

La inteligencia artificial (IA), pese a la euforia que se vive en la actualidad por esta tecnología, está lejos de cumplir las expectativas en el mundo empresarial. Un informe del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) revela que apenas el 5% de los proyectos piloto con IA generativa en grandes compañías consigue un impacto económico positivo.
El estudio, titulado ‘The GenAI Divide: State of AI in Business 2025′, advierte que el 95% de estas iniciativas no genera retorno de inversión, pese a que muchas veces han requerido grandes desembolsos.
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El informe aclara que la evaluación se centró en el impacto directo en ingresos y no en factores como mejoras de productividad o de calidad en los productos.
Modelos generalistas vs. agentes especializados
Los investigadores sostienen que la mayoría de fracasos se debe a una integración deficiente. Modelos generalistas como ChatGPT o Copilot elevan la productividad individual, pero no logran adaptarse a flujos de trabajo especializados ni escalar en procesos complejos.
En numerosos casos, las compañías intentaron aplicar estos modelos a tareas específicas sin obtener un efecto transformador. Al no generar beneficios tangibles, los proyectos se diluyeron en fases experimentales.
La situación cambia con los denominados agentes de IA especializados. A diferencia de los sistemas generalistas, estos se concentran en una sola función y pueden automatizarla sin necesidad de supervisión humana, lo que sí genera retornos inmediatos.
“Algunas grandes compañías y startups han visto crecer sus ingresos de cero a 20 millones de dólares en un año porque eligen bien el problema a resolver, ejecutan de manera precisa y colaboran con socios que realmente utilizan sus herramientas”, declaró a la revista ‘Fortune’ Aditya Challapally, principal autor del informe.
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El estudio muestra además que el 60% de las empresas encuestadas evaluó aplicar modelos de IA especializados. De ellas, solo el 20% llevó a cabo un piloto y apenas el 5% alcanzó una implementación plena y exitosa.
Áreas con mayor potencial

Los autores remarcan que la IA generativa no carece de valor, pero ha sido desplegada principalmente en áreas de marketing y ventas, donde medir el retorno es difícil. Allí, los resultados suelen quedar en percepciones más que en cifras comprobables.
En contraste, cuando se aplica en procesos internos y de back-office, la inversión comienza a recuperarse casi de inmediato. La automatización de tareas rutinarias reduce a cero los costos operativos y convierte el resto en ganancia.
El informe también aborda el fenómeno de la llamada “shadow AI”: el uso no oficial de herramientas de inteligencia artificial por parte de empleados sin una estrategia corporativa definida. Este comportamiento refleja interés por la tecnología, pero también la falta de dirección empresarial.
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