Un estudio del MIT indica que el 95 % de los proyectos piloto de IA generativa adoptados en las empresas no están alcanzando los resultados esperados: el problema no radica en la calidad de los modelos de IA, sino en la “brecha de aprendizaje” que se observa tanto para las herramientas como para las organizaciones.
Las fuertes ambiciones de la era de la IA generativa chocan con la realidad: un informe del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Estados Unidos, revela que la gran mayoría de los proyectos piloto empresariales no logra traducirse en beneficios medibles ni en crecimientos rápidos de ingresos. Según el estudio, aproximadamente el 95 % de los intentos por integrar IA generativa en procesos corporativos no están cumpliendo sus objetivos económicos.
¿Simple «parche tecnológico»?
El diagnóstico del MIT, basado en el análisis de cientos de implementaciones públicas, entrevistas con líderes y encuestas a empleados, sitúa a apenas un 5 % de los proyectos en la categoría de “aceleración rápida de ingresos”, mientras que el resto queda atascado en pilotos que no escalan o en soluciones que no impactan en el progreso de las compañías. Esa concentración de éxitos en unas pocas iniciativas ha sido bautizada por los autores como la “brecha GenAI”.
¿Por qué falla tanto la adopción de estas nuevas tecnologías, que supuestamente sin capaces de solucionar cualquier necesidad empresarial? El informe apunta a una brecha de aprendizaje organizacional, que impide que las empresas reorganicen procesos, métricas y competencias para aprovechar realmente la tecnología.
Además, factores técnicos y de integración, como por ejemplo modelos mal calibrados, flujos de datos inadecuados y falta de personal interno capacitado, agravan el problema. En muchos casos, la IA llega como «parche tecnológico» sin cambios en la gobernanza ni en los incentivos empresariales.
La clave es la cultura organizacional
Según informa Futurism, el entusiasmo inversor, con decenas de miles de millones de euros y dólares volcados en startups y herramientas de IA durante 2025, choca con resultados pobres en la práctica y alimenta dudas sobre si la actual oleada tecnológica está inflada por expectativas irreales. Algunos analistas ya advierten sobre riesgos de sobrevaloración y posible corrección en el mercado tecnológico, si los retornos no acompañan.
Otro hallazgo relevante del informe es la diferencia entre comprar soluciones a proveedores y construir capacidades internas: las compañías que logran éxitos sostenibles no solo adoptan herramientas, sino que reconfiguran procesos, entrenan personal y articulan métricas claras de valor. El estudio, también reseñado por la revista Fortune, sugiere que la llave no es tanto el modelo de IA como la capacidad organizacional para integrarlo en la operación diaria y en la cultura de la empresa.
Para cerrar la “brecha GenAI”, los especialistas recomiendan priorizar casos de uso con ROI (retorno de inversión) verificable, invertir en talento y gobernanza, y desplegar pruebas de escala que incluyan a todas las áreas afectadas. De lo contrario, la acumulación de fracasos podría enfriar inversiones y provocar un retroceso en la confianza empresarial.
