El 95% de los proyectos piloto de IA generativa en corporaciones no logran los objetivos
- Malka Mekler
- 25 ago
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El MIT alerta que los pilotos empresariales de esta tecnología rara vez pasan de la fase experimental y que el éxito depende de alianzas estratégicas y aplicaciones enfocadas.
La adopción de inteligencia artificial generativa avanza con gran velocidad en las empresas, pero los resultados están lejos de cumplir las expectativas. Según reportó Fortune, un nuevo estudio del MIT advierte que el 95% de los proyectos piloto en corporaciones no logran generar un impacto significativo en ingresos ni operaciones, pese al entusiasmo que despiertan estas tecnologías.
El informe "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025", elaborado por la iniciativa NANDA del MIT, analizó entrevistas con líderes empresariales, encuestas a empleados y más de 300 implementaciones públicas de IA. La conclusión es que mientras un reducido 5% de iniciativas logra acelerar ingresos de manera tangible, la mayoría se estanca sin ofrecer beneficios medibles en las cuentas de las compañías.
Aditya Challapally, autor principal del estudio, explicó que la dificultad no radica en la potencia de los modelos, sino en la capacidad de las organizaciones para integrarlos a sus flujos de trabajo. “Las herramientas genéricas como ChatGPT funcionan muy bien para individuos por su flexibilidad, pero se quedan cortas en entornos empresariales porque no aprenden ni se adaptan a los procesos internos”, señaló el investigador.
El análisis muestra que las compañías destinan más de la mitad de sus presupuestos de IA a ventas y mercadeo, cuando las mayores eficiencias provienen de la automatización de tareas administrativas y de soporte. La investigación también evidencia que las implementaciones más exitosas surgen de la compra de soluciones especializadas y alianzas estratégicas, con una tasa de éxito del 67%. En contraste, los proyectos desarrollados internamente alcanzan resultados positivos en apenas un tercio de los casos.
Otro hallazgo clave es que la adopción no debe recaer únicamente en laboratorios centrales de IA, sino empoderar a los responsables de áreas específicas, que son quienes comprenden mejor los puntos críticos del negocio. Asimismo, la falta de talento especializado y la proliferación del uso no regulado de herramientas externas, conocido como shadow AI, están complicando la medición del verdadero impacto de la tecnología.
Aunque las expectativas en torno a la IA generativa son elevadas, el estudio refleja un desfase entre inversión y resultados. Mientras startups emergentes logran crecer de cero a US$20 millones en un año al enfocarse en problemas concretos y asociarse con clientes estratégicos, la mayoría de las grandes corporaciones tropieza con proyectos que no superan la fase experimental.
El MIT advierte que las próximas etapas de adopción podrían depender de sistemas de IA más avanzados, capaces de aprender, recordar y actuar de forma autónoma dentro de parámetros definidos. Este salto tecnológico, aún en exploración, marcaría el verdadero potencial de la IA generativa en el entorno corporativo.
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