{"id":95783,"date":"2025-09-29T07:05:59","date_gmt":"2025-09-29T07:05:59","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=95783"},"modified":"2025-09-29T07:05:59","modified_gmt":"2025-09-29T07:05:59","slug":"mucho-ruido-y-pocas-nueces","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=95783","title":{"rendered":"mucho ruido y pocas nueces"},"content":{"rendered":"
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El impacto de la IA generativa en las empresas ha sido uno de los temas m\u00e1s debatidos en los \u00faltimos a\u00f1os, con promesas de transformar sectores enteros<\/a>, crear nuevas oportunidades de negocio<\/a> y, sobre todo, arrojar incertidumbre sobre el futuro profesional<\/a> de millones de trabajadores.<\/p>\n

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Sin embargo, un reciente informe del MIT ha sacado a la luz una realidad menos optimista: la mayor\u00eda de los grandes experimentos con IA generativa desplegados en las empresas, no logran los resultados esperados<\/a>, a pesar de que se est\u00e1 invirtiendo en ellos ingentes cantidades de dinero.<\/a> Dicho de otro modo: mucho ruido y pocas nueces.<\/p>\n

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El \u00abfracaso\u00bb de la IA en las empresas<\/strong>. Las cifras son claras. Seg\u00fan el estudio ‘The GenAI Divide: State of AI in Business 2025’<\/em><\/a> elaborado por el MIT, solo el 5% de los proyectos piloto de IA generativa en grandes empresas alcanzan un impacto positivo y medible en sus ingresos. El resto, un abrumador 95% de los proyectos, no consigue transformar de manera efectiva ninguna parte esencial de la organizaci\u00f3n ni obtener un retorno de la inversi\u00f3n, lo que pone en duda la fiebre global por adoptar la IA de forma acelerada.<\/p>\n

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Es importante subrayar que el informe considera \u00abfracaso\u00bb la ausencia de retorno econ\u00f3mico derivado de la transformaci\u00f3n de la empresa. Eso no significa que el proyecto de IA no aporte incrementos de la productividad<\/a> de sus empleados o en la mejora de sus productos, como se puede inferir del t\u00e9rmino \u00abfracaso\u00bb utilizado en el estudio, tal y como detallan<\/a> en Futuriom<\/em>.<\/p>\n

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ChatGPT no transforma, pero es de gran ayuda<\/strong>. Seg\u00fan se detalla en el estudio, el problema del escaso \u00e9xito transformador de los proyectos de IA en las empresas no est\u00e1 relacionado con la calidad de los modelos de IA en s\u00ed mismos, sino m\u00e1s bien con lo que los investigadores llaman \u00abbrecha de aprendizaje\u00bb, tanto para las herramientas como para las propias empresas.<\/p>\n

Los autores del estudio destacan que el fracaso radica en una integraci\u00f3n empresarial mal orientada. Los modelos de IA generalistas, como ChatGPT o Copilot, son eficaces como asistentes para mejorar la productividad<\/a> de los empleados a nivel personal. Sin embargo, no logran adaptarse a los flujos de trabajo especializado de las \u00a0empresas, y se estancan cuando intentan replicar procesos a mayor escala. Es decir, funcionan muy bien en las demos, pero cuando deben enfrentarse a las variables de los procesos del d\u00eda a d\u00eda, fallan<\/a>.<\/p>\n

De acuerdo con el informe, el 80% de las empresas consideraron utilizar un modelo generalista para realizar una determinada tarea en la empresa, de estos, el 50% finalmente puso en marcha un proyecto piloto, y el 40% de ellos se implement\u00f3 con \u00e9xito, lo cual es un porcentaje muy elevado. Sin embargo, su efecto no es transformador<\/a> ya que se plantea como una herramienta de apoyo a los empleados y no genera un retorno directo medible (es un retorno indirecto en productividad).<\/p>\n

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La clave son los agentes de IA especializados<\/strong>. En cambio, los agentes de IA<\/a>, mucho m\u00e1s sencillos y especializados en realizar una sola tarea, si consiguen transformar el \u00e1rea en la que se aplican ya que implican automatizaci\u00f3n<\/a> y hacen innecesaria la supervisi\u00f3n humana. As\u00ed lo explicaba<\/a> a Fortune<\/em> Aditya Challapally, principal autor del informe: \u00abalgunas grandes compa\u00f1\u00edas y startups han visto crecer sus ingresos de cero a 20 millones de d\u00f3lares en un a\u00f1o porque eligen bien el problema a resolver, ejecutan de manera precisa y colaboran con socios que realmente utilizan sus herramientas\u00bb.<\/p>\n

