El noventa y dos por ciento de los ejecutivos de tecnología dicen que sus organizaciones están rastreando el impacto financiero del trabajo generado por IA. El dos por ciento dijo que más de la mitad del trabajo en realidad se registró como resultado comercial.
Esa brecha, del Informe Laboral AI 2026 de Lanai publicado el 9 de junio, no es un error de redondeo. Este es un problema de contabilidad que existe dentro de todas las grandes empresas que han escalado la IA más rápido de lo que han creado sistemas para contabilizarla. Lexi Reese, cofundadora y directora ejecutiva de Lanai y ex directora de operaciones de Gusto, llama a este patrón “trabajo de IA huérfano”: los sistemas de IA realizan trabajo, pero ese trabajo nunca ingresa formalmente al sistema financiero, a los registros de desempeño o al sistema de registros. Salida real. El libro mayor está incompleto.
“Esas no son sólo estadísticas extravagantes; plantean preguntas fundamentales sobre en cuántos ejecutivos confían”, dijo Reese en la publicación de nuestro informe. “Si la IA realiza una parte importante del trabajo pero nunca aparece en el libro mayor, ¿qué confianza tiene en sus pérdidas y ganancias, su plan de personal o el organigrama que utiliza para dirigir la organización?”
Esa es una cuestión de la junta directiva, no de TI. Y llegó en un momento incómodo.
Adoptar la responsabilidad superada
Las empresas no están adoptando la IA lentamente. Lo adoptaron en todas partes, a menudo sin que hubiera un único propietario responsable de demostrar lo que producía.
Una encuesta de Lanai realizada a 200 ejecutivos de tecnología estadounidenses en organizaciones con 1.000 o más empleados encontró que El 90% carece de una función dedicada responsable de rastrear cómo la IA genera retorno de la inversión. La responsabilidad se distribuye entre las unidades de finanzas, TI, operaciones y negocios. Nadie tiene claramente una respuesta cuando los directores financieros preguntan si el gasto en IA crea un valor mensurable o simplemente agrega otra capa de costo.
El número está muy bajo presión. Al 79% le preocupa que se recorte su presupuesto de IA porque el gasto no puede vincularse claramente con los ingresos o las ganancias. Reese llama a esto presupuesto basado en la fe: gasto que sobrevive gracias a la creencia y no a la evidencia. El noventa y seis por ciento ha perdido al menos una oportunidad de retorno de la inversión porque carecían de visibilidad sobre cómo la IA toma decisiones. Este no es un riesgo futuro. Eso está sucediendo en el ciclo presupuestario actual.
Investigaciones independientes apuntan en la misma dirección, aunque de forma menos marcada. La encuesta sobre el estado de la IA de 2025 de McKinsey encontró que casi el 88 % de las organizaciones ahora utilizan la IA de forma regular, pero solo el 39 % muestra un impacto en el EBIT y solo el 6 % califica como una empresa de alto desempeño que aporta un valor significativo a la empresa. El estudio de BCG de 2025 encontró que solo el 5% de las empresas están logrando valor de la IA a escala, los líderes están “construyendo el futuro” y el 60% reporta poco o ningún impacto material. La tecnología funciona. La arquitectura institucional para capturar el valor no lo es.
Fuerza laboral invisible
La historia estándar de la IA en la sombra trata los dispositivos no autorizados como un problema de seguridad: los empleados pegan datos propietarios en modelos de consumidores, violando el cumplimiento para ser perseguidos y destruidos. Ese encuadre pierde la señal.
El Informe Lanai lo encontró El 53% de los ejecutivos estima que la mayor parte del trabajo automatizado fluye a través de aplicaciones paralelas no supervisadas. En muchas empresas, la IA que financia y aprueba TI no es la IA que hace la mayor parte del trabajo. Los empleados evitan la burocracia porque las herramientas satisfacen las demandas de productividad de la junta directiva. Al intentar prohibir ese comportamiento en lugar de capturar su telemetría, la empresa se está cegando al flujo de trabajo superior.
