¿Qué queda? Tres años después del revuelo de ChatGPT: El gran sueño de la IA se topa con la realidad económica

La desilusión después de la euforia: cuando las promesas exageradas se encuentran con la realidad gerencial

Tres años después del "momento ChatGPT", la desilusión se ha instalado en el ámbito ejecutivo. Mientras gigantes tecnológicos como Meta y Google siguen invirtiendo cientos de miles de millones de dólares en infraestructura de IA, el panorama empresarial en general es diferente: estancamiento en lugar de revolución.

OpenAI lanzó ChatGPT al público el 30 de noviembre de 2022. El sistema alcanzó velocidades récord en la adquisición de usuarios y se considera el detonante del gran revuelo por la IA que arrasó el mundo empresarial a partir de 2023.

Se suponía que sería el mayor impulso de productividad de la historia. Pero tres años después del revuelo mundial en torno a la IA generativa, se ha abierto una peligrosa brecha entre la promesa tecnológica y los resultados económicos. Datos recientes de Forrester y Boston Consulting Group pintan un panorama de "estancamiento costoso": solo un porcentaje ínfimo de empresas ha logrado hasta ahora convertir sus inmensas inversiones en valor añadido real.

El caso del gigante fintech Klarna, en particular, sirve de advertencia para toda la industria. Lo que se celebró como un triunfo de la eficiencia —la sustitución de 700 empleados por IA— resultó ser un bumerán para la satisfacción del cliente. La lección es dolorosa, pero necesaria: la tecnología sin empatía ni gestión estratégica del cambio puede ahorrar costes a corto plazo, pero a la larga destruye las relaciones con los clientes.

Este artículo analiza más allá de los comunicados de prensa. Analizamos por qué 2026 será el año de importantes correcciones en IA, por qué el "componente cultural" es el verdadero asesino de los proyectos de IA y por qué la tecnología por sí sola no puede reemplazar una estrategia corporativa inexistente. Una evaluación del panorama entre las apuestas multimillonarias y el retorno al sentido común económico.

El problema central: la realidad se encuentra con las expectativas

La discrepancia entre el capital invertido y la rentabilidad obtenida es alarmantemente clara. Un estudio de Forrester de 2025 muestra que solo el 15 % de los ejecutivos encuestados logró mejorar significativamente sus márgenes de beneficio mediante la implementación de IA. Este no es un fenómeno marginal ni un problema exclusivo de las startups. Afecta a toda la economía, desde las corporaciones con mayor poder financiero hasta las organizaciones medianas. Aún más drástico es el hallazgo del Boston Consulting Group: tan solo el 5 % de los ejecutivos encuestados reportó efectos generalizados de creación de valor gracias a la IA. Esta no es la definición de un cambio transformador. Es la definición de estancamiento a pesar de la costosa adquisición de infraestructura.

Estas cifras cobran aún más relevancia al considerarlas en el contexto de dichos gastos. Tan solo Meta anunció inversiones de entre 70 y 72 mil millones de dólares para 2025, con una previsión de 600 mil millones de dólares para 2028. Google planea invertir entre 91 y 93 mil millones de dólares en 2025. Microsoft también aumenta continuamente su presupuesto de capital para IA. No se trata de inversiones en proyectos secundarios, sino de inversiones esenciales destinadas a definir la competitividad futura de estas empresas. Sin embargo, mientras los gigantes tecnológicos avanzan con sumas sin precedentes, surge una tendencia contraria entre las empresas ajenas a este "círculo interno" tecnológico: el retraso estratégico.

Forrester predice que aproximadamente una cuarta parte de las inversiones planificadas en IA se pospondrán en 2026. No se trata de recortar el gasto especulativo por razones de costes, sino de posponer proyectos estratégicos prioritarios para directores financieros y directores ejecutivos porque no se cumplieron las expectativas de retorno de la inversión (ROI). Una cuarta parte de las inversiones planificadas no representa solo una disminución, sino una reevaluación sistemática de la importancia estratégica de esta tecnología.

