¿Vale la pena la IA generativa? Solo 5% de proyectos empresariales genera ganancias
La mayoría de los proyectos con IA en grandes empresas no obtiene beneficios claros, pese a grandes inversiones iniciales.
Conclusiones Clave
- El verdadero valor de la IA generativa no está en proyectos generales, sino en aplicaciones especializadas que resuelven problemas concretos y generan retorno real.
Aunque la inteligencia artificial (IA) ha generado gran entusiasmo en el mundo empresarial, la realidad muestra que sus beneficios económicos son limitados.
Un informe del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) titulado The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, revela que solo el 5% de los proyectos piloto con IA generativa en grandes compañías logra tener un impacto financiero real.
El estudio destaca que el 95% de estas iniciativas no produce retorno de inversión, incluso cuando implican gastos importantes. La evaluación se centró únicamente en cómo la IA afecta los ingresos, sin considerar mejoras en productividad o calidad de los productos.
Según los investigadores, gran parte de los fracasos se debe a una integración poco efectiva. Modelos generales como ChatGPT o Copilot ayudan a mejorar la productividad individual, pero no se adaptan fácilmente a procesos complejos ni a tareas muy específicas.
En cambio, los llamados agentes de IA especializados ofrecen resultados más visibles. Estos sistemas se enfocan en una función particular y pueden automatizarla sin necesidad de supervisión constante, lo que permite que las empresas obtengan beneficios rápidamente.
“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”, explicó Aditya Challapally, principal autor del informe, a la revista Fortune.
El MIT también encontró que el 60% de las empresas evaluó usar modelos especializados, pero solo el 20% llegó a hacer un piloto, y apenas el 5% implementó la IA con éxito.
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Aun así, la IA generativa no es inútil, pero su aplicación principal se ha dado en marketing y ventas, donde medir el retorno económico es más difícil. Allí, los resultados suelen percibirse más que calcularse con cifras exactas.
Cuando se aplica en áreas internas, como back-office, la inversión puede recuperarse más rápido. Automatizar tareas rutinarias reduce costos y permite que el resto se traduzca en ganancias.
El informe menciona también la existencia de la llamada shadow AI: empleados usando herramientas de inteligencia artificial sin que la empresa tenga una estrategia definida. Esto muestra interés por la tecnología, pero también evidencia falta de dirección y coordinación empresarial.
Relacionado: La IA está eliminando los puestos de nivel inicial — así puedes proteger tu flujo de talento
Conclusiones Clave
- El verdadero valor de la IA generativa no está en proyectos generales, sino en aplicaciones especializadas que resuelven problemas concretos y generan retorno real.
Aunque la inteligencia artificial (IA) ha generado gran entusiasmo en el mundo empresarial, la realidad muestra que sus beneficios económicos son limitados.
Un informe del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) titulado The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, revela que solo el 5% de los proyectos piloto con IA generativa en grandes compañías logra tener un impacto financiero real.
El estudio destaca que el 95% de estas iniciativas no produce retorno de inversión, incluso cuando implican gastos importantes. La evaluación se centró únicamente en cómo la IA afecta los ingresos, sin considerar mejoras en productividad o calidad de los productos.
Según los investigadores, gran parte de los fracasos se debe a una integración poco efectiva. Modelos generales como ChatGPT o Copilot ayudan a mejorar la productividad individual, pero no se adaptan fácilmente a procesos complejos ni a tareas muy específicas.
En cambio, los llamados agentes de IA especializados ofrecen resultados más visibles. Estos sistemas se enfocan en una función particular y pueden automatizarla sin necesidad de supervisión constante, lo que permite que las empresas obtengan beneficios rápidamente.
“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”, explicó Aditya Challapally, principal autor del informe, a la revista Fortune.
El MIT también encontró que el 60% de las empresas evaluó usar modelos especializados, pero solo el 20% llegó a hacer un piloto, y apenas el 5% implementó la IA con éxito.
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Aun así, la IA generativa no es inútil, pero su aplicación principal se ha dado en marketing y ventas, donde medir el retorno económico es más difícil. Allí, los resultados suelen percibirse más que calcularse con cifras exactas.
Cuando se aplica en áreas internas, como back-office, la inversión puede recuperarse más rápido. Automatizar tareas rutinarias reduce costos y permite que el resto se traduzca en ganancias.
El informe menciona también la existencia de la llamada shadow AI: empleados usando herramientas de inteligencia artificial sin que la empresa tenga una estrategia definida. Esto muestra interés por la tecnología, pero también evidencia falta de dirección y coordinación empresarial.
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