El entusiasmo global por la inteligencia artificial generativa (GenAI), liderado por herramientas como ChatGPT, ha impulsado a las grandes corporaciones a invertir miles de millones de dólares en su adopción. Sin embargo, un nuevo estudio del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ha lanzado un jarro de agua fría, sentenciando que la gran mayoría de esta inversión no está produciendo resultados.
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El informe, denominado The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, concluye que solo el 5% de los proyectos piloto de IA generativa en grandes empresas logran generar un impacto medible y positivo en sus ingresos. El restante 95% de las iniciativas se estanca en la fase de prueba, sin traducirse en una transformación efectiva del negocio o en un retorno de inversión real.
El estudio estima que las empresas han destinado entre 30.000 y 40.000 millones de dólares a la IA generativa. Este masivo gasto no está siendo capitalizado debido a que las empresas están aplicando la tecnología de manera superficial o estratégica incorrecta.
Las tres fallas clave que explican el fracaso
El MIT señala que la tecnología en sí misma (los modelos de IA) no es el problema, sino la incapacidad de las organizaciones para integrarla y gestionarla. Los investigadores identifican tres grandes barreras que impiden a las empresas cruzar la "brecha de la IA generativa“:
- Falta de integración y aprendizaje: La mayoría de los sistemas de IA implementados no tienen la capacidad de adaptarse al contexto ni de integrarse profundamente en los procesos de trabajo diarios y frágiles de las corporaciones. Esto crea una "brecha de aprendizaje" para las herramientas.
- Lentitud de adopción: Las grandes corporaciones son significativamente más lentas que las empresas de mercado medio. Mientras que las organizaciones pequeñas y medianas logran implementar completamente una solución en un promedio de 90 días, las grandes empresas tardan nueve meses o más, perdiendo impulso y valor.
- Sesgo de inversión: Aproximadamente el 70% del presupuesto de GenAI se concentra en funciones como Ventas y Marketing. El MIT advierte que este es un error, ya que el ROI más dramático se encuentra en áreas administrativas o de back-office (finanzas, adquisiciones), donde la automatización elimina costos directos y externalizaciones.
IA en la sombra y la clave del éxito
El informe también destaca la existencia de “Shadow IA”, un fenómeno donde los empleados utilizan herramientas externas como ChatGPT por su cuenta para mejorar su productividad individual. Esto demuestra el interés y la utilidad de la tecnología, pero subraya la falta de una estrategia corporativa clara y coordinada.
En un dato revelador, el MIT indica que los proyectos implementados en colaboración con socios tecnológicos externos tienen el doble de éxito que los desarrollos internos. Esto sugiere que las empresas más exitosas no están reinventando la rueda, sino buscando partners que ya tienen la experiencia y el conocimiento para mapear, implementar y escalar soluciones de IA de manera precisa.
En conclusión, la IA no es una solución mágica a problemas organizacionales preexistentes. Para ser parte de ese 5% de éxito, las empresas deben dejar de ver la IA como un truco de marketing y, en cambio, integrarla como un mecanismo de aprendizaje y adaptación dentro de sus procesos más esenciales.