El caso Klarna: una advertencia en forma de estudio de caso

El caso de la empresa sueca de tecnología financiera Klarna resulta ilustrativo, no por tratarse de un incidente aislado, sino porque ilustra vívidamente el problema sistémico. En 2023, Klarna acaparó titulares internacionales con el anuncio de que reemplazaría a 700 empleados de atención al cliente por un sistema de chatbot con IA desarrollado en colaboración con OpenAI. Las cifras fueron impresionantes: el chatbot gestionó dos tercios de todas las consultas de los clientes, hablaba con fluidez más de 35 idiomas y redujo los tiempos de respuesta de un promedio de 11 minutos a aproximadamente 2 minutos. Sin duda, se trata de un logro operativo notable.

Pero para 2024, los problemas subyacentes ya se habían hecho evidentes. La satisfacción del cliente se había desplomado un 22 %. Esto no se debía a una inexactitud estadística, sino a una clara señal de los usuarios de que el sistema estaba alcanzando sus límites estructurales. El chatbot de IA podía gestionar consultas transaccionales sencillas, pero se veía sistemáticamente desbordado por problemas más complejos: situaciones que requerían comprensión del contexto específico, inteligencia emocional y, sobre todo, empatía. Cuando el director ejecutivo, Sebastian Siemiatkowski, admitió los errores en 2025, su análisis fue notablemente claro: el enfoque unilateral en la rentabilidad había provocado una disminución de la calidad. En otras palabras, la tecnología se había optimizado para mejorar las métricas internas, pero no se había diseñado para garantizar la experiencia real del cliente.

La respuesta fue lógica: en 2025, Klarna comenzó a recontratar representantes de atención al cliente y estableció un modelo híbrido donde la IA gestiona las consultas rutinarias y los agentes humanos resuelven los casos complejos. Si bien se mantuvo un ahorro calculado de 60 millones de dólares, los costos generales de atención al cliente tendieron a aumentar de nuevo, ya que ahora era necesario mantener tanto la infraestructura de IA como una plantilla considerable. Esto no es un caso de éxito de la automatización, sino más bien una costosa lección sobre las limitaciones de la optimización técnica sin una gestión estratégica del cambio.

La dimensión organizacional del fracaso

El problema principal no reside principalmente en la tecnología en sí, sino en la capacidad de la organización para integrarla eficazmente. Las investigaciones sobre gestión del cambio muestran que aproximadamente el 70 % de las iniciativas de transformación no alcanzan sus objetivos. Esta tasa es aún más pronunciada en proyectos específicos de IA: se estima que las tasas de fracaso oscilan entre el 80 % y el 95 % si las empresas no establecen objetivos claros, métricas definidas o marcos de gestión coherentes.

Las razones de este fracaso son estructurales, no técnicas. En primer lugar, existe una importante brecha de confianza entre la gerencia y el personal. Los estudios demuestran que entre el 50 % y el 70 % de los empleados expresan temor a los profundos cambios tecnológicos. Este temor no es irracional, sino que se basa en preguntas legítimas: ¿Cómo cambiará mi trabajo? ¿Perderé estatus o experiencia? ¿Se realizará el trabajo además de mis responsabilidades actuales sin proporcionarme recursos ni reconocimiento? Los líderes tienden a subestimar estas preguntas o a interpretarlas como resistencia al progreso, en lugar de comprenderlas como problemas sistémicos de implementación.

En segundo lugar, existe una brecha fundamental entre las intenciones estratégicas de la gerencia y la viabilidad operativa. Menos del 30% de las empresas con iniciativas de IA han establecido métricas de adopción definidas. Esto significa que la mayoría de las empresas están introduciendo sistemas de IA sin definir claramente qué significa realmente una adopción exitosa ni cómo medir el progreso. Es comparable a un proyecto de construcción sin planos ni controles de calidad. La tecnología se implementa porque se considera estratégicamente necesaria («miedo a perderse algo»), no porque exista una clara expectativa de beneficio.

