El 95% de los proyectos piloto de IA generativa en las empresas están fracasando

• Las empresas están apostando por la IA, pero casi todos los proyectos piloto empresariales están estancados en la línea de salida.
• The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 , un nuevo informe publicado por la iniciativa NANDA del MIT , revela que si bien la IA generativa es prometedora para las empresas, la mayoría de las iniciativas para impulsar un rápido crecimiento de los ingresos están fracasando.
• A pesar de la prisa por integrar nuevos modelos potentes, alrededor del 5% de los programas piloto de IA logran una rápida aceleración de los ingresos; la gran mayoría se estancan, ofreciendo poco o ningún impacto medible en las ganancias y pérdidas. La investigación, basada en 150 entrevistas con líderes, una encuesta a 350 empleados y un análisis de 300 implementaciones públicas de IA, describe una clara división entre las historias de éxito y los proyectos estancados.Para desentrañar estos hallazgos, hablé con Aditya Challapally, el autor principal del informe y colaborador de investigación del proyecto NANDA en el MIT.

  «Algunos pilotos de algunas grandes empresas y nuevas empresas más jóvenes realmente están sobresaliendo con la IA generativa», dijo Challapally. Las startups lideradas por jóvenes de 19 o 20 años, por ejemplo, «han visto cómo sus ingresos se disparan de cero a 20 millones de dólares en un año», afirmó. «Esto se debe a que identifican un problema, lo ejecutan bien y se asocian inteligentemente con empresas que utilizan sus herramientas», añadió.

  Sin embargo, para el 95 % de las empresas del conjunto de datos, la implementación de la IA generativa se está quedando corta. ¿El problema principal? No es la calidad de los modelos de IA, sino la «brecha de aprendizaje» tanto para las herramientas como para las organizaciones. Si bien los ejecutivos suelen culpar a la regulación o al rendimiento del modelo, la investigación del MIT apunta a una integración empresarial deficiente. Herramientas genéricas como ChatGPT destacan para las personas debido a su flexibilidad, pero se estancan en el uso empresarial porque no aprenden de los flujos de trabajo ni se adaptan a ellos, explicó Challapally.

  Los datos también revelan una desalineación en la asignación de recursos. Más de la mitad de los presupuestos de IA generativa se destinan a herramientas de ventas y marketing; sin embargo, el MIT encontró el mayor retorno de la inversión en la automatización administrativa, eliminando la externalización de procesos empresariales, reduciendo los costes de agencias externas y optimizando las operaciones.

¿Qué hay detrás de las implementaciones exitosas de IA?

La forma en que las empresas adoptan la IA es crucial. La adquisición de herramientas de IA a proveedores especializados y la creación de alianzas tienen éxito aproximadamente en el 67 % de los casos, mientras que las implementaciones internas solo tienen éxito en un tercio de los casos.

Este hallazgo es particularmente relevante en el sector de los servicios financieros y otros sectores altamente regulados, donde muchas empresas están desarrollando sus propios sistemas de IA generativa patentados en 2025. Sin embargo, la investigación del MIT sugiere que las empresas experimentan muchos más fracasos al actuar en solitario.

Las empresas encuestadas a menudo se mostraron reticentes a compartir las tasas de fracaso, señaló Challapally. «Casi en todos los lugares donde fuimos, las empresas intentaban desarrollar su propia herramienta», afirmó, pero los datos mostraron que las soluciones adquiridas ofrecían resultados más fiables.

Otros factores clave para el éxito incluyen empoderar a los gerentes de línea, no solo a los laboratorios centrales de IA, para impulsar la adopción, y seleccionar herramientas que puedan integrarse profundamente y adaptarse con el tiempo.

La disrupción de la fuerza laboral ya está en marcha, especialmente en atención al cliente y funciones administrativas. En lugar de despidos masivos, las empresas cada vez menos cubren los puestos vacantes. La mayoría de los cambios se concentran en puestos que antes se externalizaban debido a su bajo valor percibido.

El informe también destaca el uso generalizado de la «IA en la sombra» (herramientas no autorizadas como ChatGPT) y el desafío constante de medir el impacto de la IA en la productividad y las ganancias.

De cara al futuro, las organizaciones más avanzadas ya están experimentando con sistemas de IA con agentes que pueden aprender, recordar y actuar de forma independiente dentro de límites definidos, lo que ofrece un atisbo de cómo podría desarrollarse la próxima fase de la IA empresarial.