finance, insurance, energy, consumer, and technology all plan to treat AI as a material revenue-share expense. This measures budget intent by industry, not realized ROI.
La presión presupuestal no se distribuye parejo: finanzas, seguros, energía, consumo y tecnología planean tratar IA como un gasto material sobre ingresos. Esto mide intención presupuestal por industria, no ROI realizado.
AI ROI now has infrastructure economics: most forecast spend sits in infrastructure and services, not in model fees alone. Gartner values are forecasts converted to billions; totals include categories beyond the four shown.
El ROI de IA ya tiene economía de infraestructura: la mayor parte del gasto previsto está en infraestructura y servicios, no solo en modelos. Los valores de Gartner son pronósticos convertidos a miles de millones; los totales incluyen categorías adicionales a las cuatro mostradas.
Adoption is real and broad: AI use rose from 20% of organizations in 2017 to 88% in 2025. Adoption speed proves strategic urgency; it does not prove economic return.
La adopción es real y amplia: el uso de IA pasó de 20% de organizaciones en 2017 a 88% en 2025. La velocidad de adopción prueba urgencia estratégica; no prueba retorno económico.
Generative AI adoption nearly doubled in two years, which makes ROI discipline more urgent, not less. The series has exactly three points and should not be extrapolated beyond 2025.
La adopción de IA generativa casi se duplicó en dos años, lo que vuelve más urgente la disciplina de ROI, no menos. La serie tiene exactamente tres puntos y no debe extrapolarse más allá de 2025.
The maturity gap is the ROI gap: only 7% of organizations say AI is fully scaled. Agent experimentation (39%), agent scaling (23%), EBIT impact (39%), and high performers (6%) are related McKinsey readouts, not sequential steps in this maturity bar chart.
La brecha de madurez es la brecha de ROI: solo 7% de organizaciones dice tener IA totalmente escalada. Experimentación con agentes (39%), escalamiento de agentes (23%), impacto en EBIT (39%) y alto desempeño (6%) son lecturas relacionadas de McKinsey, no pasos secuenciales en esta barra de madurez.
Measure ROI where the work actually changes: service, supply chain, software, and sales have different evidence profiles. These are survey-reported gains, not audited causal estimates.
Mide el ROI donde cambia el trabajo: servicio, supply chain, software y ventas tienen perfiles de evidencia distintos. Son ganancias reportadas en encuesta, no estimaciones causales auditadas.
AI rarely pays back like ordinary SaaS: only 6% say a typical use case returns in under a year. Use payback windows explicitly; otherwise teams quietly redefine success midstream.
La IA rara vez retorna como SaaS ordinario: solo 6% dice que un caso típico paga en menos de un año. Define explícitamente las ventanas de retorno; si no, los equipos redefinen el éxito a mitad del camino.
The ROI leak is often below the dashboard: verification, forecast misses, and post-POC abandonment eat the productivity story before it reaches P&L. Mixed source quality; treat this as an operating-risk screen, not a precise benchmark.
La fuga de ROI suele estar debajo del dashboard: verificación, errores de forecast y abandono post-POC devoran la historia de productividad antes del P&L. Calidad de fuentes mixta; trátalo como filtro de riesgo operativo, no como benchmark preciso.
Governance is becoming the constraint: FinOps coverage reportedly doubled from 31% to 63% in a year. Only two endpoints were supplied, so read this as a before/after signal, not a trend.
La gobernanza se está volviendo la restricción: la cobertura FinOps habría pasado de 31% a 63% en un año. Solo se suministraron dos puntos, así que léelo como señal antes/después, no como tendencia.
Unit economics can change inside one model generation: GPT-5.5 is listed at 2x GPT-5.4 for comparable token classes. Pricing pages change quickly; timestamp this slide when presenting.
La economía unitaria puede cambiar dentro de una generación de modelos: GPT-5.5 lista 2x GPT-5.4 en clases comparables de tokens. Las páginas de precios cambian rápido; pon fecha a esta lámina al presentarla.
Model choice is an ROI variable: listed Claude output prices span from $5 to $25 per million tokens across the ladder. Opus 4.7 did not increase listed price versus Opus 4.6 in the supplied evidence; effective cost still varies with usage pattern.
La elección de modelo es una variable de ROI: los precios listados de salida de Claude van de $5 a $25 por millón de tokens. Opus 4.7 no subió el precio listado frente a Opus 4.6 en la evidencia; el costo efectivo aún varía por patrón de uso.
The ROI model needs token telemetry, not just seat counts: cached input, fresh input, and output tokens carry radically different prices. OpenAI notes average Codex spend around $100-$200 per developer per month, with large variance.
El modelo de ROI necesita telemetría de tokens, no solo conteo de asientos: entrada cacheada, entrada nueva y salida cuestan muy distinto. OpenAI señala un gasto promedio de Codex de unos $100-$200 por desarrollador al mes, con alta varianza.
Power is now part of AI ROI: forecast US data-center demand rises from 31 GW to 66 GW in two years. These are forecast values, not final measured actuals.