En tercer lugar, están surgiendo importantes problemas de datos que no se pueden resolver simplemente con inversión. El 73 % de las organizaciones cita la calidad o la accesibilidad de los datos como su mayor desafío. No se trata de recursos tecnológicos, sino de madurez organizacional. Las empresas que han organizado los datos de forma aislada durante décadas no pueden simplemente romper estas estructuras mediante la implementación de un sistema de IA. El resultado: los sistemas de IA funcionan con entradas de baja calidad y, en consecuencia, producen resultados de baja calidad ("basura entra, basura sale").

Los límites de la automatización: la paradoja de la experiencia del cliente

Otro fenómeno es claramente evidente en la automatización de la atención al cliente. ServiceNow informa que los sistemas de IA son capaces de gestionar de forma autónoma aproximadamente el 80 % de las consultas sencillas de los clientes. Los tiempos de resolución pueden reducirse en un 52 % y las tasas de resolución en el primer contacto mejorarse en un 40 %. Estas son métricas operativas impresionantes. Sin embargo, estudios de clientes muestran simultáneamente que el 93 % de los clientes prefiere una persona de contacto humana para asuntos complejos. Esto no es una cuestión de preferencia personal, sino que refleja una limitación fundamental.

La mayoría de los problemas reales de los clientes no son sencillos. Dependen del contexto, suelen tener una fuerte carga emocional y requieren comprender la situación individual. Un cliente que experimenta dificultades con un reembolso no solo necesita una respuesta rápida, sino también sentirse comprendido. Con productos financieros complejos, el cliente necesita confiar en que su contraparte vela por sus intereses. Estas cualidades están fundamentalmente fuera del alcance de la automatización mecánica, ya que requieren criterio y una auténtica conexión humana.

Los datos sugieren que los sistemas de IA en atención al cliente son más eficaces cuando actúan como herramientas para los agentes humanos (un "copiloto"), no como sustitutos. Un sistema que apoya a los empleados con tareas rutinarias, automatiza la documentación o realiza una investigación previa de la información produce resultados positivos. Un sistema que intenta reemplazar completamente a los humanos suele generar una cadena de efectos disfuncionales: los clientes cambian de proveedor, aumentan las tasas de quejas y disminuye la confianza en la marca. El objetivo operativo de reducción de costes se ve así socavado, ya que la pérdida de clientes y el daño a la reputación son más costosos que los ahorros obtenidos.

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Verificación de la realidad: ¿Quién se beneficia realmente de la IA hoy en día?

Los datos disponibles sugieren una división en la economía. Por un lado, están los gigantes tecnológicos y algunas empresas especializadas en IA que siguen invirtiendo fuertemente en infraestructura de IA y la integran profundamente en sus modelos de negocio. Por otro lado, está la gran mayoría de empresas tradicionales que han adoptado la IA, pero solo ven un éxito limitado en términos de creación de valor.

Los datos de McKinsey muestran que alrededor del 23 % de las empresas están escalando activamente sus sistemas de IA, mientras que el 39 % aún se encuentra en fase experimental. Esto significa que, si bien el 62 % está involucrado con la IA de alguna manera, su compromiso no es en absoluto homogéneo. Las empresas con estrategias claras de IA y estructuras de gobernanza establecidas logran un ROI aproximadamente 2,5 veces mayor que aquellas que implementan la IA de forma puntual o como una iniciativa puramente táctica. Las empresas con mejor rendimiento, que logran un retorno de la inversión diez veces mayor, constituyen un grupo selecto. Se trata de empresas que entienden la IA no como una solución de TI aislada, sino como un componente integrado de una transformación empresarial integral.

