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El estudio del MIT advierte que la mayoría de las compañías invierte millones en inteligencia artificial sin lograr mejoras sostenibles ni integración efectiva.
La inteligencia artificial generativa atraviesa una etapa de fuerte expansión corporativa, pero un informe del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) sostiene que la mayoría de las inversiones no está dando resultados concretos. Según el estudio “GenAI Divide”, apenas el 5% de los proyectos piloto implementados por empresas consigue generar valor medible y sostenible, mientras que el 95% restante no logra traducirse en mejoras operativas o financieras.
El documento señala que existe una brecha creciente entre el entusiasmo que generan herramientas como ChatGPT o Copilot y la capacidad real de las compañías para integrarlas en procesos críticos. Aunque el gasto global en IA asciende a decenas de miles de millones de dólares, la mayoría de las organizaciones sigue atrapada en pruebas experimentales que no evolucionan hacia soluciones productivas a gran escala.
El MIT identifica como principal problema la falta de adaptación de las herramientas actuales a las necesidades empresariales. Muchas plataformas carecen de memoria contextual, no aprenden de interacciones previas y obligan a los usuarios a repetir información constantemente. Esa limitación reduce la eficiencia y hace que empleados y equipos vuelvan a depender de intervención humana para tareas complejas o sensibles.
El informe también advierte sobre el crecimiento de la llamada “shadow AI”, un fenómeno en el que empleados utilizan herramientas de inteligencia artificial por fuera de los sistemas oficiales de la empresa. Según los datos relevados, más del 90% de los trabajadores ya emplea aplicaciones personales de IA para automatizar tareas, mientras que apenas el 40% de las compañías cuenta con licencias corporativas formalizadas.
Para el MIT, esta situación evidencia que la adopción real de la IA está ocurriendo de manera descentralizada y sin supervisión tecnológica. Los trabajadores encuentran soluciones rápidas y eficientes en herramientas externas, mientras las implementaciones oficiales suelen avanzar con lentitud, burocracia y dificultades técnicas de integración.
El estudio además señala que gran parte de las empresas prioriza inversiones en áreas visibles como ventas y marketing, donde los resultados son más fáciles de comunicar a inversores y directorios. Sin embargo, los mayores retornos económicos aparecen en sectores internos como finanzas, administración y recursos humanos, donde la automatización permite reducir costos operativos de manera sostenida.
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Otro de los puntos destacados del informe es que la inteligencia artificial todavía no está generando despidos masivos, como anticipaban algunas proyecciones iniciales. En cambio, el impacto más visible aparece en una desaceleración de nuevas contrataciones, especialmente en tareas administrativas, atención al cliente y servicios tercerizados.
La conclusión del estudio es que la actual fiebre por la inteligencia artificial todavía está lejos de consolidarse como una revolución empresarial efectiva. El MIT advierte además sobre el riesgo de que el mercado sobredimensione el impacto inmediato de estas herramientas y proyecta que las empresas capaces de integrar sistemas más adaptativos y autónomos antes de 2027 obtendrán ventajas competitivas difíciles de revertir.
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