Las empresas de consultoría se enfrentan a la “trampa de las márgenes” generada por la inteligencia artificial. Estén atentos a aquellos que logran convertir la tecnología en una fuente de beneficios.

La industria de consultoría está entrando en una etapa de competencia duradera, donde el antiguo modelo de asesoramiento estratégico se va reemplazando por un nuevo paradigma basado en la ejecución eficiente y en resultados medibles. Este cambio es estructural, impulsado por la inteligencia artificial y una redefinición fundamental de lo que representa el valor para los clientes. El resultado es una clara división entre dos categorías: una carrera entre las grandes empresas que buscan expandir sus capacidades especializadas, y las pequeñas empresas que utilizan tecnologías de IA para ofrecer servicios de alta calidad a precios elevados, gracias a su profunda experiencia en cada área.

En el núcleo de esta transformación se encuentra la compresión de la estructura tradicional de consultoría. Este modelo, que dependía de equipos grandes de analistas junior para realizar investigaciones manuales y producir presentaciones, ya no es sostenible. La inteligencia artificial está automatizando las tareas que antes eran realizadas por estos analistas. Los datos muestran que las herramientas de IA pueden ahora redactar documentos iniciales, analizar conjuntos de datos complejos y personalizar las comunicaciones con los clientes en días o horas, en lugar de semanas. Un consultor informó que los sistemas de IA pueden completar tareas que antes llevaban semanas para su equipo, con una precisión sorprendente. En general, los estudios sugieren que la automatización podría reemplazar a muchos de los trabajos realizados por los consultores.Hasta el 30% de las tareas de consultoría.En cinco años. Esto no se trata de una mejora gradual en la eficiencia; se trata de una amenaza directa para el modelo de personal y de ingresos que ha definido la industria durante décadas.

Los clientes están acelerando este proceso de cambio. Ya no se conforman con solo recibir recomendaciones. La demanda es de socios que puedan implementar soluciones, integrar tecnologías emergentes y lograr resultados empresariales tangibles de manera rápida. Esta expectativa de eficiencia está destruyendo la cadena de valor. Como resultado, la industria se está dividiendo en dos grupos: por un lado, las grandes empresas y firmas multinacionales responden con adquisiciones e inversiones en plataformas para expandir sus capacidades especializadas y mantener su ventaja competitiva. Por otro lado, los especialistas en nichos de mercado y las empresas dedicadas al uso de AI están ganando popularidad, ofreciendo conocimientos técnicos más profundos y mayor agilidad. El ganador será aquel que pueda combinar escala con la capacidad de lograr resultados concretos, no simplemente proporcionar información.

Para los inversores, lo importante es que se trata de un sector que está pasando por una reasignación dolorosa pero necesaria de los capitales. La era en la que se cobraban tarifas elevadas por las horas dedicadas a utilizar herramientas como PowerPoint ya ha terminado. El valor real radica en la ejecución automatizada mediante IA y en indicadores de rendimiento medibles. Esto crea una clara recomendación de inversión: invertir en empresas que integren eficazmente la tecnología de IA y que tengan una especialización profunda en su área de actividad; por otro lado, deben invertirse menos en aquellas empresas que dependen de un modelo tradicional, que requiere mucho trabajo manual. La pirámide está colapsando, y el capital fluye hacia las nuevas estructuras.

Impacto financiero: La presión de las márgenes y la “trampa” del investimiento en tecnologías de inteligencia artificial

El cambio estructural está afectando directamente las ganancias y pérdidas de las empresas, generando una presión considerable sobre la rentabilidad. Mientras que el mercado global sigue siendo grande y en constante crecimiento, el camino hacia los beneficios se vuelve cada vez más estrecho. Las empresas se encuentran en una “trampa de inversiones”, donde los costos iniciales relacionados con el uso de la inteligencia artificial y el reclutamiento de talento superan los aumentos en los precios que los clientes están dispuestos a pagar por estas nuevas capacidades.

La presión más inmediata proviene del propio ciclo de inversión en la IA. Las empresas deben invertir mucho en el adquisición de herramientas, en la capacitación del personal y en la rediseño de los sistemas de entrega, para mantenerse competitivas. Sin embargo, como señaló un ejecutivo:Los clientes están planteando preguntas difíciles relacionadas con el uso de la inteligencia artificial.Y aún no han decidido pagar el premio correspondiente. Esto genera un retraso en los costos, ya que estos aumentan antes de que los ingresos se ajusten. El resultado es una reducción directa de las márgenes de ganancia. Se trata de una situación descrita como “trampa de márgenes”, donde la inversión supera la recaudación de ingresos.

