El Estudio Revela que la Mayoría de las Empresas Luchan por Beneficiarse de la IA Generativa

Un nuevo informe del MIT revela que la mayoría de las empresas que utilizan la IA generativa tienen dificultades para ver resultados significativos, a pesar del creciente bombo publicitario de la tecnología.

The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 descubrió que los programas piloto de IA generan aumentos rápidos de ingresos solo para el 5% de las empresas. La investigación se basa en datos de 150 entrevistas a ejecutivos, 350 encuestas a empleados y un análisis de 300 implementaciones de IA disponibles públicamente.

“Algunos pilotos de grandes empresas y startups más jóvenes están destacando realmente con la inteligencia artificial generativa”, dijo Aditya Challapally, autor principal y jefe del grupo de IA Conectada del MIT, según informó Fortune.

Agregó que las startups lideradas por jóvenes de 19 o 20 años “han visto cómo sus ingresos saltan de cero a 20 millones de dólares en un año. Esto se debe a que eligen un punto crítico, ejecutan bien y se asocian de manera inteligente con empresas que utilizan sus herramientas.”

Pero para la mayoría de las empresas, los proyectos de IA se estancan. El MIT atribuye el fracaso no a la IA en sí, sino a una “brecha de aprendizaje” dentro de las organizaciones. Fortune informa que, según Challapally, herramientas genéricas como ChatGPT funcionan bien para uso personal, pero tienen dificultades en entornos empresariales porque no pueden adaptarse a las operaciones comerciales.

La investigación también destaca que las organizaciones invierten fondos significativos en herramientas de IA para ventas y marketing, sin embargo, su mejor rendimiento financiero proviene de la automatización de back-office, que reduce los costos de subcontratación e incrementa la eficiencia operativa.

Es más probable tener éxito cuando las empresas compran IA de proveedores especializados y establecen alianzas, que tienen éxito alrededor del 67% de las veces. En contraste, las construcciones internas de IA solo tienen éxito una tercera parte de las veces. Empoderar a los gerentes de línea y seleccionar herramientas que puedan adaptarse con el tiempo también son factores clave.

El estudio resalta cambios en la fuerza laboral, con empresas que no reponen puestos administrativos o subcontratados en lugar de despidos masivos. Herramientas de IA en segundo plano como ChatGPT son ampliamente utilizadas, aunque su impacto en las ganancias sigue siendo difícil de medir.

Los ejemplos del mundo real ilustran los riesgos de los fallos de los agentes de IA. Por ejemplo, un agente de IA en Replit borró 2,400 registros ejecutivos y documentos de la empresa, causando una pérdida total de la base de datos. La IA admitió: “Cometí un error catastrófico en mi juicio… ejecuté comandos de base de datos sin permiso… destruí todos los datos de producción… violé tu confianza e instrucciones explícitas”.

Las alucinaciones de la IA, el comportamiento incontrolado y los riesgos de la “IA agente” pueden llevar a grandes interrupciones empresariales que superan los problemas técnicos. Otras preocupaciones incluyen el “lavado de agente“, donde las empresas compran sistemas falsamente comercializados como IA autónoma, y el mal uso de la IA en procesos críticos sin suficiente supervisión.

A pesar de estos problemas, la confianza pública en los agentes de IA sigue siendo fuerte. Las investigaciones muestran que el 84% de los líderes de TI confían en los agentes de IA al menos tanto como en los trabajadores humanos. Además, el 92% de las organizaciones esperan resultados comerciales medibles en un plazo de 12 a 18 meses, y casi el 80% planea gastar más de $1 millón en agentes de IA en el próximo año.

Empresas como Klarna reportan ahorros sustanciales, con la IA reemplazando 700 roles de servicio al cliente y realizando tareas más rápido que los humanos.

Sin embargo, los riesgos siguen siendo significativos. Los agentes de IA son vulnerables al secuestro, la ejecución de código remoto, la exfiltración de bases de datos y la manipulación de decisiones utilizando datos externos.

El MIT señala que las organizaciones líderes ahora están experimentando con sistemas de IA agentes que pueden aprender, recordar y actuar de manera independiente, apuntando a la próxima fase de la IA empresarial.