La promesa de la inteligencia artificial generativa como motor de transformación empresarial tropieza con la realidad. Un nuevo informe del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) asegura que el 95% de los pilotos corporativos de IA generativa no logran generar rendimientos significativos, a pesar del entusiasmo y la inversión creciente en la tecnología.
El estudio, elaborado por la iniciativa NADA del MIT, analizó 300 implementaciones públicas de IA, 150 entrevistas con líderes empresariales y una encuesta a 350 empleados. El hallazgo central: la gran mayoría de los proyectos se quedan en modo experimental y no alcanzan la fase de adopción a escala. Solo un 5% consigue traducirse en ingresos rápidos.
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Una brecha de aprendizaje organizacional
Según Aditya Challapally, autor principal del informe, el problema no está en los modelos de IA en sí, sino en la forma en que las empresas intentan desplegarlos. “A diferencia de las herramientas de consumo como ChatGPT, que se adaptan de manera flexible al individuo, la IA empresarial requiere integración profunda en sistemas y procesos. Sin eso, los pilotos rara vez escalan”, explicó.
Desajuste estratégico en los presupuestos
Más de la mitad de la inversión en IA corporativa se destina actualmente a casos de ventas y marketing, pese a que las áreas con mayor retorno demostrado se encuentran en la automatización administrativa, reducción de subcontrataciones y eficiencia operativa. Los investigadores apuntan a una falta de claridad estratégica en las agendas de IA.
Modelos internos vs proveedores externos
Otro hallazgo significativo es que los proyectos implementados a través de socios tecnológicos externos tienen el doble de éxito que los desarrollados internamente. Esto plantea dilemas para sectores como las finanzas, donde se priorizan modelos propietarios.
Efectos en el empleo y la cultura corporativa (Shadow AI IT)
Contrario al temor a despidos masivos, las empresas están optando por no reemplazar personal administrativo que deja sus puestos. Al mismo tiempo, prolifera la llamada “IA en la sombra”: herramientas como ChatGPT usadas sin autorización oficial.
El MIT concluye con un llamado claro: que los gerentes de línea lideren la integración de la IA en las operaciones diarias, priorizando herramientas capaces de evolucionar con el negocio y no proyectos piloto estancos.
PREGUNTAS FRECUENTES
1. ¿Cuál es el principal hallazgo del informe del MIT en relación con los pilotos de IA?
Que el 95% de los pilotos de IA generativa no generan retornos y se estancan antes de llegar a la adopción a escala.
2. ¿Por qué fracasan los pilotos de IA generativa en empresas?
Por la falta de integración con procesos y sistemas existentes, y por estrategias corporativas poco claras.
3. ¿Qué áreas empresariales obtienen mayor retorno con IA generativa?
Procesos administrativos, automatización de tareas y eficiencia operativa, más que ventas y marketing.
4. ¿Tienen más éxito los proyectos internos o los externos?
Los proyectos implementados con proveedores externos tienen el doble de éxito que los desarrollados internamente.
5. ¿Qué recomienda el MIT a las empresas?
Que los gerentes de línea lideren la adopción de IA y que se prioricen herramientas evolutivas sobre pilotos experimentales.
