Apollo no ve beneficios de la IA fuera de las tecnológicas en EE. UU.

La inteligencia artificial está movilizando inversiones millonarias, transformando empresas y alimentando las expectativas de Wall Street. Sin embargo, la mayoría de las grandes compañías estadounidenses todavía no muestra mejoras en sus beneficios atribuibles a esta tecnología. Es la conclusión que plantea Torsten Slok, economista jefe de Apollo Global Management, uno de los grandes grupos de inversión internacionales.

En un análisis publicado el 24 de octubre de 2026, Slok advierte de que los márgenes de beneficio y los ingresos por trabajador permanecen estancados fuera del grupo de las siete grandes tecnológicas. Mientras Nvidia, Microsoft y otros gigantes concentran buena parte del entusiasmo inversor, el resto del mercado sigue esperando resultados económicos tangibles.

La advertencia llega en un momento especialmente delicado para el sector. Las empresas llevan años incorporando herramientas de inteligencia artificial a sus procesos, pero todavía existe una distancia considerable entre anunciar su implantación y demostrar que genera más ingresos, reduce costes de manera sostenida o mejora la rentabilidad.

El diagnóstico no significa que la IA carezca de utilidad ni que ninguna empresa esté obteniendo resultados positivos. Lo que cuestiona Apollo es algo más concreto: la ausencia de una mejora generalizada y verificable en las cuentas empresariales que justifique las enormes expectativas depositadas en esta tecnología.

Las siete grandes tecnológicas avanzan mientras el resto se estanca

El análisis de Apollo divide el índice bursátil estadounidense S&P 500 en dos grupos. Por un lado, los llamados Siete Magníficos: Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia y Tesla. Por otro, las 493 compañías restantes, agrupadas bajo la denominación S&P 493.

La comparación muestra una diferencia considerable. Los ingresos por empleado han aumentado entre las siete grandes compañías, acompañados de una mejora de sus márgenes de beneficio. En cambio, el conjunto de las otras 493 empresas no presenta una evolución comparable.

Para Slok, esta divergencia pone en cuestión la idea de que la inteligencia artificial esté impulsando ya una transformación económica generalizada. Aunque las mayores tecnológicas continúan creciendo, sus resultados todavía no se reproducen en el resto del tejido empresarial.

La distinción es importante. Las compañías que desarrollan infraestructura, procesadores, servicios en la nube o modelos de inteligencia artificial pueden beneficiarse directamente del aumento de la demanda tecnológica. Sus clientes, sin embargo, necesitan convertir esas herramientas en mejoras operativas que terminen reflejándose en sus cuentas.

Y ese segundo paso está resultando bastante más complicado.

Los datos tampoco demuestran que la IA sea inútil

El análisis de Apollo examina tendencias agregadas, no el rendimiento individual de cada empresa. Que los márgenes del S&P 493 permanezcan estables no implica que ninguna de sus compañías haya conseguido ahorrar dinero o aumentar sus beneficios gracias a la inteligencia artificial.

Tampoco puede atribuirse exclusivamente a la IA toda la mejora observada entre los Siete Magníficos. Sus resultados dependen de numerosos factores, desde sus negocios tradicionales hasta sus ventajas competitivas y la evolución de sus respectivos mercados.

Lo relevante es que todavía no aparece una mejora amplia y claramente identificable en los indicadores económicos que utiliza Apollo. El economista tampoco encuentra, en las estadísticas generales de productividad, el impulso extraordinario que algunos pronósticos anticipaban.

El 69 % de las grandes empresas utiliza IA, pero pocas miden su rentabilidad

La distancia entre adoptar inteligencia artificial y demostrar su utilidad económica ya aparecía en otro análisis de Apollo publicado en septiembre.

Según los datos correspondientes a los resultados empresariales del segundo trimestre de 2026, el 69 % de las compañías del S&P 500 comunicaba tener aplicaciones de IA en funcionamiento, frente al 64 % del trimestre anterior.

La implantación tecnológica avanza. La medición de sus resultados, bastante menos.

Solo el 29 % de las empresas ofrecía alguna cifra sobre los efectos de la inteligencia artificial, mientras que apenas el 2 % publicaba indicadores cuyo seguimiento permitiera comprobar su evolución a lo largo del tiempo.

Ninguna de las compañías examinadas desglosaba entonces el valor generado por la IA como una partida independiente de sus resultados financieros.

Entre las empresas que sí aportaban cifras, las mejoras de costes representaban el 70 % de los resultados cuantificados, frente al 22 % relacionado con los ingresos.

Estos porcentajes no demuestran que la tecnología esté fracasando. Sí revelan un problema para los inversores: muchas compañías pueden acreditar que utilizan IA, pero son considerablemente menos las que pueden demostrar cuánto dinero están ganando gracias a ella.

Ahorrar horas de trabajo no garantiza mayores beneficios

La falta de resultados empresariales generalizados contrasta con investigaciones que sí encuentran mejoras en tareas concretas.

