Por qué fracasan 9 de cada 10 proyectos de IA (y no generan ROI)

Probablemente, el titular de este artículo te haya llamado la atención: llevamos ya un par de años subidos a la revolución de la IA y parece innegable que esta tecnología está cambiando para siempre nuestra forma de escribir, estudiar, crear imágenes, crear vídeos, analizar datos y, claro, trabajar. Su impacto parece incuestionable. Y sin embargo, la realidad, según un nuevo estudio, es mucho menos halagüeña. Sobre todo, si nos fijamos en cómo algunas empresas están trabajando para integrarla en su negocio.

El estudio, titulado The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 y publicado en julio de 2025 por el MIT (Instituto de Tecnología de Massachussets), destapa una sorprendente verdad: a pesar de los miles de millones de dólares (o euros) invertidos, el 95% de los proyectos piloto de IA no está generando ningún retorno de la inversión.

De hecho, la mayoría ni siquiera llegan a producción. Solo un 5% de las iniciativas están generando un valor real. Esta división, que el informe denomina la “brecha de la IA generativa”, no se debe a la tecnología en sí, sino a un enfoque equivocado por parte de las empresas.

Adopción masiva, transformación… escasa

Aunque más del 80% de las empresas han explorado el uso de herramientas de IA como ChatGPT o Copilot y el 40% las han implementado, solo unas pocas han logrado un impacto significativo en sus negocios.

El informe, basado en una revisión sistemática de más de 300 iniciativas de IA divulgadas públicamente, entrevistas estructuradas con representantes de 52 organizaciones y respuestas a encuestas de 153 directivos sénior, revela que únicamente dos sectores, Tecnología y Medios, muestran señales claras de disrupción a través de la IA. En los otros siete sectores estudiados (salud, energía, manufactura, servicios financieros, etc.), los cambios estructurales brillan por su ausencia.

En palabras de los autores del estudio “estas herramientas mejoran principalmente la productividad individual, no el rendimiento de la cuenta de resultados. Mientras tanto, los sistemas empresariales, ya sean personalizados o vendidos por proveedores, están siendo rechazados discretamente. El 60% de las organizaciones evaluaron estas herramientas, pero solo el 20% alcanzó la fase piloto y solo el 5% llegó a producción. La mayoría fracasa debido a flujos de trabajo inestables, falta de aprendizaje contextual y desalineación con las operaciones diarias“

Tal y como explica un COO entrevistado por los autores del estudio: “En LinkedIn se habla mucho de que todo ha cambiado, pero en nuestras operaciones, nada fundamental ha cambiado. Estamos procesando algunos contratos más rápido, pero eso es todo”.

Cinco mitos de la IA en el ámbito empresarial

El informe derriba varias creencias extendidas:

• “La IA eliminará la mayoría de empleos en pocos años”. En realidad, los autores hablan de que no hay despidos masivos, y no hay consenso entre los directivos sobre cómo cambiarán los niveles de contratación en los próximos años.
• “La IA ya está transformando el negocio”. La adopción es alta, pero la transformación es todavía anecdótica, especialmente en cuanto a su impacto en resultados.
• “Las grandes empresas son lentas en adoptar”. Son las que más pilotos lanzan, porque tienen más presupuesto y equipos dedicados. El problema no es la adopción inicial, sino el escalado: son precisamente las grandes las que más se atascan en la transición de piloto a producción. El estudio muestra que empresas medianas logran pasar de piloto a implementación en unos 90 días, mientras que las grandes tardan 9 meses o más, y con tasas de éxito menores.
• “El freno principal son los modelos, la regulación o los riesgos legales”. El freno real es que las herramientas no se integran bien en los flujos de trabajo.
• “Las mejores empresas desarrollan sus propias herramientas”. En realidad los desarrollos internos fracasan el doble que los externos.

Los verdaderos retos de la IA en las empresas

La barrera de la integración

El informe confirma que la principal barrera no es infraestructura, talento ni regulación, sino la incapacidad para integrarse en la mecánica del negocio. Así, el estudio explica que la mayoría de las herramientas para empresas actuales no retienen feedback, no recuerdan contexto y no se adaptan bien a los flujos de trabajo. La brecha no está en la inteligencia, sino en la memoria, la adaptabilidad y la capacidad de evolucionar.

