El 95% de los programas piloto de IA generativa en las empresas de EEUU fracasan

Según el informe del MIT sobre el estado de la IA en la empresa en 2025 The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, del que se ha hecho eco Fortune, a pesar de que la IA generativa es prometedora para las empresas, la mayoría de iniciativas con esta tecnología que se ponen en marcha en empresas de Estados Unidos para conseguir ingresos rápidos a partir de su uso están fracasando.

En las empresas hay cierta urgencia por integrar nuevos modelos en sus procesos, y hay un 5% de pilotos de IA que logran conseguir una aceleración en los ingresos. Pero como hemos mencionado, la mayoría de los pilotos terminan parándose, y no consiguen prácticamente impacto en las cuentas de resultados.

Para la elaboración del estudio se ha llevado a cabo 150 entrevistas con directivos, así como una encuesta entre 350 empleados y un análisis de 300 despliegues públicos de IA. Sus resultados marcan una línea divisoria clara entre los proyectos que tienen éxito y los que fracasan.

Las empresas estadounidenses, hasta la fecha, han invertido entre 35.000 y 45.000 millones de dólares en proyectos de IA generativa, pero la mayoría de los esfuerzos que han realizado no han pasado de la fase piloto, y no han tenido ningún impacto, o este ha sido muy escaso.

El principal problema, al parecer, no tiene nada que ver con la calidad de los modelos que se utilizan en los proyectos. Su fracaso está más relacionado con la falta de integración, aprendizaje y alineamiento con los flujos de trabajo corporativos de las empresas.

Las empresas, además, se centran en proyectos en los que los pilotos de IA generativa pueden no ofrecer los mejores resultados. Así, es frecuente que inviertan en soluciones. para marketing y ventas, pero los mejores resultados los consiguen los proyectos para la automatización del backoffice, así como para la agilización de los procesos internos.

Por otro lado, según el informe, las empresas que consiguen éxito en sus pilotos de IA generativa tienden a utilizar soluciones especializadas, así como a buscar acuerdos con terceros para su puesta en marcha. En cuanto a los proyectos desarrollados a nivel interno, fracasan con mucha más frecuencia. Esto está llevando a una caída en la confianza en las iniciativas relacionadas con la IA entre los responsables de no pocas empresas.

Por sectores, los que han conseguido impactos más pequeños son los de servicios profesionales, sanidad y farmacia, así como consumo y retail, servicios financieros, y energía y materiales. Muchas empresas están teniendo dificultades para cuantificar los beneficios de sus despliegues de IA, pero un 80% de los directivos de sectores como el tecnológico y el de medios de comunicación, que han conseguido más impactos, ya esperan una reducción en sus contrataciones gracias a la IA a lo largo de los próximos dos años.

A pesar de este dato, el impacto de la IA en general, y de la IA generativa en particular, en las plantillas de las empresas es variable. Los recortes de empleados que conlleva afectan sobre todo a las áreas que no son centrales, así como a los puestos externalizados. En este último caso, en concreto, se estima que. entre un 5% y un 20% de los puestos externalizados han quedado afectados por el despliegue de la IA.

El estudio también ha desvelado que lso trabajadores prefieren herramientas genéricas, como ChatGPT, a las especializadas. Incluso aunque utilicen los mismos modelos. En particular, la familiaridad y flexibilidad de ChatGPT ha hecho crecer la adopción en la sombra de la IA en TI.

Por eso el estudio señala que las empresas deben valorar las necesidades de sus trabajadores y adaptar sus políticas de acuerdo con los problemas de seguridad que puedan plantear, en vez de prohibirlas por completo. En cuanto a las herramientas de empresa con IA e IA generativa, con unos costes más elevados, son percibidas por los empleados como más rígidas y menos eficaces.

De cara al futuro, el estudio plantea que las empresas deberían plantearse estrategias más sencillas para la adopción de la IA y la IA generativa. Así, en vez de desarrollar sistemas propietarios complejos, puede que obtengan mejores resultados si adaptan herramientas ya disponibles para que cumplan las políticas de empresa. Además, hacer esto puede reducir también la cantidad de horas de formación en IA que los trabajadores pueden necesitar.