Los datos publicados por la Reserva Federal de San Luis en agosto de 2026 indican que el 39,2 % de los trabajadores estadounidenses había utilizado inteligencia artificial generativa en su empleo durante la semana anterior, frente al 28,2 % registrado en el tercer trimestre de 2024.

Durante ese periodo, la proporción de horas laborales asistidas por estas herramientas aumentó del 4,1 % al 6,3 %. El tiempo de trabajo que los participantes declaraban ahorrar gracias a la IA pasó del 1,6 % al 2,2 % del total.

Son resultados relevantes, aunque proceden de estimaciones comunicadas por los propios trabajadores y no equivalen necesariamente a ganancias de productividad verificadas en las cuentas de las empresas.

Una compañía puede reducir el tiempo dedicado a elaborar documentos, programar tareas o atender consultas sin conseguir automáticamente un aumento de sus beneficios.

Para que aparezca ese resultado económico, el tiempo ahorrado debe traducirse en una mayor producción, menores gastos efectivos o nuevas oportunidades de negocio. También hay que descontar las licencias, la integración tecnológica, la supervisión humana y los posibles errores.

Por ejemplo, un despacho puede utilizar IA para preparar borradores de contratos con mayor rapidez. Pero si necesita revisar minuciosamente cada documento, adaptar sus procedimientos y asumir nuevos costes informáticos, la mejora de rentabilidad puede ser bastante menor que el ahorro inicial de tiempo.

Esta diferencia ayuda a entender por qué pueden coexistir dos realidades: trabajadores que utilizan herramientas cada vez más eficientes y compañías cuyos márgenes apenas cambian.

El coste de la inteligencia artificial empieza a preocupar a las empresas

Otro elemento del diagnóstico de Apollo es el gasto asociado al funcionamiento de los modelos de inteligencia artificial.

Slok sostiene que parte del mundo empresarial está empezando a considerar el consumo de tokens, las unidades con las que se procesa y factura buena parte de la actividad de estos sistemas, como un coste operativo que presiona los márgenes, en lugar de una inversión capaz de impulsar inmediatamente los ingresos.

La situación es diferente entre las empresas emergentes respaldadas por capital riesgo, que pueden destinar importantes cantidades a desarrollar productos basados en IA y asumir mayores gastos mientras buscan crecer.

Muchas compañías tradicionales, por el contrario, no necesitan utilizar continuamente los modelos más avanzados. Les basta con herramientas capaces de resolver tareas específicas a un precio razonable.

En septiembre, el propio Apollo había señalado que el gasto estaba extraordinariamente concentrado entre los clientes empresariales de la plataforma financiera Ramp. Según aquellos datos, el 10 % de los mayores consumidores representaba el 99,5 % del gasto en determinados servicios de ejecución de modelos de IA.

La conclusión es que la adopción tecnológica se está extendiendo mucho más deprisa que el gasto intensivo. Numerosas empresas experimentan con estas herramientas, pero un grupo relativamente pequeño concentra gran parte de su utilización comercial.

El abaratamiento de los modelos podría facilitar su expansión. No obstante, también plantea dificultades a los proveedores, que necesitan recuperar las inversiones destinadas a centros de datos, procesadores y suministro energético.

La rentabilidad de la IA será decisiva para Wall Street

La advertencia de Apollo afecta directamente a las expectativas bursátiles.

Las valoraciones de muchas empresas vinculadas a la inteligencia artificial incorporan previsiones de fuerte crecimiento futuro. Una parte de ese optimismo depende de que la tecnología termine extendiéndose por toda la economía y proporcione beneficios suficientemente importantes como para sostener la demanda de nuevos servicios e infraestructuras.

Si las empresas tradicionales tardan más de lo previsto en obtener resultados, el retorno de las inversiones tecnológicas podría retrasarse. Eso no supondría necesariamente el fracaso de la IA, pero sí obligaría a revisar algunas previsiones de crecimiento y rentabilidad.

En sectores como la industria, la sanidad, la banca o la logística, incorporar inteligencia artificial puede exigir modificaciones profundas de los procesos internos, controles de seguridad, formación y adaptación normativa. Transformaciones que difícilmente se completan con la simple contratación de una herramienta informática.

Slok también subraya una limitación que considera fundamental: la capacidad de cálculo de los modelos no sustituye por sí sola el criterio empresarial.

Las decisiones comerciales dependen de factores como la confianza, la responsabilidad, la cultura organizativa y el conocimiento de cada situación. Una IA puede ayudar a procesar información y formular recomendaciones, pero eso no garantiza que sus respuestas sean adecuadas para todas las circunstancias.

El gran examen económico de la inteligencia artificial, según Apollo, se producirá precisamente fuera de las siete compañías que dominan el mercado tecnológico estadounidense.

La tecnología ya ha demostrado que puede atraer inversiones gigantescas y automatizar numerosas tareas. Lo que todavía necesita demostrar, a escala empresarial, es su capacidad para elevar los beneficios de forma sostenida. Mientras esa mejora no aparezca en las cuentas de resultados, la distancia entre las expectativas y la rentabilidad seguirá siendo uno de los principales interrogantes del auge de la IA.