Un informe muestra que la mayoría de las iniciativas corporativas con IA no logran impacto en ingresos debido a problemas de integración y estrategia.
Resultados del informe
El reporte “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, publicado por la iniciativa NANDA del MIT, señala que solo el 5% de los proyectos piloto de IA generativa en empresas consiguen acelerar ingresos de forma significativa. El 95% restante queda estancado, con escaso o nulo impacto medible en resultados financieros.
El estudio se basó en 150 entrevistas a directivos, una encuesta a 350 empleados y el análisis de 300 despliegues públicos de IA, revelando una fuerte brecha entre los pocos casos de éxito y la gran mayoría de implementaciones fallidas.
Las causas del estancamiento
De acuerdo con el investigador principal Aditya Challapally, el problema no está en la calidad de los modelos, sino en la brecha de aprendizaje y la falta de integración en flujos de trabajo. Mientras herramientas como ChatGPT funcionan bien a nivel individual por su flexibilidad, fallan en entornos corporativos si no se adaptan a los procesos internos.
Además, existe un desajuste en la asignación de recursos: más de la mitad de los presupuestos de IA se destinan a ventas y marketing, cuando el mayor retorno se encuentra en la automatización de back-office, reducción de costes externos y optimización operativa.
Factores de éxito identificados
El MIT encontró que los proyectos impulsados por herramientas adquiridas a proveedores especializados y en colaboración con socios estratégicos tienen una tasa de éxito del 67%, frente a solo un tercio en las iniciativas desarrolladas internamente.
El informe también destaca que los proyectos exitosos empoderan a managers de línea, no solo a laboratorios centrales de IA, y que los sistemas deben integrarse profundamente y aprender con el tiempo.
Impacto en el empleo y futuro de la IA
El estudio refleja que la adopción de IA ya está afectando a funciones administrativas y de soporte, aunque no a través de despidos masivos, sino evitando cubrir vacantes. En paralelo, se observa un aumento del uso de “shadow AI”, con empleados utilizando herramientas no autorizadas como ChatGPT.
De cara al futuro, las organizaciones más avanzadas ya experimentan con sistemas agentic de IA, capaces de aprender, recordar y ejecutar tareas de manera autónoma dentro de parámetros definidos, anticipando la próxima fase en el uso empresarial de la IA.
