Desperdicio de productividad: los proyectos de IA no generan retornos mensurables para el 95% de las empresas y cómo (deben) evitarlo

¡Importante saberlo! La paradoja de la inteligencia artificial: ¿Por qué miles de millones de dólares invertidos en empresas se desvanecen?

A pesar de las inversiones sin precedentes de entre 30 y 40 mil millones de dólares en inteligencia artificial generativa, el 95 % de las empresas no logra un retorno medible de su inversión. Esta preocupante estadística, revelada por un exhaustivo estudio del MIT de 2025, revela una profunda brecha entre las expectativas y la realidad. Si bien esta tecnología acapara titulares a diario y se considera clave para la viabilidad futura, la gran mayoría de las empresas no logra generar valor real a partir de sus iniciativas de IA.

La brecha de GenAI: una brecha invisible en la economía

El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) acuñó el término «GenAI Divide» para este fenómeno: una profunda división entre las pocas empresas que se benefician de la inteligencia artificial y las masas atrapadas en interminables fases piloto. Esta división no se manifiesta como un problema técnico, sino como un fallo organizativo con consecuencias de gran alcance.

Las cifras hablan por sí solas: solo el 5 % de los proyectos piloto de IA integrada generan actualmente un valor medible, mientras que el 95 % restante no muestra ningún impacto en los resultados. Esta disparidad es aún más llamativa dadas las altas tasas de adopción de herramientas de consumo como ChatGPT y Microsoft Copilot. Alrededor del 80 % de las organizaciones están probando estas plataformas y casi el 40 % ya las han implementado.

Los resultados de la investigación se basan en un análisis sistemático de más de 300 implementaciones públicas de IA y entrevistas estructuradas con 153 ejecutivos de diversos sectores. El estudio, realizado entre enero y junio de 2025, revela cuatro patrones característicos de la brecha de GenAI: disrupción limitada en solo dos de los ocho sectores principales, una paradoja corporativa con alta actividad piloto pero bajo escalamiento, un sesgo de inversión a favor de las características visibles y una ventaja de implementación para las colaboraciones externas sobre los desarrollos internos.

Workslop: El veneno oculto de la productividad de la IA

Un fenómeno particularmente perjudicial identificado por la investigación se denomina "workslop" (una combinación de "work" y "slop"), que describe el contenido generado por IA que, a simple vista, parece profesional, pero que, tras un análisis más detallado, resulta incompleto e inutilizable. Este trabajo, aparentemente pulido pero sin sustancia, desplaza la carga del creador al receptor, aumentando así la carga de trabajo general en lugar de reducirla.

El impacto de Workslop es significativo: el 40 % de los más de 1150 empleados estadounidenses a tiempo completo encuestados informaron haber recibido este tipo de contenido durante el último mes. Los empleados estiman que, en promedio, el 15,4 % de los documentos laborales que reciben se incluyen en esta categoría. Los servicios profesionales y las industrias tecnológicas se ven particularmente afectados, donde el fenómeno se presenta con una frecuencia desproporcionada.

Los costos financieros son significativos: cada incidente de Workslop cuesta a las empresas un promedio de $186 al mes por empleado. Para una organización con 10,000 empleados, esto representa más de $9 millones anuales en pérdida de productividad. Pero los costos sociales y emocionales son potencialmente aún más significativos. El 53% de los destinatarios reportan molestia, el 38% se sienten confundidos y el 22% encuentran el contenido ofensivo.

La confianza entre colegas se resiente significativamente: aproximadamente la mitad de los destinatarios considera a los colegas que envían mensajes de Workslop menos creativos, capaces y fiables. El 42 % los considera menos fiables y el 37 % menos inteligentes. Un tercio de los afectados preferiría trabajar menos con estos colegas en el futuro. Esta erosión de las relaciones laborales amenaza elementos críticos de la colaboración, esenciales para la adopción exitosa de la IA y la gestión del cambio.