Esta presión de costos se ve agravada por la falta de talento y por las ineficiencias en los procesos administrativos. La industria enfrenta una tasa de despidos del 15-20%, lo que genera un aumento constante en los costos administrativos, ya que las empresas deben soportar los costos relacionados con el reclutamiento y la formación de reemplazos. Al mismo tiempo, la utilización de las oficinas sigue siendo baja: las empresas de servicios profesionales tienen una tasa de utilización de oficinas del 59%. Esta realidad del trabajo híbrido significa que las empresas están pagando por espacio que no está siendo utilizado al máximo, lo que aumenta los costos fijos, sin que esto genere ningún beneficio económico.

Quizás, la mayor presión en términos de reducción de las márgenes de beneficio proviene del nuevo “premio por talento”. Para cumplir con las promesas de la tecnología de inteligencia artificial, las empresas deben contratar especialistas cuyos salarios superen en un 28% los de los empleados comunes en el sector tecnológico. Esto ejerce una presión directa sobre la rentabilidad de las empresas, especialmente cuando se combina con la disminución de la necesidad de contratar personal junior debido a la automatización. El punto de referencia financiero del sector es claro: mientras que el margen bruto promedio de las empresas de tipo “boutique” se encuentra entre el 20% y el 40%, las empresas con buenos resultados reportan siempre márgenes de beneficio del 50% al 70% o más. Para la mayoría de las empresas, la combinación de aumentos en los costos operativos, gastos relacionados con la inversión en tecnología de inteligencia artificial y los altos salarios de los talentos especializados las lleva hacia el límite inferior de ese rango.

En resumen, la solvencia financiera de este sector depende ahora de la capacidad de ejecución, y no únicamente de los ingresos. Las empresas que puedan manejar esta transición, controlar los costos inmobiliarios, optimizar el uso del talento y demostrar rápidamente los beneficios de la tecnología de IA, podrán mantener su alto nivel de margen. Las demás empresas tendrán dificultades para reducir la diferencia entre su rendimiento actual y los estándares de solvencia financiera. La reasignación estructural no se trata solo de estrategia; también es una prueba directa de la disciplina en la asignación operativa y de capital.

Construcción de portafolios: Rotación sectorial y adquisiciones con certeza

El análisis estructural indica claramente la necesidad de construir un portafolio de empresas adecuado para este propósito: es preciso rotar el capital hacia aquellas compañías que demuestren tanto la capacidad de resistir las adversidades del sector, como la habilidad para adaptarse al nuevo modelo basado en la inteligencia artificial. Lo importante es identificar empresas que puedan manejar la reducción de las márgenes de ganancia, al mismo tiempo que logran capturar las crecientes oportunidades de beneficios en servicios especializados y de alto valor.

Las empresas que cuentan con ingresos fijos y recurrentes en sectores complejos y que requieren una gran inversión de capital, se están convirtiendo en las más resistentes. Estas empresas operan en industrias donde el cambio es algo inevitable, no opcional. Esto genera una demanda constante de servicios de consultoría especializados. La reciente contratación por parte de FTI Consulting de líderes experimentados en los sectores de la aviación y la minería es un paso estratégico para fortalecer su posición en estos sectores. No se trata simplemente de añadir talento; se trata de reforzar una ventaja competitiva en industrias que enfrentan transformaciones energéticas y reformas operativas. Para los inversores, esto indica que la empresa está defendiendo activamente sus negocios clave, frente a los cambios que ocurran en la industria. Los datos financieros respaldan esta afirmación.Se registró un ingreso de 3.790 millones de dólares en el año 2025.Se emiten directrices para el año 2026 que implican un crecimiento continuo. El riesgo sigue siendo debido a la volatilidad cíclica, pero el enfoque en este sector proporciona un margen de seguridad.

