Por qué el 95% de los proyectos de IA fracasan ¿Cuál es el secreto del 5% restante?
La GenAI Divide: mucha IA, pocos resultados
¿Qué ha pasado con la integración de la Inteligencia Artificial en las empresas? Vamos contando los últimos meses del 2025 y la historia es menos épica y más terrenal: según el informe State of AI in Business 2025 del MIT, el 95% de las organizaciones que han invertido en IA generativa no han visto un solo dólar de retorno real.
En otras palabras: la IA se adopta mucho, pero transforma poco. A esta paradoja, los investigadores la llaman la GenAI Divide: la brecha entre quienes se quedan en la fase experimental y los pocos que logran resultados tangibles.
Adopción masiva, impacto mínimo
El entusiasmo es evidente:
80% de las empresas ya probó ChatGPT, Copilot o similares.
40% dice haber desplegado alguna versión.
Pero casi siempre se queda en productividad individual (redactar más rápido, programar con ayuda) y no toca las métricas que importan: ingresos, costos, clientes.
Cuando hablamos de proyectos empresariales a la medida, la caída es brutal:
60% de las empresas evaluó soluciones enterprise.
20% llegó a piloto.
Solo 5% sobrevivió a producción.
Dos industrias cambian, siete siguen igual
El hype diría que la IA está transformando todos los sectores. El reporte muestra lo contrario:
Solo tecnología y medios/telecom presentan disrupciones estructurales (nuevos players, modelos de negocio emergentes, cambios en consumo).
El resto (finanzas, salud, energía, manufactura, retail, servicios profesionales) sigue casi igual.
Un COO entrevistado lo resumió con brutal honestidad: “En LinkedIn todo cambió. En nuestra planta, nada cambió”.
La economía en las sombras de la IA
Mientras los proyectos oficiales se estancan, los empleados ya cruzaron la brecha por su cuenta. El 90% de los trabajadores encuestados usa IA generativa (ChatGPT, Claude, Bing) en su día a día, aunque solo el 40% de las compañías tenga licencias oficiales.
Esta “shadow AI economy” es el mayor laboratorio real: la gente se organiza sola y prueba lo que funciona, aun si TI no lo avala. Para los líderes, es una pista clara: si quieres saber qué IA da valor, mira qué usan tus empleados en secreto.
Por qué fracasan los pilotos
Las barreras más citadas en el estudio no son técnicas, son humanas:
Resistencia a nuevas herramientas.
Calidad de resultados incierta.
Experiencia de usuario pobre.
Falta de sponsors ejecutivos.
Gestión del cambio deficiente.
Al final, los usuarios no toleran soluciones que no aprenden ni recuerdan. Si una IA repite los mismos errores y requiere contexto manual cada vez, se abandona.
El sesgo de inversión: mucho marketing, poco back-office
El 70% del presupuesto de IA corporativa se dirige a ventas y marketing. ¿Por qué? Porque son áreas fáciles de medir (más demos, más leads, más mails enviados).
Pero donde realmente aparece el ROI es en el back-office:
Ahorros de $2–10M al año eliminando contratos con BPO en soporte y documentación.
30% menos gasto en agencias externas gracias a IA generativa para contenido.
Procesos financieros más rápidos y menos riesgos en servicios financieros.
Cómo cruzar la GenAI Divide
Los pocos que lo lograron tienen un patrón claro:
Casos de uso específicos y medibles: pequeñas victorias que generan confianza.
IA que aprende: sistemas con memoria, que se adaptan a procesos reales.
Alianzas estratégicas: proyectos co-creados con vendors duplican la tasa de éxito (66% vs 33% de los internos).
Usuarios power como champions: empleados que ya usaban IA se vuelven embajadores internos.
El futuro apunta a los sistemas agentic, capaces de recordar, coordinar y evolucionar. Y la ventana para subirse a esa ola es corta: los próximos 18 meses definirán quién cruza la brecha y quién se queda atrás.
En conclusión
La moraleja es simple: la IA no fracasa porque le falte inteligencia, sino porque no aprende, no se integra y no conecta con las personas. La promesa de la IA sigue intacta, pero no se gana haciendo más pilotos, se gana diseñando proyectos que sobrevivan al piloto.
Hoy la pregunta no es si adoptar IA, sino cómo lograr que se vuelva indispensable en la operación. Y eso requiere foco, aprendizaje continuo y valentía para mirar más allá del hype.