La dada: adopció rècord, resultats escassos
Les xifres d'aquest 2026 dibuixen una paradoxa clara:
- 88% de les organitzacions fa servir IA en almenys una funció de negoci — l'adopció està pràcticament saturada.
- Només 39% reporta un impacte mesurable a nivell d'EBIT.
- Tot just un 6% són "high performers", empreses que atribueixen més del 5% del seu EBIT directament a la IA.
- 79% de les organitzacions diu enfrontar dificultats d'adopció — un salt de dos dígits respecte al 2025.
- A Espanya, l'ús empresarial de la IA ha crescut prop d'un 80% en un sol any: de l'11,4% al 20,5% de les empreses de deu o més treballadors.
La lectura és senzilla: gairebé tothom ha pujat a bord, però gairebé ningú està demostrant que el viatge valgui la pena.
Per què tanta adopció no es tradueix en resultats
Quatre patrons expliquen la major part de la bretxa entre "fer servir IA" i "tenir ROI d'IA":
- Substitució superficial, no redisseny de procés. Fer servir ChatGPT per redactar un correu més ràpid no és el mateix que redissenyar un flux d'atenció al client al voltant de la IA. La primera genera comoditat individual; la segona genera un resultat mesurable a nivell de negoci.
- Cap KPI definit d'entrada. Si no vas mesurar l'"abans", no pots demostrar el "després" — per molt valor real que l'eina estigui generant, apareix comptablement com "sense impacte".
- Pilots que mai escalen. Un equip prova una eina, els funciona bé, i es queda aquí. Ningú decideix formalment portar-ho a la resta de l'empresa ni hi assigna pressupost per fer-ho bé.
- Manca d'ownership. Tothom "fa servir" la IA, però ningú és responsable que generi un resultat de negoci concret.
Què fa diferent el 6% que sí veu ROI
Els "high performers" no tenen accés a millor tecnologia que la resta — tenen un procés diferent per adoptar-la:
- Comencen amb un cas d'ús de negoci concret, no amb la tecnologia. La pregunta de partida és "quin procés vull millorar i com el mesuro", no "on podem ficar-hi IA".
- Integren la IA en processos centrals, no com a afegit perifèric que un equip fa servir pel seu compte.
- Mesuren el baseline abans d'implementar, per poder demostrar el delta real, no una impressió subjectiva de "això ajuda".
- Assignen ownership clar: algú respon pel resultat de negoci, no només per "que l'equip faci servir l'eina".
El problema ja no és si la teva empresa fa servir IA — probablement ja ho fa, encara que sigui de forma informal. El problema és si algú a la teva empresa pot assenyalar, amb una xifra concreta, què ha canviat gràcies a ella. Si ningú pot respondre a aquesta pregunta, la teva empresa és en el 88% que adopta, no en el 6% que guanya.
Checklist: de "fer servir IA" a "tenir ROI d'IA"
- Tria un procés amb un KPI ja existent: temps de resposta, cost per transacció, taxa de conversió, hores dedicades a una tasca repetitiva.
- Mesura el baseline abans de tocar res. Sense aquesta dada, qualsevol "millora" serà una opinió, no un fet.
- Implementa IA en aquest procés concret, no a tota l'empresa alhora. Acotar l'abast és el que fa possible mesurar.
- Assigna qui és responsable del resultat, no només de "fer servir l'eina". Sense propietari, no hi ha comptes a retre.
- Revisa el delta als 60-90 dies i decideix amb dades: escalar, ajustar o abandonar. Les tres són decisions vàlides — el que no és vàlid és no decidir.
Conclusió
La conversa sobre IA a l'empresa ja no hauria de ser "l'estem fent servir?" — aquesta pregunta està pràcticament resolta per al 88% del mercat. La pregunta que separa les empreses que guanyen de les que només participen és "podem demostrar, amb una xifra, que això val el que costa?". Aquesta disciplina de mesurament és més barata d'implementar que qualsevol llicència de programari d'IA, i és la que marca la diferència entre el 39% i el 6%.
A Dataverse Solutions comencem cada projecte definint el KPI i mesurant el baseline abans de tocar cap eina, precisament perquè el resultat sigui demostrable, no una impressió.
Preguntes freqüents
Quant de temps triga a veure's el ROI d'un projecte d'IA?
Depèn de l'abast, però un pilot ben acotat sobre un procés concret —amb un KPI mesurat abans i després— sol mostrar resultats avaluables en 60-90 dies. Els projectes sense cas d'ús definit poden trigar anys a mostrar cap impacte mesurable, si és que arriben a mostrar-lo.
És millor implementar IA a tota l'empresa alhora o començar per un procés concret?
Començar per un procés concret amb un KPI ja existent. Les empreses que veuen ROI real gairebé sempre comencen acotades, mesuren el resultat, i només després escalen el que funciona. Intentar cobrir tota l'empresa alhora dilueix la responsabilitat i fa gairebé impossible mesurar què ha canviat.