El mercado total que puede abarcar este sector más amplio es grande y sigue creciendo; se estima que en el año 2026 este mercado alcance los 375 mil millones de dólares. Sin embargo, las áreas de beneficio de las empresas se están fragmentando. El antiguo modelo de estrategia basada en márgenes altos está dejando paso a un entorno en el que el valor se genera gracias a la intervención de especialistas y socios ejecutivos. Esto hace que los logros específicos de clientes individuales y las métricas financieras de empresas como CGI sean algo muy importante para ser monitoreados. Los resultados del primer trimestre de CGI son un ejemplo claro de esta tendencia. El desempeño de la empresa fue impulsado por…Ganamos con creces en los servicios gestionados, con un ratio de 117% entre el número de pedidos y el número de facturas.Esta métrica es una señal importante: los clientes están pagando por el soporte operativo continuo y la integración, no solo por sesiones de asesoramiento puntuales. Esto refleja una demanda de ejecución práctica, en lugar de simplemente asesoramiento puro. Este cambio está en línea con el ciclo de crecimiento de la infraestructura de IA.

Para los inversores institucionales, lo importante es tener una visión clarividente. En primer lugar, se trata de empresas que tienen una base de ingresos defensiva y específica para cada sector, lo cual les permite superar los ciclos de inversión en tecnologías de IA. En segundo lugar, es necesario monitorear los servicios gestionados y la integración de tecnologías de IA por parte de las empresas más grandes, ya que esto puede indicar hacia dónde fluye el capital. En resumen, la construcción de carteras en el sector de consultoría ahora depende de distinguir entre aquellas empresas que simplemente se están adaptando y aquellas que tienen una posición estructural para aprovechar la nueva cadena de valor. Los ganadores serán aquellos que combinen conocimientos especializados en su sector con la capacidad de lograr resultados medibles, convirtiendo a las tecnologías de IA en un factor de crecimiento económico.

Catalizadores y lo que hay que observar

La tesis estructural es clara, pero su validación dependerá de señales específicas y a corto plazo. En cuanto al capital institucional, es necesario que el enfoque se centre en indicadores concretos, para poder determinar qué empresas logran superar esta transición con éxito y cuáles quedan atrás.

En primer lugar, hay que estar atentos a las actividades de consolidación. La estructura de dos niveles de la industria –las megafirmas contra las pequeñas empresas ágiles– crea un fuerte incentivo para que las empresas más grandes busquen aumentar su escala. Se trata del modelo de “adquirir y expandirse”; las empresas utilizan sus balances para adquirir capacidades especializadas que no tienen internamente. Hay evidencia de que las megafirmas se esfuerzan por aumentar su escala a través de adquisiciones e inversiones en plataformas, con el fin de competir con las pequeñas empresas. Cualquier negocio importante en el área de inteligencia artificial o servicios gestionados será un factor clave para determinar qué empresas están dispuestas y capaces de invertir agresivamente para cerrar la brecha de especialización.

En segundo lugar, es necesario monitorear los informes trimestrales con respecto a la asignación de capital. La “trampa de las márgenes” es real, pero la salida de esta situación requiere disciplina por parte de los inversores. Los inversores deben buscar cambios claros en las inversiones: una disminución en el gasto en plataformas de inteligencia artificial en comparación con los servicios de asesoramiento centrales, o una clara línea temporal para cuando aumenten los ingresos generados por la utilización de la inteligencia artificial. El objetivo es claro: los inversores que logran buenos resultados deben seguir manteniendo ese nivel de rendimiento.Márgenes brutos del 50% al 70%Mientras que el promedio del sector es de entre el 20% y el 40%, una información que indique que las empresas logran controlar los costos inmobiliarios, optimizar la utilización de talento y demostrar rápidamente los beneficios de la tecnología de inteligencia artificial, será un indicador clave de su solidez financiera. Por otro lado, si la información indica que se continúa con inversiones masivas sin que esto genere un aumento correspondiente en los ingresos, eso confirmará el riesgo de enfrentar situaciones difíciles durante largo tiempo.

El riesgo principal sigue siendo una situación en la que los costos de inversión en IA superan los aumentos en las comisiones, lo cual perjudica a aquellos que son más lentos en adoptar tecnologías como la IA. Esta es la vulnerabilidad definitoria de este sector. En resumen, el capital fluye hacia las nuevas estructuras, pero el proceso de implementación está lleno de riesgos. El enfoque a futuro es simple: prestar atención a las situaciones de consolidación como señales de búsqueda de escala; monitorear las indicaciones relacionadas con la disciplina en materia de márgenes de beneficio; y utilizar como punto de referencia constante a aquellos que logran un alto rendimiento en la utilización de la IA. Los ganadores serán aquellos que conviertan la IA en un motor de ingresos, y el mercado les recompensará con beneficios elevados.