La brecha estructural de aprendizaje: por qué fracasan las empresas

El problema principal no reside en la tecnología en sí, sino en una brecha fundamental de aprendizaje que afecta tanto a los sistemas de IA como a las organizaciones. Los sistemas de IA generativa actuales no pueden almacenar retroalimentación de forma permanente, adaptarse a los contextos organizacionales ni mejorar continuamente su rendimiento. Estas limitaciones llevan incluso a profesionales que usan ChatGPT a diario y de forma privada a rechazar las implementaciones internas de IA de sus empresas.

Un ejemplo particularmente impactante fue el de una abogada que informó que la herramienta de análisis de contratos de su empresa, de $50,000, tenía un rendimiento consistentemente inferior al de su suscripción a ChatGPT de $20. Esta discrepancia pone de manifiesto la paradoja de que las herramientas para consumidores suelen ofrecer mejores resultados que las costosas soluciones empresariales, a pesar de que ambas se basan en modelos similares.

La debilidad subestimada de la IA empresarial y cómo las herramientas de consumo la están superando

La notable superioridad de las herramientas de IA para el consumidor, como ChatGPT, frente a las costosas soluciones empresariales se debe a varias causas específicas. El principal problema radica en que los sistemas de IA empresariales, aunque altamente especializados y costosos, suelen desarrollarse sin tener en cuenta las necesidades críticas de los usuarios ni la evolución dinámica de los modelos. Las herramientas para el consumidor suelen ser más flexibles, intuitivas y están mejor optimizadas gracias a millones de interacciones de usuario. Los sistemas empresariales, por otro lado, se ven limitados por integraciones complejas, silos de datos y flujos de trabajo rígidos, y a menudo no almacenan la retroalimentación de forma permanente.

Un problema clave es la falta de adaptabilidad: las soluciones empresariales se implementan una sola vez y su desarrollo es lento, mientras que las herramientas de IA para el consumidor se capacitan continuamente con base en los comentarios y el conocimiento actual de los usuarios. Con ChatGPT, los usuarios pueden hacer preguntas directamente en el diálogo, modificar las entradas y obtener un resultado optimizado de inmediato. Muchas soluciones empresariales, por otro lado, se basan principalmente en formularios y utilizan módulos de texto predefinidos, a menudo obsoletos, lo que las hace muy inflexibles y poco receptivas.

A esto se suma el alto esfuerzo de integración y administración: las soluciones costosas deben adaptarse a los procesos corporativos, las políticas de protección de datos y las interfaces, y debido a las excesivas restricciones sistemáticas, ya no pueden seguir el ritmo de innovación de las ofertas para el consumidor. Especialmente para tareas específicas como el análisis de contratos, los modelos genéricos suelen ser aún más potentes, ya que abarcan un conocimiento más amplio y pueden ser controlados directamente por los usuarios mediante una mejor guía. Las IA corporativas personalizadas a menudo carecen de una base de datos significativa y no pueden expandirse ni aprender del contexto de forma independiente.

En última instancia, todos estos aspectos conducen a una situación paradójica: aunque se gastan grandes sumas de dinero en una IA empresarial aparentemente personalizada, sus resultados suelen ser menos relevantes, más prácticos o más precisos que los de soluciones de consumo más baratas y flexibles que pueden adaptarse directamente y sin problemas a las necesidades específicas de los usuarios.

Los límites invisibles de las herramientas de IA convencionales

Las herramientas de IA para el consumidor suelen estar optimizadas para temas generales y tareas generales. Los datos de entrenamiento en los que se basan suelen provenir de fuentes de acceso público, como internet, textos públicos y ejemplos cotidianos. Esto las hace especialmente eficaces para preguntas comunes, textos generales o procesos estándar, como la creación de textos de marketing, la respuesta a correos electrónicos o la automatización de procesos rutinarios sencillos.