La energía ya es parte del ROI de IA: la demanda prevista de data centers en EE. UU. sube de 31 GW a 66 GW en dos años. Son valores pronosticados, no mediciones finales reales.
The supply side is lumpy: scheduled 2027 additions are more than four times 2025 realized additions. Scheduled capacity is not guaranteed; Goldman notes historical slippage in activations.
La oferta es irregular: las adiciones programadas para 2027 son más de cuatro veces las realizadas en 2025. La capacidad programada no está garantizada; Goldman señala retrasos históricos en activaciones.
At frontier scale, fixed commitments define the ROI hurdle: Anthropic’s supplied schedule implies roughly $45B of compute exposure. Annual values after 2026 are arithmetic projections from the disclosed monthly commitment.
A escala frontera, los compromisos fijos definen la vara del ROI: el calendario suministrado de Anthropic implica unos $45B de exposición a cómputo. Los valores anuales después de 2026 son proyecciones aritméticas del compromiso mensual revelado.
The revenue story is as aggressive as the compute story: the supplied investor forecast more than doubles quarterly revenue in one quarter. Q2 is a company forecast, not reported actuals.
La historia de ingresos es tan agresiva como la de cómputo: el pronóstico suministrado a inversionistas duplica con creces ingresos trimestrales en un trimestre. Q2 es un pronóstico de la empresa, no un dato real reportado.
Adoption is not monetization: 900M weekly users and 50M paid subscribers imply only 5.6% conversion. Paid subscribers include all tiers, making the conversion gap a conservative reading.
Adopción no es monetización: 900M usuarios semanales y 50M suscriptores de pago implican solo 5.6% de conversión. Los suscriptores de pago incluyen todos los niveles, lo que vuelve conservadora la lectura de la brecha.
When the workflow fits, adoption can sprint: Uber’s coding-assistant usage rose from 32% to 95% of engineers in months. Single-company case. February is interpolated from “doubled by February” reporting.
Cuando el flujo encaja, la adopción puede acelerar: el uso del asistente de código en Uber subió de 32% a 95% de ingenieros en meses. Caso de una sola empresa. Febrero se interpola del reporte de que “se duplicó para febrero”.
AI ROI is partly a learning curve: Trailblazers devote far more of the AI budget to upskilling and reach more of the workforce. Trailblazer values are approximate from supplied chart labeling.
El ROI de IA es en parte una curva de aprendizaje: los líderes dedican mucho más presupuesto a capacitación y alcanzan a más fuerza laboral. Los valores de líderes son aproximados a partir del etiquetado de la gráfica suministrada.
AI is also strategic insurance: only 6% would pull back even if short-term returns disappoint. This is investment intent, not evidence that the spending will pay off.
La IA también es seguro estratégico: solo 6% recortaría aunque los retornos de corto plazo decepcionen. Es intención de inversión, no evidencia de que el gasto vaya a retornar.
Do not use macro job loss as a clean ROI proxy yet: Goldman estimates a small net drag, while Yale finds no statistically significant effect. A broader hiring slowdown confounds attribution.
Aún no uses pérdida macro de empleo como proxy limpio de ROI: Goldman estima un pequeño lastre neto, mientras Yale no halla efecto significativo. Una desaceleración general de contratación complica la atribución.
The first job AI was supposed to erase is still growing; ROI can show up as more demand, not fewer people. Aging population is a confounder, so read this as Jevons evidence rather than pure AI causality.
El primer trabajo que supuestamente borraría la IA sigue creciendo; el ROI puede aparecer como más demanda, no menos personas. El envejecimiento poblacional es un factor de confusión; léelo como evidencia de Jevons, no como causalidad pura de IA.
The measurement answer is a four-part operating stack: define return, qualify usage, subtract leakage, and track unit economics continuously. Production value, FinOps, upskilling, and product embedding are the organizational systems that make this stack improve over time.
La respuesta de medición es una pila operativa de cuatro partes: definir retorno, calificar uso, restar fugas y seguir costos unitarios continuamente. Valor en producción, FinOps, capacitación e integración en producto son los sistemas organizacionales que hacen mejorar esta pila con el tiempo.
Build an evidence-backed executive deck explaining how companies should measure AI ROI. Distinguish adoption, spending, vendor economics, enterprise financial returns, pilot failure, productivity, verification tax, governance, and durable implementation capabilities. Use only the supplied evidence, preserve caveats, dedupe overlaps, and choose the strongest chart formats.