En las entrevistas realizadas por el MIT, los directivos hablaron de experiencias positivas con herramientas masivas como ChatGPT y Copilot, por su flexibilidad, familiaridad y utilidad inmediata. Sin embargo, estos mismos usuarios se mostraron muy escépticos con respecto a las herramientas de IA ofrecidas por proveedores, describiéndolas como frágiles, sobredimensionadas o desalineadas con los flujos de trabajo reales. En palabras de un CIO: «Hemos visto docenas de demos este año. Quizás una o dos sean realmente útiles. El resto son envoltorios o proyectos científicos».

El resultado es que, en tareas críticas y de largo plazo, los humanos siguen siendo la primera opción frente a la IA, por un margen de 9 a 1.  En cambio, la IA ya ha ganado la batalla por el trabajo más sencillo: el 70% la prefiere para redactar correos electrónicos y el 65% para el análisis básico.

La economía del Shadow AI

A pesar de los fracasos de las iniciativas corporativas, el 90% de los empleados encuestados usa ChatGPT, Claude u otras herramientas de consumo con cuentas personales, frente al 40 % de las empresas que pagan suscripciones oficiales. Este fenómeno, bautizado como la “economía de la IA en la sombra” o Shadow AI, demuestra que los trabajadores utilizan IA diariamente por su cuenta, para automatizar partes de su trabajo. El estudio explica que esta IA en la sombra a menudo ofrece un mejor retorno de la inversión (ROI) que las iniciativas formales.

En cualquier caso, para las empresas, esto puede representar tanto un riesgo de seguridad como una oportunidad perdida: hay interés por el uso de la IA pero no se plasma en herramientas “oficiales”.

Dónde se esconde el verdadero ROI

El informe muestra que alrededor del 50% del presupuesto en IA se concentra en marketing y ventas —en algunos casos hasta el 70%— porque son funciones con métricas visibles y fáciles de justificar. En estas áreas, las principales tareas que recurren a la IA son:

• Envío de emails generados por IA
• Automatización del follow-up
• Análisis del sentimiento social
• Contenido personalizado para campañas
• Análisis de la competencia
• Lead scoring

Sin embargo, los casos de mayor retorno documentados se encuentran en funciones tradicionalmente ignoradas, como operaciones, finanzas y adquisiciones. Los beneficios no provienen de despidos internos masivos, sino de la reducción del gasto externo: automatización de procesos internos, eliminación de contratos de externalización, menos uso de agencias creativas y menor dependencia de consultores.

Según el estudio, las empresas que mejor lo están haciendo en este campo llegan a conseguir:

• +40% en velocidad de lead qualification.
• +10% en retención de clientes gracias a follow-ups y mensajes automatizados.
• Entre 2 y 10 millones de dólares anuales ahorrados al eliminar externalizaciones en procesos administrativos.
• –30% de reducción en gasto en agencias creativas externas.
• 1 millón de dólares al año ahorrado en validaciones y comprobación de riesgos financieros.

Cómo cruzar la brecha de la IA

El informe identifica dos factores clave entre las organizaciones que logran resultados reales:

• Sistemas agénticos: una nueva generación de IA con memoria persistente, aprendizaje iterativo y capacidad de adaptación. Son colaboradores activos que mejoran con cada interacción, en lugar de simples herramientas de un solo uso. Todavía estamos entrando en la era de los agentes IA, pero cada vez serán más habituales, gracias a la popularización que de ellos hacen herramientas como ChatGPT. Aunque aún es temprano, los autores advierten que la ventana de adopción se cerrará rápido: las empresas que no actúen ahora corren el riesgo de quedar permanentemente en el lado equivocado de la brecha.
• Alianzas estratégicas: los proyectos realizados en colaboración con proveedores externos tienen aproximadamente el doble de éxito que los desarrollos internos. Las empresas que avanzan tratan a los proveedores como socios, exigiendo personalización y midiendo el éxito en función de resultados de negocio tangibles.

Imagen: ChatGPT