Sin embargo, cuanto más especializados sean los requisitos, más se acentúan las limitaciones de la IA general para el consumidor. Cuando se trata de tareas específicas de un sector o cruciales para el negocio, estas herramientas suelen carecer de la información detallada, los datos específicos del tema o la formación específica necesarios. Tareas como el análisis de contratos que implican terminología legal compleja, los informes técnicos o los procesos B2B altamente personalizados a menudo no pueden automatizarse eficazmente porque la IA desconoce el contexto relevante o no puede interpretarlo con fiabilidad.

Esto es más evidente en industrias altamente especializadas y con requisitos específicos de cada empresa. Cuanta menos información esté disponible libremente —por ejemplo, sobre el producto principal de una empresa o los procesos internos confidenciales—, mayor será la tasa de error de la IA de consumo. Como resultado, estos sistemas corren el riesgo de realizar recomendaciones incorrectas o incompletas y, en el peor de los casos, pueden incluso obstaculizar procesos críticos para el negocio o dar lugar a juicios erróneos.

En la práctica, esto significa que las herramientas de IA para el consumidor suelen ser suficientes para las tareas principales; sin embargo, con la creciente especialización, la tasa de fallos de estas herramientas aumenta significativamente. Por lo tanto, las empresas que se basan en conocimientos específicos del sector, una validación precisa de procesos o una personalización de alto nivel se benefician a largo plazo de sus propias soluciones empresariales con bases de datos especializadas y formación personalizada.

El verdadero obstáculo para la escalabilidad de la IA no es la inteligencia: cuando las altas expectativas de flexibilidad se ralentizan

Las barreras para el escalamiento exitoso de la IA son múltiples: la principal es la reticencia a adoptar nuevas herramientas, seguida de la preocupación por la calidad del modelo. Lo más interesante es que estas preocupaciones sobre la calidad no se deben a deficiencias objetivas de rendimiento, sino a que los usuarios están acostumbrados a la flexibilidad y capacidad de respuesta de las herramientas de consumo y, por lo tanto, consideran inadecuadas las herramientas empresariales estáticas.

La brecha es aún más pronunciada en el trabajo crítico: mientras que el 70 % de los usuarios prefiere la IA para tareas sencillas como redactar correos electrónicos o realizar análisis básicos, el 90 % prefiere empleados humanos para proyectos complejos o atención al cliente. La línea divisoria no se basa en la inteligencia, sino en la capacidad de recordar, adaptarse y aprender continuamente.

La economía sumergida de la IA: la revolución secreta de la IA en el lugar de trabajo

Paralelamente a las decepcionantes iniciativas oficiales de IA, está floreciendo una "economía sumergida de IA", en la que los empleados utilizan herramientas personales de IA para tareas laborales, a menudo sin el conocimiento ni la aprobación del departamento de TI. La magnitud es notable: mientras que solo el 40 % de las empresas afirma haber adquirido una suscripción oficial de IA, los empleados de más del 90 % de las empresas encuestadas afirman utilizar regularmente herramientas personales de IA para fines laborales.

Esta economía paralela revela un punto importante: las personas pueden superar la brecha de la GenAI si tienen acceso a herramientas flexibles y receptivas. Las organizaciones que reconocen y se basan en este patrón representan el futuro de la adopción de la IA empresarial. Las empresas progresistas ya están empezando a superar esta brecha aprendiendo del uso oculto y analizando qué herramientas personales aportan valor antes de adquirir alternativas empresariales.

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• La solución de IA gestionada - Servicios de IA industrial: la clave para la competitividad en los sectores de servicios, industrial y de ingeniería mecánica

Mala asignación de inversiones: glamour en lugar de sustancia

Otro aspecto crítico de la brecha de GenAI se evidencia en los patrones de inversión: aproximadamente el 50 % de los presupuestos de GenAI se destinan a las funciones de ventas y marketing, a pesar de que la automatización administrativa suele ofrecer un mejor retorno de la inversión (ROI). Este sesgo no refleja el valor real, sino la mayor facilidad para asignar métricas a áreas visibles.

