El gran espejismo de la IA generativa en las empresas: promesas millonarias, resultados escasos

En los últimos dos años, parecía que la inteligencia artificial generativa iba a revolucionar el mundo de los negocios. Desde juntas directivas hasta startups recién nacidas, todos hablaban de “transformación radical” y de un futuro donde ChatGPT o Claude harían crecer los ingresos casi por arte de magia. Pero la realidad de 2025, según un informe del MIT, pinta bastante distinta: solo un 5% de los proyectos con IA generativa consiguen ingresos lo suficientemente grandes para ser rentables a largo plazo. El resto se queda atascado, sin impacto tangible en las cuentas.

El informe, titulado The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 y elaborado por la iniciativa NANDA del MIT, no se queda en titulares. Analizó 300 despliegues de IA generativa en empresas, entrevistó a 150 directivos y encuestó a 350 empleados. El resultado es un retrato claro: hay una brecha brutal entre los pocos que lo hacen bien y la gran mayoría que se estrella.

Los negocios de la Gen-Z llevan la delantera

Aditya Challapally, autor principal del estudio, lo resume con una comparación llamativa: startups dirigidas por jóvenes de 19 o 20 años han pasado de cero a 20 millones de dólares de ingresos en un año gracias a la IA. Mientras tanto, grandes empresas con todos los recursos del mundo fracasan en su intento de integrar la misma tecnología. ¿La diferencia? Enfocarse en un problema concreto, ejecutarlo con precisión y aliarse con socios estratégicos.

Un punto clave del informe es que el problema no está en la calidad de los modelos. Al contrario, las herramientas disponibles hoy son potentes y flexibles. El gran cuello de botella es lo que MIT llama el “learning gap”: la incapacidad de muchas organizaciones para adaptar la IA a sus flujos de trabajo y aprender a sacarle partido.

Mientras que herramientas como ChatGPT brillan en cuanto a uso individual, porque se adaptan a casi cualquier situación, en el entorno empresarial esa flexibilidad se convierte en un obstáculo. Si la IA no está bien integrada en los procesos internos, acaba siendo poco más que un juguete caro. Y para colmo, muchas empresas siguen insistiendo en construir sus propias soluciones desde cero. Según el informe, los desarrollos internos solo funcionan en un tercio de los casos, mientras que comprar soluciones de proveedores especializados y formar alianzas estratégicas multiplica las probabilidades de éxito.

Otro hallazgo revelador es cómo se están gastando los presupuestos. Más de la mitad del dinero en IA generativa se va a ventas y marketing, dos áreas llamativas pero con poco retorno real. Sin embargo, el MIT detecta que donde de verdad hay impacto es en el back-office: automatización de procesos administrativos, reducción de costes de outsourcing, eliminación de agencias externas y optimización de operaciones internas. En otras palabras: el retorno real de la inversión está en las “tripas” de la empresa, no en los fuegos artificiales de cara al cliente.

Impacto en el trabajo: menos despidos de los esperados y más empleados usando ChatGPT a escondidas

Un tema sensible es el del empleo. El informe confirma que la IA ya está transformando el mercado laboral, especialmente en atención al cliente y tareas administrativas. Pero, a diferencia de lo que muchos temían, no se están produciendo despidos masivos. Lo que ocurre es que los puestos que se vacían no se vuelven a cubrir.

Así, poco a poco, la IA va reduciendo plantillas sin necesidad de grandes recortes traumáticos. Es un cambio silencioso, concentrado sobre todo en funciones que antes se externalizaban por considerarse de “bajo valor añadido”.

Otro fenómeno que refleja el estudio es el uso masivo de lo que llaman shadow AI: herramientas no autorizadas, como ChatGPT, que empleados de todos los niveles usan a escondidas porque les resuelven problemas inmediatos. Esto pone de relieve la desconexión entre las políticas oficiales de las empresas y las necesidades reales de sus trabajadores.

El 95% de fracaso no implica que se siga adelante en la IA

No todas las promesas de la IA que vemos en titulares se traducen en servicios mejores o más baratos. Muchas empresas todavía están en fase de ensayo y error, y solo unas pocas están logrando resultados visibles.

Sin embargo, cuando la cosa funciona, el impacto sí se nota. Procesos más rápidos, menos intermediarios y servicios más personalizados empiezan a ser palpables en algunos sectores. Y aunque el cambio laboral es más sutil de lo que se temía, ya está reconfigurando qué trabajos existen y cuáles no. La IA generativa no es una varita mágica para las empresas. Su éxito depende menos de la potencia del modelo y más de cómo se integre, qué problemas se aborden y con quién se trabaje. Y, para la mayoría de compañías, todavía queda mucho camino por recorrer.