El 95% de los proyectos empresariales con IA carecen de retorno económico

La aclamada revolución tecnológica destinada a marcar este siglo no está aportando ninguna mejora de ingresos empresariales. El retorno de las inversiones, de momento, no se ha traducido en más dinero. Las plataformas de Inteligencia Artificial Generativa tendrán muchos méritos, pero fracasan a la hora de ser rentables para las empresas. Es lo que sostiene el prestigioso MIT (Instituto de Tecnología de Massachusetts en EE.UU.), desde su división tecnológica conocida como NANDA, en su último estudio, publicado la pasada semana, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 .

El impacto de esta investigación ha sido de tal magnitud que los analistas lo señalan como uno de los motivos de la corrección bursátil que han vivido esta segunda mitad de agosto las tecnológicas de Wall Street, que conviven desde hace tiempo con temores de estar viviendo una burbuja. ¿Qué dice el documento?

Se basa en 150 entrevistas con líderes del sector, una encuesta entre 350 empleados y un análisis de resultados de más de 300 proyectos de IA en empresas de Estados Unidos. Los analistas han detectado que sólo el 5% de dichos desarrollos se han traducido en un incremento de las ventas. Las pocas firmas que han conseguido subir la facturación hasta 20 millones de dólares en un año son en su mayoría jóvenes startups. Pero en el resto de casos (el 95%), las empresas –que han invertido en esta tecnología más de 40.000 millones de dólares– apenas lo habrían notado en sus cuentas.

Los empleados usan las plataformas a nivel individual pero eso no significa que la empresa se beneficie

El problema, sostiene el MIT, no estaría tanto en la herramienta en sí, sino en la “brecha de aprendizaje”. El cuello de botella no es ni la nube ni el talento per se, sino la incapacidad de adaptar procesos, datos, memoria y gestión de las compañías para que las herramientas de IA aprendan y aporten valor añadido (y económico).

El estudio constata que hay fallos de integración entre la IA y el negocio de la empresa. Por ejemplo, plataformas generalistas como ChatGPT funcionan bien a nivel individual –cuando las usan los empleados– pero fallan en mejorar la rentabilidad de las compañías porque no se adaptan ni aprenden de los flujos internos del negocio de la firma. Mejorar la productividad individual del trabajador no supone aumentar de la misma manera la productividad de la firma en la que trabaja. Mientras los proyectos oficiales de IA fracasan a nivel de empresa, los trabajadores sí que usan suscripciones personales a ChatGPT y otras IA para automatizar tareas en lo que el informe denomina la “shadow AI economy” (economía de IA en la sombra), que a menudo da mejores resultados que las iniciativas formales a gran escala que la empresa pretende adoptar con las herramientas genéricas para digitalizar su negocio.

Como muestra de este desajuste, el informe cita la siguiente paradoja. Más del 50% del presupuesto de IA generativa se destina a ventas y marketing. Sin embargo, está comprobado que el mayor retorno de inversión en IA se obtiene en automatización de procesos internos, reducción de externalización y eficiencia operativa. Es decir, que el dinero destinado a la IA está mal dirigido y empleado, según el análisis del MIT. Estaríamos, según ellos, ante un fallo más organizativo que técnico. Pero sigue tratándose de un fallo, al fin y al cabo.

La herramienta da lo mejor de sí para tareas específicas y sectores concretos: el fallo es organizativo

A esto hay que añadir que el impacto de la IA todavía se enfrenta a resistencias sectoriales debido a la naturaleza de la actividad económica. Para el MIT, su efecto es escaso, por ejemplo, en ciertas áreas como servicios profesionales, salud/farmacéutico, Consumo, ‘retail’, servicios financieros, industrias avanzadas y energía y materiales. En cambio, la IA es más efectiva en los sectores de tecnología o medios.

En cuanto al mercado laboral, la investigación vuelve a desmentir la presunta correlación entre adopción de IA y despidos. De hecho, se observa que cuando las empresas desarrollan esta tecnología, más que prescindir de los empleados lo que hacen es no reemplazar los puestos de trabajo cuando quedan vacantes. Esta situación afecta principalmente a tareas administrativas o consideradas de bajo valor. La mayor parte de la disrupción laboral aparece en el soporte al cliente y las áreas administrativas, pero no afectaría a otras áreas.

¿Cuándo funciona la IA? Las organizaciones más avanzadas ya exploran sistemas “agentic IA”: la IA que aprende, recuerda y toma acciones autónomas dentro de límites definidos, lo que sí que podría revolucionar la siguiente fase corporativa. La IA, de acuerdo con el MIT, da lo mejor de sí en términos económicos cuando se aplica en casos de especialización extrema: si se usa para resolver un problema muy concreto con métricas empresariales precisas para acelerar un determinado proceso, y no con programas genéricos diseñados para el gran público.

Una investigación del centro universitario considera que las ventajas sólo se notan en las startups

Ha llegado la hora de pasar de los experimentos a las ganancias. Pero no parece que este día vaya a llegar pronto. Mientras tanto Wall Street, que está en máximos, empieza a tener alguna duda sobre si no se ha precipitado con los entusiasmos. No sería la primera vez. No será la última.

La advertencia de Sam Altman, de OpenAI: “expectativas irreales”

El índice Nasdaq Composite ha encadenado desde mediados de agosto varias sesiones seguidas a la baja –salvo el alza del pasado viernes, tras el discurso de Jerome Powell de la Fed sobre los tipos–. El consejero delegado de OpenAI, Sam Altman, advirtió que muchas de las nuevas compañías de inteligencia artificial respaldadas por capital riesgo están generando expectativas irreales. “Creo que la mayoría de los inversores se ha dejado llevar demasiado por el entusiasmo. Cuando surgen burbujas, la gente inteligente tiende a emocionarse. Internet, la tecnología… había bases reales, pero se sobrevaloraron. Alguien va a perder una cantidad fenomenal de dinero, no sabemos quién. La burbuja no perdonará. Empresas, accionistas e inversores podrían verse arrastrados por ella, quizá incluso algún fondo o banco”. Sus declaraciones van en la misma línea que las del economista de Apollo Global Management Torsten Slok. “La burbuja actual es incluso más exagerada que la de las puntocom.La diferencia entre la burbuja de en la década de 1990 y la burbuja de IA de hoy en día es que las diez principales empresas del S&P 500 de hoy están más sobrevaloradas que en la década de 1990.” Mientras, Nvidia, la firma líder en chips de IA, está en conversaciones con el Gobierno estadounidense para habilitar la exportación de un nuevo chip a China. Que no pare la fiesta.