Ventas y marketing dominan la asignación presupuestaria no solo por su visibilidad, sino también porque resultados como el volumen de demostraciones o los tiempos de respuesta por correo electrónico se correlacionan directamente con las métricas de la junta directiva. Las funciones legales, de compras y financieras, por otro lado, ofrecen mejoras de eficiencia más sutiles, como menos infracciones de cumplimiento, flujos de trabajo optimizados o un cierre de mes más rápido; mejoras importantes, pero difíciles de comunicar.

Este sesgo de inversión perpetúa la brecha GenAI al dirigir recursos hacia casos de uso visibles, pero a menudo menos transformadores, mientras que las oportunidades de mayor ROI permanecen infrafinanciadas en las funciones administrativas. Además, la búsqueda de validación social influye más en las decisiones de compra que la calidad del producto: las recomendaciones, las relaciones existentes y la introducción de capital riesgo siguen siendo predictores más sólidos de la adopción empresarial que la funcionalidad o el conjunto de características.

Diferencias estructurales: IA empresarial versus IA de consumo

Las diferencias fundamentales entre la IA empresarial y la IA de consumo explican muchos de los problemas observados. La IA de consumo se centra en mejorar la experiencia del cliente y personalizar a cada usuario, mientras que la IA empresarial está diseñada para optimizar los procesos organizacionales, garantizar el cumplimiento normativo y ofrecer soluciones escalables para requisitos empresariales complejos.

La IA empresarial requiere un profundo conocimiento del dominio y, a menudo, utiliza técnicas de aprendizaje supervisado para lograr resultados basados ​​en KPI. Debe integrarse en entornos de TI complejos, cumplir con los requisitos regulatorios e implementar sólidas medidas de seguridad de datos. La IA de consumo, por otro lado, prioriza la facilidad de uso y la gratificación instantánea, a menudo en detrimento de la seguridad y el cumplimiento normativo.

Estas diferencias estructurales explican por qué el mismo modelo subyacente funciona de maravilla en aplicaciones de consumo, pero falla en entornos empresariales. La IA empresarial no solo debe ser técnicamente funcional, sino también integrarse en los procesos de negocio existentes, cumplir con los requisitos de gobernanza y demostrar creación de valor a largo plazo.

Estrategias de éxito: Cómo el cinco por ciento supera la brecha

Las pocas empresas que logran superar la brecha de GenAI siguen un patrón reconocible. Tratan a las startups de IA menos como proveedores de software y más como proveedores de servicios empresariales, comparables a consultoras o socios de externalización de procesos empresariales. Estas organizaciones exigen una profunda alineación con los procesos y datos internos, evalúan las herramientas en función de los resultados operativos en lugar de los modelos de referencia, y abordan la implementación como una coevolución a través de los fracasos iniciales.

Cabe destacar que las alianzas externas tienen una tasa de éxito aproximadamente el doble que la del desarrollo interno. Si bien el 67 % de las alianzas estratégicas resultan en una implementación exitosa, solo el 33 % de las iniciativas de desarrollo interno logran este objetivo. Estas alianzas suelen ofrecer una rentabilidad más rápida, menores costos generales y una mejor alineación con los flujos de trabajo operativos.

Los compradores exitosos identifican las iniciativas de IA de los gerentes de primera línea en lugar de los laboratorios centrales, lo que permite a los responsables del presupuesto y a los administradores de dominio identificar problemas, evaluar herramientas y guiar las implementaciones. Esta adquisición ascendente, junto con la responsabilidad ejecutiva, acelera la adopción y mantiene la coherencia operativa.

Disrupción específica de la industria: la tecnología lidera, otros siguen con vacilación

La brecha de GenAI es claramente evidente a nivel industrial. A pesar de la alta inversión y la amplia actividad piloto, solo dos de los nueve sectores principales (tecnología y medios/telecomunicaciones) muestran signos claros de disrupción estructural. Todos los demás sectores siguen atrapados en el lado equivocado de la transformación.

