El MIT ha estudiado el impacto de la IA en las empresas. Su conclusión: solo el 5% de las veces cambia algo de verdad
El 95% de las empresas que han apostado por el uso de la IA, solo han obtenido un gasto millonario sin retorno medible en ingresos reales.
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.
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).
Seguir leyendo...