“En este momento, la historia dentro de las grandes empresas no es que los robots estén tomando el control”, dijo Reese. “La cuestión es que la IA participa silenciosamente del trabajo, escribiendo el primer borrador, clasificando la cola, solucionando las anomalías, mientras que los humanos siguen siendo responsables de la llamada final.
Los sistemas de gestión del desempeño hacen visibles las distorsiones. El 87% de las entidades de crédito cuentan con IA asistida exclusivamente por trabajadores humanos, a veces o siempre. Las revisiones de desempeño, las decisiones de ascenso y los fondos de bonificación se basan en trabajos donde las contribuciones de las máquinas son invisibles, no porque alguien las esté ocultando, sino porque no existe ningún sistema integrado para registrarlas de otra manera. El 88% no tiene una metodología formal para vincular los resultados empresariales con la IA. El cuarenta y tres por ciento piensa que si la IA está involucrada, contribuye. El treinta y ocho por ciento se basa en conjeturas fundamentadas. Sólo el 12% tiene una respuesta defendible cuando se les pregunta sobre las finanzas.
No es una sombra de TI. Es un trabajador en la sombra: trabajo real, sin dueño, sin línea en el libro.
Responsabilidad sin poder
El problema estructural no es sólo la visibilidad. Eso es autoridad.
La junta responsabiliza a los líderes tecnológicos por devolver las inversiones en IA y les niega el poder de entregarla: el poder de establecer estándares en todas las unidades de negocios, redirigir el gasto de proyectos piloto fallidos y rediseñar flujos de trabajo donde la IA realmente cambia la forma en que se hace el trabajo. Reese describe esto como responsabilidad sin poder. A los CIO se les pide que demuestren el valor de presupuestos que no controlan por completo, de herramientas que no pueden ver, de procesos que no pueden delegar.
Reese tiene cuidado con respecto a dónde reside realmente esa responsabilidad. Según la experiencia de este año, los CIO apoyan la transformación de la IA, pero a menudo no son directamente responsables de la responsabilidad del CEO por el crecimiento de los ingresos o la eficiencia operativa del gasto en IA. Los ejecutivos que sienten más presión son el director de operaciones, que optimiza los ingresos per cápita mientras la plantilla se mantiene estable, y el director de tecnología, cuando la ingeniería posee tanto la inteligencia artificial orientada al cliente como las capas de productividad interna. El CIO, al explicar esto, lleva la factura sin autoridad a través de los flujos de trabajo que la generan, por lo que el líder de la función de lanzamiento al mercado y de I+D tiene tantos problemas como un solo título en la C-suite.
La respuesta de Lanai apunta a la evolución del rol: el director de información se convierte en un Director de inteligenciaNo es responsable del mantenimiento de los servidores en línea, sino de gestionar el flujo de inteligencia, humana y mecánica, en toda la empresa. La empresa lanzó el sistema operativo AI@Work para proporcionar visibilidad a nivel de cartera en dispositivos autorizados, IA en la sombra y agentes autónomos. El argumento del producto es la observabilidad. Los reclamos organizacionales son derechos de decisión.
La pregunta que hay que plantearse es si el nuevo título resuelve el problema de la rendición de cuentas o lo modifica. Un director de inteligencia con telemetría pero sin autoridad para el flujo de trabajo es el teatro del gobierno: políticas sin poder para cambiar la forma en que opera la empresa. El director de inteligencia y los mandatos de autoridad de estándares, apropiación y rediseño multifuncional son trabajos diferentes. Muchas empresas están indecisas sobre cuál quieren.
“Estas no son sólo lagunas en las mediciones; son grietas en la forma en que las empresas se describen a sí mismas en el papel”, dijo Reese. “Si parte del trabajo de la IA nunca aparece en las cuentas, entonces las pérdidas y ganancias, los costos unitarios e incluso los organigramas comienzan a alejarse de cómo opera realmente el negocio.
La otra mitad de la historia del agente
La brecha de rendición de cuentas tiene un reflejo en los esfuerzos de los agentes distribuidos intencionalmente.