La industria tecnológica está presenciando cómo nuevos competidores ganan cuota de mercado y transforman los flujos de trabajo. Los medios de comunicación y las telecomunicaciones están experimentando el auge del contenido nativo de IA y la evolución de la dinámica publicitaria, al tiempo que las empresas consolidadas siguen creciendo. Los servicios profesionales muestran mejoras en la eficiencia, pero la atención al cliente se mantiene prácticamente sin cambios.

La situación es particularmente dramática en las industrias tradicionales: la energía y los materiales muestran una adopción casi nula y una experimentación mínima. Las industrias avanzadas se limitan a pilotos de mantenimiento sin cambios significativos en la cadena de suministro. Esta discrepancia entre inversión y disrupción demuestra la brecha de GenAI a nivel macro: experimentación generalizada sin transformación.

La perspectiva alemana: desafíos y oportunidades especiales

Las empresas alemanas se enfrentan a retos específicos en la implementación de la IA. Solo el 6 % de las empresas alemanas están óptimamente preparadas para la inteligencia artificial, lo que supone un descenso en comparación con el año anterior. En una comparación internacional, Alemania ocupa el sexto lugar en Europa en cuanto a empresas totalmente preparadas para la IA.

Un problema particular es que el 84 % de los ejecutivos alemanes temen repercusiones negativas si no implementan sus estrategias de IA en los próximos 18 meses. Al mismo tiempo, tres cuartas partes de las empresas alemanas no han implementado políticas de IA. Solo el 40 % cuenta con suficiente personal especializado para satisfacer las necesidades de IA.

Los principales obstáculos para las empresas alemanas incluyen la escasez de personal cualificado (34 % en comparación con el 28 % a nivel mundial), los desafíos de ciberseguridad y cumplimiento normativo (33 %) y los problemas de escalabilidad de la infraestructura de datos (25 %). La incertidumbre regulatoria, las reservas culturales y cierto escepticismo tecnológico agravan estos problemas.

Sin embargo, surgen oportunidades: las empresas alemanas pueden combinar sus fortalezas en precisión y calidad con las innovaciones de IA. En sectores como la ingeniería mecánica y la automoción, la IA puede ayudar a optimizar los procesos y mejorar aún más la calidad del producto. Una IA especializada nunca se cansa, incluso después de miles de iteraciones, y puede aprovechar al máximo ese último porcentaje para alcanzar la perfección.

IA agente: la siguiente etapa evolutiva

La solución a la brecha de aprendizaje reside en la denominada IA ​​agéntica, un tipo de sistemas que integran la memoria persistente y el aprendizaje iterativo desde cero. A diferencia de los sistemas actuales, que requieren contexto completo en cada ocasión, los sistemas agénticos conservan la memoria persistente, aprenden de las interacciones y pueden orquestar flujos de trabajo complejos de forma autónoma.

Los primeros experimentos de la empresa con agentes de servicio al cliente que manejan consultas completas de principio a fin, agentes de procesamiento financiero que monitorean y aprueban transacciones de rutina y agentes de canal de ventas que rastrean la interacción en todos los canales demuestran cómo la autonomía y la memoria abordan las brechas centrales identificadas.

La infraestructura para respaldar esta transición está surgiendo a través de marcos como el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), Agente a Agente (A2A) y NANDA, que facilitan la interoperabilidad y la coordinación de agentes. Estos protocolos generan competencia en el mercado y rentabilidad al permitir la colaboración entre agentes especializados en lugar de requerir sistemas monolíticos.

Soluciones prácticas para empresas

Las empresas que buscan reducir la brecha de la GenAI deben adoptar varias estrategias. En primer lugar, es crucial evitar las exigencias indiscriminadas: cuando los ejecutivos abogan por la IA en todas partes, constantemente, demuestran falta de criterio en la aplicación de la tecnología. La GenAI no es adecuada para todas las tareas y no puede leer la mente.