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Seg\u00fan se detalla en el informe, un 60% de las empresas encuestadas investigaron la posibilidad de implementar este modelo. De esos, solo el 20% lo puso a prueba en un proyecto piloto. Solo el 5% termin\u00f3 por implementarse y automatizar completamente esa tarea<\/a>. Es lo que el estudio considera \u00ab\u00e9xito\u00bb.<\/p>\n

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La IA pisa el acelerador, no cambia de coche<\/strong>. El an\u00e1lisis muestra que m\u00e1s de la mitad del presupuesto destinado a IA generativa en empresas se invierte en proyectos para ventas y marketing, en los que no se est\u00e1 recuperando de forma medible la inversi\u00f3n realizada (lo cual no implica que sean un fracaso).<\/p>\n

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Los autores destacan que el verdadero retorno de inversi\u00f3n proviene de la automatizaci\u00f3n de procesos internos y de back-office. En esos casos, la inversi\u00f3n en IA comienza a recuperarse de forma inmediata ya que con la automatizaci\u00f3n del proceso se anulan todos los gastos operativos y todo es retorno. Dicho de otro modo, lo que han descubierto los investigadores del MIT es que mientras apostar por herramientas de apoyo es como pisar el acelerador de un coche para ir m\u00e1s r\u00e1pido, automatizar las tareas con agentes de IA<\/a> es como cambiar el coche entero. La consultora Gartner, es menos optimista<\/a> y estima que en unos a\u00f1os el 40% de esos \u00abcoches\u00bb se estrellar\u00e1.<\/p>\n

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El informe tambi\u00e9n se\u00f1ala la diferencia entre las soluciones creadas a medida por las empresas y las herramientas adquiridas a proveedores especializados. Solo el 33% de los sistemas internos logran alg\u00fan \u00e9xito, mientras que las soluciones externas alcanzan tasas positivas en torno al 67% de los casos.<\/p>\n

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La \u00abshadow AI\u00bb y el impacto en el trabajo<\/strong>. Los investigadores detectaron lo que denominaron \u00abshadow AI\u00bb o uso no oficial<\/a> de herramientas como ChatGPT por parte de empleados. Eso evidencia tanto el inter\u00e9s por utilizar la IA para reducir la carga de trabajo como la falta de una estrategia corporativa<\/a> clara para la IA. Por ese motivo, la medici\u00f3n del impacto real de la IA en productividad y los beneficios que aporta es todav\u00eda una asignatura pendiente para las empresas que desean justificar su inversi\u00f3n.<\/p>\n

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Por \u00faltimo, destacan que, a tenor de las bajas cifras de \u00e9xito en la implementaci\u00f3n de la IA como medio de automatizaci\u00f3n y su implantaci\u00f3n como asistente, la disrupci\u00f3n en el empleo ya es visible en \u00e1reas como atenci\u00f3n al cliente y tareas administrativas<\/a>. No obstante, gracias a ese papel como \u00abayudante\u00bb y no como \u00abejecutante\u00bb, en vez de encontrarnos ante millones de despidos<\/a>, la tendencia entre las empresas que han integrado IA es la de no cubrir los puestos que quedan vacantes, concentr\u00e1ndose especialmente en trabajos que antes se externalizaban<\/a> por considerarse de bajo valor a\u00f1adido.<\/p>\n

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En Xataka | Unos investigadores crearon una empresa donde todos los empleados eran agentes IA. No hicieron ni una cuarta parte del trabajo<\/a><\/p>\n

Imagen | Unsplash (Alber<\/a>, Flipsnack<\/a>)<\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El impacto de la IA generativa en las empresas ha sido uno de los temas m\u00e1s debatidos en los \u00faltimos a\u00f1os, con promesas de transformar sectores enteros, crear nuevas oportunidades de negocio y, sobre todo, arrojar incertidumbre sobre el futuro profesional de millones de trabajadores. Sin embargo, un reciente informe del MIT ha sacado a […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":95784,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-95783","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/95783","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=95783"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/95783\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/95784"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=95783"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=95783"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=95783"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}