--- title: "Apollo: la IA no da retorno financiero fuera de la tecnología y los márgenes del S&P 493 siguen entre 9% y 10%" description: "Torsten Slok, economista jefe de Apollo, sostiene que la IA solo mejora ingresos por trabajador y márgenes en las grandes tecnológicas. El gasto está tan concentrado que el 10% de empresas que más gasta acapara el 99,5% de la inferencia de modelos." slug: "apollo-ia-sin-retorno-financiero-fuera-de-tecnologia-sp-493-26-10-25" canonical: "https://www.revenuehublatam.com/noticias/tendencias-saas/apollo-ia-sin-retorno-financiero-fuera-de-tecnologia-sp-493-26-10-25" language: "es" section: "Noticias" category: "Tendencias SaaS" published: "2026-10-25T19:12:00+00:00" updated: "2026-10-25T19:12:00+00:00" tags: ["Apollo", "retorno de la IA", "productividad", "gasto en IA", "S&P 500"] keywords: ["Apollo IA retorno financiero", "Torsten Slok IA", "ROI de la inteligencia artificial", "gasto empresarial en IA", "S&P 493 márgenes", "ROI de IA empresas Chile", "adopción de IA Latinoamérica"] source_name: "Apollo" source_url: "https://www.apollo.com/wealth/insights-news/insights/daily-spark/no-signs-of-ai-payoff-outside-the-tech-sector" publisher: "Revenue Hub Latam" publisher_url: "https://www.revenuehublatam.com" --- # Apollo: la IA no da retorno financiero fuera de la tecnología y los márgenes del S&P 493 siguen entre 9% y 10% > Torsten Slok, economista jefe de Apollo Global Management, publicó el 24 de octubre de 2026 una nota que afirma que la inteligencia artificial no ha entregado retorno financiero a las empresas de Estados Unidos fuera del sector tecnológico. Los ingresos por trabajador y los márgenes suben en las siete grandes tecnológicas, cuyos márgenes se acercan a 30%, pero el resto del S&P 500 se mantiene entre 9% y 10% desde 2023. Con datos de Ramp, el 10% de empresas que más gasta concentra el 99,5% del gasto en inferencia de modelos. **Torsten Slok**, socio y economista jefe de **Apollo Global Management**, publicó el 24 de octubre de 2026 en su nota diaria The Daily Spark un diagnóstico sin matices: la inteligencia artificial, escribe, «no ha entregado retorno financiero» a las empresas de Estados Unidos fuera del sector tecnológico. La nota se titula «No hay señales de retorno de la IA fuera del sector tecnológico» y compara a las **siete grandes tecnológicas** con las otras 493 compañías del índice **S&P 500**. La conclusión de Slok es que la historia de la IA «se decidirá en el S&P 493, no en las siete grandes». Por ahora, sostiene, no hay evidencia de mejores ingresos ni márgenes en ese grupo. ## ¿Qué muestran los datos de Apollo sobre la IA fuera de la tecnología? La nota se apoya en cinco gráficos con datos de Bloomberg, Macrobond, la Reserva Federal de San Francisco, la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos y Ramp. Según la lectura de esos gráficos que hizo **PPC Land**, las cifras aproximadas son estas: - **Ingresos por trabajador**, ajustados por inflación a dólares del cuarto trimestre de 2019: en las siete grandes pasaron de cerca de 695.000 dólares a comienzos de 2019 a unos 780.000 en el último trimestre; en el S&P 493 subieron apenas de unos 495.000 a unos 527.000. - **Márgenes de utilidad**: las siete grandes se acercan hoy a 30%, mientras el S&P 493 se mantiene entre 9% y 10% desde 2023. - **Productividad**: la productividad total de los factores, en la serie ajustada de la Reserva Federal de San Francisco, crece cerca de cero y queda levemente negativa al final del periodo. ## ¿Quién está gastando en IA? El cuarto gráfico usa datos de **Ara Kharazian**, economista jefe de Ramp, la plataforma de gestión de gastos corporativos. Muestra que el gasto está muy concentrado: según PPC Land, el 10% de las empresas que más gasta concentra el 99,5% del gasto en servicio e inferencia de modelos, el 95,6% del gasto en OpenAI y Anthropic, el 91,8% del gasto en software SaaS sin IA y el 84,2% del gasto en CRM. Además, el 80,4% del 1% de empresas que más gasta en IA tiene respaldo de capital de riesgo, frente al 13,1% de las empresas con un gasto mediano. Slok interpreta que las empresas con capital de riesgo gastan cada vez más en tokens, mientras las empresas tradicionales se resisten a pagar por los modelos más recientes y empiezan a tratar ese gasto como un costo que presiona los márgenes, no como un motor de crecimiento. Mientras la IA agéntica y el consumo de tokens sigan concentrados en una parte pequeña de la economía, concluye, sus efectos macroeconómicos serán limitados. ## ¿Por qué la IA no se traduce todavía en márgenes? La nota agrega un argumento cualitativo: la IA «no entiende la responsabilidad, la confianza, la cultura, las reglas no escritas», los dilemas éticos ni la equidad. Para Slok, esos límites pueden frenar la conversión de una IA cada vez más barata en más ingresos y mejores