Las empresas están entusiasmadas por las promesas de la IA. Los resultados económicos no tanto: mucho ruido y pocas nueces

El impacto de la IA generativa en las empresas ha sido uno de los temas más debatidos en los últimos años, con promesas de transformar sectores enteros, crear nuevas oportunidades de negocio y, sobre todo, arrojar incertidumbre sobre el futuro profesional de millones de trabajadores. Sin embargo, un reciente informe del MIT ha sacado a la luz una realidad menos optimista: la mayoría de los grandes experimentos con IA generativa desplegados en las empresas, no logran los resultados esperados, a pesar de que se está invirtiendo en ellos ingentes cantidades de dinero. Dicho de otro modo: mucho ruido y pocas nueces. El "fracaso" de la IA en las empresas. Las cifras son claras. Según el estudio 'The GenAI Divide: State of AI in Business 2025' elaborado por el MIT, solo el 5% de los proyectos piloto de IA generativa en grandes empresas alcanzan un impacto positivo y medible en sus ingresos. El resto, un abrumador 95% de los proyectos, no consigue transformar de manera efectiva ninguna parte esencial de la organización ni obtener un retorno de la inversión, lo que pone en duda la fiebre global por adoptar la IA de forma acelerada. Es importante subrayar que el informe considera "fracaso" la ausencia de retorno económico derivado de la transformación de la empresa. Eso no significa que el proyecto de IA no aporte incrementos de la productividad de sus empleados o en la mejora de sus productos, como se puede inferir del término "fracaso" utilizado en el estudio, tal y como detallan en Futuriom. En Xataka Uno de cada tres empleados usa IA en el trabajo: su puesto no corre peligro porque la mayoría la usa como traductor ChatGPT no transforma, pero es de gran ayuda. Según se detalla en el estudio, el problema del escaso éxito transformador de los proyectos de IA en las empresas no está relacionado con la calidad de los modelos de IA en sí mismos, sino más bien con lo que los investigadores llaman "brecha de aprendizaje", tanto para las herramientas como para las propias empresas.Los autores del estudio destacan que el fracaso radica en una integración empresarial mal orientada. Los modelos de IA generalistas, como ChatGPT o Copilot, son eficaces como asistentes para mejorar la productividad de los empleados a nivel personal. Sin embargo, no logran adaptarse a los flujos de trabajo especializado de las empresas, y se estancan cuando intentan replicar procesos a mayor escala. Es decir, funcionan muy bien en las demos, pero cuando deben enfrentarse a las variables de los procesos del día a día, fallan.De acuerdo con el informe, el 80% de las empresas consideraron utilizar un modelo generalista para realizar una determinada tarea en la empresa, de estos, el 50% finalmente puso en marcha un proyecto piloto, y el 40% de ellos se implementó con éxito, lo cual es un porcentaje muy elevado. Sin embargo, su efecto no es transformador ya que se plantea como una herramienta de apoyo a los empleados y no genera un retorno directo medible (es un retorno indirecto en productividad). En Xataka "Me quedan tres años de trabajo": cada vez más directivos de la IA creen que la IA les terminará quitando el puesto La clave son los agentes de IA especializados. En cambio, los agentes de IA, mucho más sencillos y especializados en realizar una sola tarea, si consiguen transformar el área en la que se aplican ya que implican automatización y hacen innecesaria la supervisión humana. Así lo explicaba a Fortune Aditya Challapally, principal autor del informe: "algunas grandes compañías y startups han visto crecer sus ingresos de cero a 20 millones de dólares en un año porque eligen bien el problema a resolver, ejecutan de manera precisa y colaboran con socios que realmente utilizan sus herramientas". Según se detalla en el informe, un 60% de las empresas encuestadas investigaron la posibilidad de implementar este modelo. De esos, solo el 20% lo puso a prueba en un proyecto piloto. Solo el 5% terminó por implementarse y automatizar completamente esa tarea. Es lo que el estudio considera "éxito". La IA pisa el acelerador, no cambia de coche. El análisis muestra que más de la mitad del presupuesto destinado a IA generativa en empresas se invierte en proyectos para ventas y marketing, en los que no se está recuperando de forma medible la inversión realizada (lo cual no implica que sean un fracaso). Los autores destacan que el verdadero retorno de inversión proviene de la automatización de procesos internos y de back-office. En esos casos, la inversión en IA comienza a recuperarse de forma inmediata ya que con la automatización del proceso se anulan todos los gastos operativos y todo es retorno. Dicho de otro modo, lo que han descubierto los investigadores del MIT es que mientras apostar por herramientas de apoyo es como pisar el acelerador de un coche para ir más rápido, automatizar las tareas con agentes de IA es como cambiar el coche entero. La consultora Gartner, es menos optimista y estima que en unos años el 40% de esos "coches" se estrellará. El informe también señala la diferencia entre las soluciones creadas a medida por las empresas y las herramientas adquiridas a proveedores especializados. Solo el 33% de los sistemas internos logran algún éxito, mientras que las soluciones externas alcanzan tasas positivas en torno al 67% de los casos. La "shadow AI" y el impacto en el trabajo. Los investigadores detectaron lo que denominaron "shadow AI" o uso no oficial de herramientas como ChatGPT por parte de empleados. Eso evidencia tanto el interés por utilizar la IA para reducir la carga de trabajo como la falta de una estrategia corporativa clara para la IA. Por ese motivo, la medición del impacto real de la IA en productividad y los beneficios que aporta es todavía una asignatura pendiente para las empresas que desean justificar su inversión. Por último, destacan que, a tenor de las bajas cifras de éxito en la implementación de la IA como medio de automatización y su implantación como asistente, la disrupción en el empleo ya es visible en áreas como atención al cliente y tareas administrativas. No obstante, gracias a ese papel como "ayudante" y no como "ejecutante", en vez de encontrarnos ante millones de despidos, la tendencia entre las empresas que han integrado IA es la de no cubrir los puestos que quedan vacantes, concentrándose especialmente en trabajos que antes se externalizaban por considerarse de bajo valor añadido. En Xataka | Unos investigadores crearon una empresa donde todos los empleados eran agentes IA. No hicieron ni una cuarta parte del trabajo Imagen | Unsplash (Alber, Flipsnack) - La noticia Las empresas están entusiasmadas por las promesas de la IA. Los resultados económicos no tanto: mucho ruido y pocas nueces fue publicada originalmente en Xataka por Rubén Andrés .

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