Key findings
AI Investment Persistence Plans: Verified from BCG AI Radar 2026, n=2,360. No confidence intervals are provided. This chart shows that AI investment is partly strategic insurance: most leaders would continue even if short-term returns disappoint. Boston Consulting Group
AI ROI Estimates Across Surveys: THE KEY HONEST CHART. Estimates range 12%-49% depending on how strictly 'return' is defined (strict enterprise P&L vs any positive ROI). The thesis uses the strict end; critics cite the loose end. Both are defensible. PwC n=4,454 (MoE ~±1.5pp); others smaller. Do not cite a single number as 'the' ROI rate. PwC
AI Upskilling Investment Gap: Verified from BCG AI Radar 2026, n=640 CEOs. No confidence intervals are provided. Trailblazer values are approximate from chart labeling. This supports the claim that AI ROI is partly an organizational-learning problem. Boston Consulting Group
AI Upskilling Investment Gap: Verified from BCG AI Radar 2026, n=640 CEOs. No confidence intervals are provided. Trailblazer values are approximate from chart labeling. This supports the claim that AI ROI is partly an organizational-learning problem. Boston Consulting Group
Anthropic Compute Commitment Schedule: VERIFIED contract terms ($1.25B/mo = $15B/yr through May 2029, ~$45B total). Annualized splits for 2027-2029 are MY ARITHMETIC PROJECTION from the monthly rate, labeled [projected]. 2026 reflects the disclosed discounted May-June ramp. 'Colossus' is xAI's cluster leased via SpaceX, not Anthropic-owned. SpaceX S-1 filing (2026, May 20) via Axios
Anthropic Monthly Compute Commitments: Data extracted from financial disclosures highlights the astronomical capital necessary to secure dedicated high-density compute infrastructure like Colossus and Colossus II to back next-generation agent performance. Securities and Exchange Commission
Anthropic Revenue Run-Rate Surge: VERIFIED but note: Q2 $10.9B is a PROJECTION disclosed to investors, not reported actuals. Q1 $4.8B is reported. Only 2 points exist for quarterly data, so this is shown as a labeled forecast comparison, not a trend line. First-ever profit ($559M) is also forecast. SpaceX S-1 (2026, May 20) via Axios/Reuters; ITBrief
Applied AI Talent Deficit: The ultimate operational bottleneck to unlocking true enterprise value is human capital. The deficit of specialized technical staff capable of embedding probabilistic models into legacy environments has grown to historic highs. Silicon Valley Talent Shortage Index
CEO AI Benefit Split: Verified from PwC's 2026 Global CEO Survey of 4,454 CEOs across 95 countries and territories. No confidence intervals are provided. Categories overlap and do not sum to 100. The clean interpretation is that a majority reports no significant financial benefit, while a small minority reports both revenue and cost benefits. PwC
ChatGPT Subscription Conversion Gap: The 900M weekly active users and 50M paying subscribers are reported figures; the 850M nonpaying users value is derived by subtraction. No confidence intervals are provided, and the numbers are not from an audited public filing. The chart supports the narrower claim that consumer scale and paid monetization are different things. TechCrunch
ChatGPT Users Versus Paying Subscribers: VERIFIED. 900M weekly users vs 50M paid = 5.6% conversion (Feb 2026). 'Paid' counts all tiers, not just Plus, so this is the conservative (less alarming) version. Earlier data points are third-party estimates; only the Oct 2025 (800M) and Feb 2026 (900M/50M) figures are OpenAI-announced. OpenAI
ChatGPT Users Versus Paying Subscribers: VERIFIED. 900M weekly users vs 50M paid = 5.6% conversion (Feb 2026). 'Paid' counts all tiers, not just Plus, so this is the conservative (less alarming) version. Earlier data points are third-party estimates; only the Oct 2025 (800M) and Feb 2026 (900M/50M) figures are OpenAI-announced. OpenAI
This research is published in English and Spanish. Ver en español
La investigación detrás de esta presentación
Construir un deck ejecutivo respaldado por evidencia que explique cómo medir el ROI de la IA: separar adopción, gasto, monetización, productividad reportada, impacto en P&L, pilotos, producción, gobernanza y capacidades de implementación.
Hallazgos clave
La evidencia suministrada reporta AI Investment Persistence Plans para la métrica Executive Response. Boston Consulting Group
La evidencia suministrada reporta AI ROI Estimates Across Surveys para la métrica Share reporting positive AI return. PwC
La evidencia suministrada reporta AI Upskilling Investment Gap para la métrica AI Budget For Upskilling. Boston Consulting Group
La evidencia suministrada reporta AI Upskilling Investment Gap para la métrica Workforce Upskilled Or Reskilled. Boston Consulting Group
La evidencia suministrada reporta Anthropic Monthly Compute Commitments para la métrica Monthly Infrastructure Run Rate. Securities and Exchange Commission
La evidencia suministrada reporta Applied AI Talent Deficit para la métrica Unfulfilled Forward Deployed Engineer Vacancies. Silicon Valley Talent Shortage Index
La evidencia suministrada reporta CEO AI Benefit Split para la métrica CEO Responses. PwC
La evidencia suministrada reporta ChatGPT Subscription Conversion Gap para la métrica User Count. TechCrunch
La evidencia suministrada reporta ChatGPT Users Versus Paying Subscribers para la métrica Paying subscribers (all tiers). OpenAI
La evidencia suministrada reporta ChatGPT Users Versus Paying Subscribers para la métrica Weekly active users. OpenAI
Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English
