Informe demoledor del MIT reveló que las iniciativas de IA Generativa aplicada en empresas no generan ingresos y fracasan, teniendo como inversión más de 40 millones de dólares, quedando estos proyectos en fase piolo y no siendo integrados finalmente. Lo más llamativo es que la finalidad de este informe no es ser alarmista, si no mostrar la dificultad de las empresas frente a la IA Generativa, pero, la difusión por parte de otros medios ocasionó que se genere una postura alarmista en base a un estudio que tenía un fin netamente informativo.

Un sacudón en los mercados tecnológicos

En los últimos días, el índice Nasdaq experimentó una fuerte presión bajista: de moverse cerca de los 21.700 puntos, retrocedió hasta tocar los 20.900 en ciertas jornadas. La causa inmediata no fueron las expectativas sobre la Reserva Federal ni un movimiento macroeconómico global, sino un informe académico que cayó como un balde de agua fría sobre los inversores.

El detonante fue un estudio del Massachusetts Institute of Technology (MIT) sobre el estado real de la inteligencia artificial generativa (GenAI) en el mundo corporativo. Apenas difundido, el reporte disparó liquidaciones en acciones tecnológicas y de fabricantes de chips, alimentando el temor de que el boom de la IA esté inflando una burbuja.

La cruda realidad de la IA en las empresas

Según la investigación, parte del Proyecto NANDA del MIT Media Lab, las empresas estadounidenses han invertido entre 35.000 y 40.000 millones de dólares en iniciativas de IA generativa. Sin embargo, el 95 % de los proyectos están estancados en fase piloto, sin impacto real en ingresos o resultados.

Solo un 5 % de los pilotos logra generar millones en valor para las organizaciones. La diferencia clave está en cómo se implementa la IA:

• Las compañías que adquieren soluciones especializadas y crean alianzas muestran tasas de éxito cercanas al 67 %.

• En contraste, los proyectos de desarrollo interno fracasan en dos de cada tres casos, principalmente por problemas de integración y adaptación a flujos de trabajo.

Los investigadores señalan que el problema no está en los modelos de IA en sí, sino en la “brecha de aprendizaje”: herramientas genéricas como ChatGPT funcionan bien a nivel individual, pero se estancan en contextos empresariales porque no aprenden ni se ajustan a los procesos internos.

El uso real de la IA en las empresas

El informe detalla que gran parte de los presupuestos corporativos se destinan a soluciones de ventas y marketing, pero el verdadero potencial económico está en la automatización del back-office, la reducción de costos administrativos y la optimización de procesos internos.

Otro hallazgo interesante es que las pymes y empresas de mercado medio logran pasar del piloto a la implementación completa mucho más rápido (90 días en promedio) que las grandes corporaciones (más de 9 meses). Esto refleja que la agilidad organizacional es un factor determinante.

Además, se observa un fenómeno de “IA en la sombra”: empleados que usan herramientas no autorizadas (como ChatGPT o Copilot) para resolver tareas, lo que evidencia tanto la demanda como la falta de integración oficial.

La interpretación y la polémica

El informe generó polémica por su impacto en los mercados financieros. Algunos medios, como Fortune y Financial Times, resumieron los hallazgos de forma simplificada, destacando que “el 95 % de los proyectos de IA fracasan”. Esa narrativa, amplificada en titulares, provocó ventas masivas y contribuyó al retroceso del Nasdaq.

Expertos como Tim Fries (The Tokenist) señalaron que la cobertura mediática omitió matices importantes: si bien la mayoría de pilotos no generan un aumento rápido de ingresos, muchos sí aportan ahorros de costos o eficiencia operativa. Según Fries, lo que el MIT describe como una “brecha de aprendizaje” fue interpretado como un “fracaso total”, alimentando una visión pesimista que distorsionó la investigación.

Incluso, días después, el propio MIT restringió el acceso al informe completo, obligando a solicitar autorización para consultarlo, lo que aumentó la percepción de que el estudio había sido mal usado en los mercados.

Lo que se viene

El debate en torno al informe del MIT deja varias lecciones:

1. 📊 La IA generativa aún está en una etapa experimental en la mayoría de las empresas.

2. 🚀 El éxito depende más de la estrategia de adopción y la integración real con procesos, que de la potencia técnica del modelo.

3. 💡 Las narrativas mediáticas simplificadas pueden amplificar miedos y provocar movimientos de mercado exagerados.

En paralelo, voces como la de Sam Altman (OpenAI) ya habían advertido sobre la posibilidad de una burbuja de la IA, lo que, sumado al informe del MIT, creó la tormenta perfecta para las recientes caídas en Wall Street.

No hay que entrar en pánico

La brecha GenAI identificada por el MIT no significa que la IA generativa haya fracasado, sino que existe una distancia enorme entre el potencial prometido y la realidad actual en los negocios. Mientras un puñado de startups y grandes compañías logran éxitos espectaculares, la mayoría lucha por integrar estas herramientas de manera efectiva.

La enseñanza es clara: la IA no basta con adoptarla; hay que aprender a integrarla, adaptarla y construir alianzas inteligentes. Solo así pasará de ser un piloto llamativo a un motor real de crecimiento.