BCG informa que el ROI promedio es actualmente del 11,2 %, mientras que las organizaciones maduras ya están obteniendo retornos dos veces mayores. Esta no es una diferencia trivial. Significa que la madurez organizacional es dos o tres veces más importante que la capacidad tecnológica pura. En comparación, una empresa tradicional centrada en la eficiencia operativa puede esperar un retorno del 15 al 20 %. Por lo tanto, las iniciativas de IA no compiten en igualdad de condiciones; deben generar retornos excepcionales para justificar los riesgos inherentes a la tecnología.

La paradoja de la inversión: más dinero, menos confianza

El fenómeno que se avecina para 2026 es notable. Mientras las empresas tecnológicas siguen invirtiendo sumas récord en IA, la confianza entre las empresas tradicionales está disminuyendo. Meta, Google y Microsoft están aumentando drásticamente sus presupuestos. Sin embargo, al mismo tiempo, las empresas tradicionales están recalibrando sus planes de IA.

Forrester predice que el 25 % de las inversiones planificadas en IA se pospondrán hasta 2027. Esto no supone una retirada, sino una replanificación. El mensaje de las empresas es claro: «Invertiremos en IA, pero solo cuando veamos claramente los beneficios». Esto marca la transición de una fase de experimentación especulativa a una fase de inversiones orientadas a resultados.

Un segundo fenómeno exacerba esta dinámica: la ceguera en la medición. El 46 % de las empresas no ha establecido un marco estructurado para medir el ROI. Esto significa que casi la mitad de las empresas inversoras desconocen realmente si sus proyectos están funcionando. Considerando que una iniciativa promedio de IA tarda de tres a cinco años en alcanzar su valor total, esto lleva a una situación en la que las empresas asignan presupuestos durante años sin contar con métricas válidas para el éxito. Es como conducir en completa oscuridad, con la esperanza de llegar finalmente a su destino.

El componente cultural: el profundo problema organizacional

Aquí radica el verdadero problema. Las implementaciones de IA no fracasan porque la tecnología falle. Fracasan porque las empresas intentan aplicar soluciones tecnológicas a problemas organizacionales de origen cultural. Los estudios indican que los factores culturales y la resistencia son las principales barreras en más del 50 % de las iniciativas de IA fallidas.

Esto se manifiesta en varios niveles. En primer lugar, existe un temor generalizado a la pérdida de empleos. Las empresas que implementan IA rara vez comunican abiertamente que la tecnología podría reemplazar roles. Hablan de "automatización", "eficiencia" y "productividad". Pero los empleados entienden el subtexto. Si este temor no se aborda mediante una verdadera capacitación, definiciones claras de roles y garantías laborales, genera resistencia encubierta, baja aceptación y una especie de rechazo pasivo.

En segundo lugar, existe un problema fundamental de confianza con los propios sistemas de IA. Muchos empleados dudan de la capacidad de la IA para tomar decisiones con matices. Les preocupan los sesgos, los falsos positivos y el riesgo de que los sistemas automatizados pasen por alto contextos importantes. Este escepticismo no es infundado. Existe amplia evidencia de alucinaciones en los modelos de IA y de propensión a errores en casos especiales que están subrepresentados en los datos de entrenamiento. Si los empleados no comprenden cómo una IA llega a una decisión, ignorarán el sistema o perderán la confianza en la propia organización.

En tercer lugar, se revelan deficiencias estructurales. Las organizaciones con silos funcionales profundos no pueden utilizar eficazmente los sistemas de IA diseñados para la colaboración interfuncional. Las empresas cuyos sistemas de evaluación priorizan el rendimiento individual sobre la colaboración tendrán dificultades para invertir en modelos de IA colaborativos. Los mandos intermedios, al sentirse amenazados por la automatización, erigirán sutiles barreras a su adopción. Estos problemas no se pueden resolver con un mejor software, sino solo con un auténtico rediseño organizacional.