márgenes, porque buena parte del trabajo en las empresas depende justamente de ese criterio. ## ¿Qué significa para las empresas en Chile y Latinoamérica? El análisis habla de Estados Unidos, pero el patrón es familiar para las empresas de **Chile** y **Latinoamérica**, donde la adopción de IA también está concentrada en pocas compañías grandes y en sectores tecnológicos. Para la mayoría de las empresas B2B de la región, la lectura útil es que pagar por IA no garantiza retorno: el retorno aparece cuando la IA cambia un proceso que ya se mide. ## Análisis de Revenue Hub La nota de Apollo pone en números algo que vemos en operaciones comerciales: muchas empresas compran licencias de IA, activan asistentes en el CRM y suman créditos, pero no pueden mostrar una diferencia en conversión, ciclo de venta o costo de adquisición. El problema rara vez es el modelo. Es que no había una línea base medida antes de activar la herramienta y que la IA se aplica a tareas sueltas en vez de a un proceso del embudo con dueño y métrica. La recomendación concreta para un líder comercial es tratar el gasto en IA como cualquier inversión del área: antes de renovar o sumar créditos, elegir uno o dos procesos con métrica clara, como el tiempo de respuesta a un lead entrante o la tasa de paso de oportunidad a propuesta, registrar la línea base en el CRM y revisar el resultado a los 90 días. Si no hay mejora visible, se ajusta el proceso o se corta el gasto. Ese ritmo de revisión es el que proponemos en la guía de [revisión trimestral de HubSpot](/recursos/revision-trimestral-hubspot), y el marco general está en nuestra guía de [Revenue Operations](/recursos/revenue-operations). La IA va a generar valor fuera de la tecnología, pero no por defecto. Las empresas que lo consigan primero serán las que midan antes de comprar. Seguimos estos datos en la sección de [tendencias SaaS](/noticias/tendencias-saas). ## Profundiza con Revenue Hub Latam - [Productividad en ventas con automatización: qué enseña el caso Anthropic a LATAM](https://www.revenuehublatam.com/blog/anthropic-64-mas-productividad-en-ventas-con-automatizacion) - [Agentes de IA y RevOps: qué cambia en la operación comercial B2B en Chile](https://www.revenuehublatam.com/blog/agentes-de-ia-y-revops) ## Preguntas frecuentes ### ¿Qué dijo Torsten Slok de Apollo sobre el retorno de la IA? En su nota del 24 de octubre de 2026, Slok afirmó que la IA no ha entregado retorno financiero a las empresas de Estados Unidos fuera del sector tecnológico. Sostiene que los ingresos por trabajador y los márgenes suben en las siete grandes tecnológicas, pero siguen planos en el resto del S&P 500. ### ¿Qué es el S&P 493? Es la forma de referirse a las 493 empresas del índice S&P 500 que no forman parte de las siete grandes tecnológicas. Slok usa esa división para separar el efecto de la IA en el sector tecnológico del resto de la economía. ### ¿Cuánto ganan de margen las grandes tecnológicas frente al resto del S&P 500? Según la lectura de los gráficos de Apollo que hizo PPC Land, el margen de utilidad de las siete grandes se acerca hoy a 30%, mientras el del S&P 493 se mantiene entre 9% y 10% desde 2023. ### ¿Está concentrado el gasto empresarial en IA? Sí. Con datos de Ramp, el 10% de las empresas que más gasta concentra el 99,5% del gasto en servicio e inferencia de modelos y el 95,6% del gasto en OpenAI y Anthropic. Además, el 80,4% del 1% que más gasta en IA tiene respaldo de capital de riesgo. ### ¿La IA ya está aumentando la productividad? Apollo dice que no hay señales todavía. La productividad total de los factores, medida con la serie ajustada de la Reserva Federal de San Francisco, crece cerca de cero y termina levemente negativa en el periodo analizado. ### ¿Por qué las empresas tradicionales no ven retorno de la IA? Slok plantea que estas empresas se resisten a pagar por los modelos más recientes, tratan el gasto en tokens como un costo y enfrentan límites de la IA en criterio, responsabilidad y confianza, lo que dificulta convertir IA más barata en más ingresos. ### ¿Qué significa el análisis de Apollo para las empresas de Chile y Latinoamérica? El patrón de adopción concentrada también se observa en Chile y Latinoamérica. Para las empresas B2B de la región, la lección es que el retorno de la IA aparece cuando se aplica a un proceso con métrica y línea base, no al activar licencias. ### ¿Cómo medir el retorno de la IA en un equipo comercial? Conviene elegir uno o dos procesos con métrica clara, como el tiempo de respuesta a leads o la tasa de paso de oportunidad a propuesta, registrar la línea base en el CRM y revisar el resultado a los 90 días antes de renovar o ampliar el gasto. --- Fuente original: [Apollo](https://www.apollo.com/wealth/insights-news/insights/daily-spark/no-signs-of-ai-payoff-outside-the-tech-sector) (apollo.com)