20 de febrero de 2026 # Midiendo el retorno de los proyectos de IA en las empresas  El otro día, en un evento muy interesante, se presentaron dos casos de éxito en IA. Uno en banca: miles de empleados ahorrando horas cada semana. Otro en industria: procesos más rápidos y menos errores. Buenas historias. Buen trabajo de adopción. Buenos resultados. Pero en el turno de preguntas alguien lanzó la siguiente: > [!question] Pregunta > ¿Y esto cómo está afectando realmente a las cuentas de resultados y cómo lo están midiendo los comités de dirección? La respuesta que le dí yo y todo el razonamiento posterior creo sorprendió a más de uno: > [!tip] Mi respuesta > Mal. que lo estamos midiendo mal. Seguimos midiendo tiempo y output. > > La IA generativa añade inteligencia, **pero no existe una métrica en las empresas para medir la *cantidad de inteligencia***. > > No hay KPIs de inteligencia. Por eso medimos las horas. Nueve abogados con IA no son nueve abogados más rápidos. Son nueve mentes ampliadas. Y no tenemos un KPI para eso. Hasta que no aprendamos a medir la inteligencia que incorporamos a la organización, seguiremos optimizando la generación de output y, por tanto, enfocando mal los casos de uso. # Bonus Esto se lo he contado a la app de notas del teléfono mientras venía a la oficina hoy, y Copilot me ha hecho la infografía. ¿Sabéis que las infografías de Copilot son editables, no? Por supuesto, he usado [este prompt para crear la infografía](19-Prompt-Infografias-Manjon.md)  --- Publicado el 20 de febrero de 2026, [Substack](https://substack.com/@davidhurtado/note/c-217089442?r=4uyjfg&utm_source=notes-share-action&utm_medium=web), [LinkedIn](https://www.linkedin.com/posts/davidhurtadotoran_mentesinquietas-activity-7430521676813168640--j5Z?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAAAT5UsBH3ISG9LTxrgEnB7glCf9CerKWno), [X](https://x.com/dhtoran/status/2024757234270445962?s=20)