La lección: la tecnología no sustituye a la estrategia

De todos estos datos, surge una lección que no es nueva, pero que debe reaprenderse en este contexto: la tecnología por sí sola no resuelve los problemas empresariales. Es una herramienta. Una herramienta poderosa en manos de las organizaciones que saben usarla, y un juguete muy caro en manos de quienes esperan un cambio mágico.

Las empresas que logran avances reales con la IA realizan varias cosas en paralelo: cuentan con una estrategia empresarial clara en la que la IA desempeña un papel específico, en lugar de ser la solución integral. Invierten en la gestión del cambio con la misma energía y presupuesto que en la propia tecnología. Establecen marcos de medición claros antes de la implementación. Capacitan continuamente a sus empleados para trabajar en un entorno optimizado con IA. Abordan proactivamente la resistencia cultural. Y establecen sólidas estructuras de gobernanza para garantizar que los sistemas de IA se alineen con los valores de la empresa.

Estos no son procesos sencillos ni rápidos. Un estudio de Deloitte muestra que la "IA agentiva" —la próxima ola de IA— tarda un promedio de tres a cinco años en generar un valor añadido real. Esto no es una crítica a la tecnología, sino una comprensión realista de que una transformación organizacional profunda lleva tiempo.

La distancia: ¿quién gana y quién pierde?

Un fenómeno fascinante surge al considerar quién ha implementado la IA con éxito. Meta, Google y Spotify siguen invirtiendo fuertemente y reportan resultados positivos. Se trata de empresas con un profundo conocimiento de la ciencia de datos, una sólida cultura de innovación y los recursos para tolerar errores y aprender de ellos. Klarna, por otro lado, introdujo la IA principalmente por razones de costo, ignorando la dimensión estratégica.

Esto describe los contornos de una economía de dos niveles. El primer grupo está formado por empresas que entienden la IA como una herramienta transformadora y poseen las estructuras, los datos y la cultura necesarios. El segundo grupo comprende las empresas tradicionales que desean la IA porque sus competidores la están implementando, pero carecen de la madurez organizativa necesaria. Este grupo continuará experimentando, invirtiendo dinero y obteniendo un éxito limitado, a la vez que acumulará desventajas competitivas estructurales en comparación con el primer grupo.

Esta dinámica se intensificará en los próximos cinco años. Las organizaciones que inviertan ahora en gestión del cambio y madurez organizacional, junto con sus inversiones en tecnología, serán las ganadoras. Quienes inviertan únicamente en tecnología y esperen una transformación automática fracasarán.

Perspectivas: 2026 y más allá

La predicción de Forrester para 2026 es acertada: «El arte de lo posible da paso a la ciencia de lo práctico». La era de los experimentos especulativos está llegando a su fin y comienza la era de las inversiones orientadas a resultados. Los directores financieros participarán en las decisiones sobre IA no por entusiasmo, sino porque tienen claras expectativas de rentabilidad. El hecho de que el 30 % de las grandes empresas implementen formación obligatoria en IA indica que se reconoce que aún es necesario desarrollar la competencia organizativa. Las empresas que posponen sus planes de IA ya no se consideran perdedoras, sino prudentes, porque evalúan de forma realista el tiempo y las necesidades organizativas.

El mensaje para los líderes empresariales es claro: el entusiasmo por la IA no ha terminado. La tecnología es real y seguirá ofreciendo resultados donde los sistemas tradicionales fallan. Pero la ingenua creencia de que las inversiones en IA por sí solas generarán resultados transformadores es cosa del pasado. La siguiente fase de la adopción de la IA no se definirá por los avances tecnológicos, sino por los organizacionales. Quienes comprendan esto saldrán ganando. Los demás desperdiciarán años y capital, solo para terminar donde deberían haber comenzado: con un enfoque estratégico, integrado y centrado en el ser humano.

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Konrad Wolfenstein

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