La mentalidad del empleado juega un papel crucial: Las investigaciones demuestran que los empleados con una combinación de alta capacidad de acción y optimismo (los llamados "pilotos") utilizan GenAI con un 75 % más de frecuencia en el trabajo que los "pasajeros" con baja capacidad de acción y optimismo. Los pilotos utilizan la IA adecuadamente para alcanzar sus objetivos y potenciar su creatividad, mientras que los pasajeros son más propensos a usar la IA para evadir el trabajo.

Se debe prestar especial atención al retorno a la colaboración. Muchas de las tareas necesarias para un trabajo exitoso con IA (proporcionar indicaciones, ofrecer retroalimentación, describir el contexto) son colaborativas. El trabajo actual requiere cada vez más colaboración, no solo con humanos, sino también con IA. Workslop es un excelente ejemplo de las nuevas dinámicas colaborativas introducidas por la IA, que probablemente mermen la productividad en lugar de mejorarla.

Factores de éxito organizacional y gestión del cambio

Una implementación exitosa de IA requiere diseños organizacionales específicos. Las empresas más exitosas descentralizan la autoridad de implementación, manteniendo al mismo tiempo la rendición de cuentas. Permiten a los gerentes de primera línea y a los expertos en el sector identificar casos de uso y evaluar herramientas, en lugar de depender exclusivamente de funciones centralizadas de IA.

Aprender de la economía sumergida de la IA es especialmente importante. Muchas de las implementaciones empresariales más sólidas comenzaron con usuarios avanzados: empleados que ya habían experimentado con herramientas de productividad personal como ChatGPT o Claude. Estos "prosumidores" comprenden intuitivamente las capacidades y limitaciones de GenAI y se convierten en los primeros promotores de soluciones aprobadas internamente.

Medir y comunicar el éxito requiere nuevos enfoques. Mientras que las métricas de software tradicionales se centran en la funcionalidad y la adopción por parte del usuario, la IA empresarial debe evaluarse en función de los resultados de negocio y las mejoras de procesos. Las empresas deben aprender a cuantificar y comunicar mejoras sutiles pero importantes, como la reducción de infracciones de cumplimiento normativo o la aceleración de los flujos de trabajo.

La ventana de oportunidad que se cierra

La ventana para cerrar la brecha de GenAI se está cerrando rápidamente. Las empresas exigen cada vez más sistemas que se adapten con el tiempo. Microsoft 365 Copilot y Dynamics 365 ya integran memoria persistente y bucles de retroalimentación. La versión beta de memoria ChatGPT de OpenAI plantea expectativas similares en herramientas de uso general.

Las startups que actúen con rapidez para cerrar esta brecha mediante el desarrollo de agentes adaptativos que aprenden de la retroalimentación, el uso y los resultados pueden establecer ventajas competitivas duraderas para sus productos gracias a los datos y a una integración profunda. El margen de oportunidad es limitado: ya se están llevando a cabo proyectos piloto en muchos sectores. En los próximos trimestres, varias empresas establecerán relaciones con proveedores que serán prácticamente imposibles de desmantelar.

Las organizaciones que invierten en sistemas de IA que aprenden de sus datos, flujos de trabajo y retroalimentación generan costos de cambio que se acumulan mensualmente. Un director de TI de una empresa de servicios financieros de 5 mil millones de dólares lo resumió: «Actualmente estamos evaluando cinco soluciones GenAI diferentes, pero el sistema que mejor aprenda y se adapte a nuestros procesos específicos será el que finalmente nos gane. Una vez que invertimos tiempo en entrenar un sistema para que comprenda nuestros flujos de trabajo, los costos de cambio se vuelven prohibitivos».

La brecha de GenAI es real y profunda, pero no insalvable. Las empresas que comprenden las causas subyacentes (la brecha de aprendizaje, los desafíos del diseño organizacional y los sesgos de inversión) y actúan en consecuencia pueden aprovechar al máximo el poder transformador de la inteligencia artificial. Sin embargo, el tiempo para actuar es limitado y el coste de la espera aumenta exponencialmente.

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Konrad Wolfenstein

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