Los agentes de adquisiciones autónomos de empresas como Walmart y Maersk negocian contratos con proveedores dentro de límites definidos, actualizan los sistemas de la empresa y evitan las pistas de auditoría. Es una fuerza laboral de IA con propietarios, líneas presupuestarias y capas de gobernanza. Shadow AI es lo contrario: una herramienta no autorizada realiza un trabajo autorizado sin registros, sin atribución y sin responsabilidad cuando el director financiero pregunta cuáles son los gastos.
Juntas, las dos cuestiones forman un argumento de la junta. Empresas que escalan el trabajo mecánico en dos vías simultáneamente. En una sola pista, sus agentes pueden ver y administrar. Por otro lado, la IA no la pueden medir ni defender en la revisión presupuestaria. Aproximadamente uno de cada diez que han podido dar una respuesta financieramente justificable son aquellos que tratan los costos de implementación de la IA como una línea de trabajo en lugar de costos generales de TI, crean metodologías de atribución antes de que sean forzadas y registran las contribuciones de la IA en sistemas que realmente utilizan los ejecutivos.
Cualquiera que dirija una empresa en cifras que excluyan a toda una categoría de trabajadores.
El informe de la encuesta también encontró que El 100% de las organizaciones todavía requieren una revisión humana después de que la IA produce trabajo. No se informan flujos de trabajo completamente autónomos. El modelo dominante es el trabajo mecánico monitoreado: reclutamiento, clasificación y bandera de IA; los humanos verifican, editan y aprueban. Esa es la realidad detrás del revuelo por la autonomía. Y hace que el fracaso contable sea más urgente, no menos. Si el humano sigue siendo responsable de la llamada final, pero la máquina hace el primer borrador, el sistema de rendimiento debe registrar ambas contribuciones o miente.
Reese ofrece una ilustración concreta de un cliente que utiliza Token Tuner de Lanai. La empresa midió dos grupos dentro del mismo equipo financiero que ejecutaban el mismo flujo de trabajo durante 30 días, el mismo trabajo y la misma calidad de resultados. La única variable es el modelo estándar utilizado por cada grupo, una elección que nadie hace deliberadamente y que nadie ve hasta que se mide. La factura de un grupo ascendió a 52.015 dólares. El otro asciende a $13.007, por el mismo producto de trabajo. Arreglar ese estándar único ahorró aproximadamente el 5% del gasto anual en tokens de nuestro equipo, directo al resultado final. “La verdadera pregunta no es cuántas fichas consume cada equipo”, dijo Reese. “Lo importante es qué resultados producen y cuáles son esos resultados”. La disciplina que se retira es traducir los tokens de gasto en la economía del trabajo: las horas de trabajo producidas por la IA, el costo de ese trabajo por hora y su valor en el lenguaje que el operador realmente puede gestionar.
Qué deberían preguntar las juntas directivas
Tres preguntas atraviesan el marco de los proveedores.
Primero: ¿quién tiene el ROI de la IA y qué derechos de decisión tienen realmente? No el título. Autoridad para matar pilotos, estandarizar equipos y cambiar flujos de trabajo.
En segundo lugar: ¿qué porcentaje del trabajo asistido por IA puede financiar atributos de resultados empresariales hoy en día, no en teoría? La cifra del 2% de Lanai es el resultado de una encuesta de proveedores. La dirección de viaje es importante. Si la respuesta es cercana a cero dentro de su propia empresa, la conversación sobre el presupuesto se ha roto.
Tercero: ¿es la IA en la sombra un problema de cumplimiento o una señal de productividad? Si los empleados pagan por el equipo de su bolsillo porque funciona, la empresa tiene un problema de adecuación del producto al mercado en su propia pila de TI, no un problema de disciplina en su fuerza laboral.
El informe de Reese llega en un momento en que aumenta el escrutinio de los presupuestos de IA en las grandes empresas. Las empresas que traten la IA como una fuerza laboral no registrada encontrarán lagunas en el próximo ciclo de planificación. La empresa que construya la primera atribución tendrá algo más raro en este mercado: una respuesta defendible cuando la junta directiva pregunte cuáles son todos los gastos que realmente se generan.
