El 95% de los proyectos de IA no falla por la tecnología: falla por la empresa
Cómo pasar de demos brillantes a sistemas rentables exige ingeniería de procesos, no solo algoritmos
Diciembre de 2025. Existe una cifra que está recorriendo los comités de dirección y que está empezando a enfriar el entusiasmo por la Inteligencia Artificial: el 95% de las organizaciones que están invirtiendo en IA generativa no está logrando un retorno de inversión (ROI) medible.
Para entender este dato, hay que mirar el informe The GenAI Divide 2025 (MIT Project NANDA / MLQ.ai). Mientras que casi todas las empresas están experimentando, solo un 5% logra que ese impacto llegue al P&L (Profit and Loss, o cuenta de resultados).
La conclusión es incómoda: el problema no es que la IA no funcione. El problema es que pasar de una "demo brillante" a un sistema rentable es un desafío de estructura empresarial, no de algoritmos.
En un vistazo: El 95% de las organizaciones que invierten en IA generativa no logra un ROI medible. La adopción real está lejos de ser universal: en la UE, solo el 20% de empresas reporta uso de IA en 2025. El fracaso no es tecnológico sino estructural. Los proyectos mueren por nueve razones críticas: el "Teatro de Pilotos" (pilotos que nunca pasan a producción), confundir productividad individual con margen real, vacío de propiedad del proceso, datos no preparados, el iceberg de costes ocultos (integración, LLMOps, seguridad), la trampa de la verificación manual, el freno del compliance, la falsa idea de que la IA se "compra" en lugar de absorberse, y la presión del hype que promete automatización total. Cuando el dinero es caro, el piloto debe pagar las facturas. El ROI falla porque estamos metiendo tecnología del siglo XXI en estructuras del siglo XX.
La realidad detrás de los números
Y conviene añadir una corrección al relato dominante: la adopción real aún está lejos de ser universal. En la UE, solo el 20% de empresas (≥10 empleados) reporta uso de tecnologías de IA en 2025. En Italia, la cifra reportada para 2025 fue 16,4%, con barreras citadas como falta de habilidades, incertidumbre regulatoria, protección de datos y costes.
Esto encaja con el patrón: mucha conversación, muchos pilotos, poca producción rentable.
Aquí están las 9 razones por las que la mayoría de los proyectos mueren en el camino:
1. El "Pilot Theatre" (Teatro de Pilotos)
Muchos proyectos nacen para enviar una señal ("estamos innovando") más que para cambiar el negocio. Un piloto vive en un entorno protegido: datos limpios, soporte humano constante y alta tolerancia al error. Pero la producción es hostil: requiere seguridad, auditoría y responsabilidad legal.
El piloto prueba si algo "parece" funcionar; la producción prueba si el sistema resiste el mundo real.
2. Confundir productividad individual con margen real
La IA redacta correos o resume actas en segundos. Eso es mejora personal, pero no siempre es ROI empresarial. Para que haya retorno, ese tiempo ahorrado debe traducirse en:
- Menos horas pagadas o menos subcontratación.
- Menos errores con impacto económico directo.
- Más capacidad de venta sin aumentar la estructura de costes.
Si el ahorro de tiempo se diluye en "hacer más de lo mismo", caemos en la Paradoja de Jevons: la eficiencia genera más consumo de recursos, pero no más beneficio.
3. El vacío de propiedad: No hay dueño del proceso
Si la IA se implanta como una herramienta opcional, solo "adorna". Para que transforme, necesita un dueño (el Director de Operaciones, de Finanzas o de Ventas) con poder para rediseñar el flujo de trabajo.
Sin rediseño, la IA aumenta la velocidad local, pero el margen de la empresa no se mueve.
4. Datos que no están listos (AI-Ready Data)
Gartner predice que para 2026 se abandonará el 60% de los proyectos de IA por falta de datos preparados. No es solo "limpiar excels"; es gobierno de datos, trazabilidad y permisos. Sin esta base, cada despliegue es deuda técnica y un riesgo de seguridad latente.
Y aquí hay una clave operativa: "tener datos" no significa "tener datos operables". La "ilusión de preparación" (data lakes masivos pero inútiles por silos, rigidez, permisos y ausencia de contexto de negocio) es una fábrica de pilotos eternos.
5. El iceberg de costes: El modelo es solo el 20%
El presupuesto de un piloto suele ignorar los costes de integración. Un sistema real exige:
- Conexión con el ERP (sistema de planificación de recursos) o el CRM (gestión de clientes).
- LLMOps: el mantenimiento y monitoreo constante del modelo para que no pierda calidad (drift).
- Ciberseguridad y control de identidades.
El piloto encaja "a mano"; la empresa exige que encaje de forma automática y escalable.
Nota crítica: este punto es donde más se destruye el ROI sin que nadie lo vea a tiempo. El coste total no es "usar un LLM"; es operar un sistema socio-técnico con controles, registro y mantenimiento continuo.
6. La trampa de la verificación: Generar rápido, validar lento
Si tu automatización requiere que un humano revise cada frase para evitar "alucinaciones" (errores de la IA), has creado una fábrica de retrabajo.
Si la verificación es más lenta que la ejecución manual previa, la economía unitaria del proyecto colapsa.
7. El freno del Compliance y el Riesgo
En un experimento se tolera el riesgo. En producción, aparecen las exigencias de privacidad, sesgos algorítmicos y responsabilidad legal. Cumplir con esto suele ralentizar el proyecto o elevar los costes operativos, matando la fantasía del "beneficio inmediato".
Aquí conviene decirlo con respaldo institucional: un despliegue serio exige gestión del riesgo, gobernanza y controles (trazabilidad, evaluación, monitorización, gestión de incidentes). Este enfoque está alineado con marcos como el NIST AI Risk Management Framework.
8. La IA no se compra, se absorbe
El mercado vende la IA como un software que se "instala". La realidad es que la IA es una capacidad que se absorbe. Esto exige tocar lo que más duele en una organización: roles, responsabilidades, métricas de éxito y cultura del dato.
9. La presión del Hype (Expectativas infladas)
El mercado empuja la IA hacia la "automatización total" porque eso vende titulares. Pero la IA es sólida hoy en tareas acotadas (clasificación, extracción de datos, soporte interno). Forzarla a ser un "milagro" que sustituya el juicio humano complejo es lo que dispara los costes y garantiza el fracaso del retorno.
Y este patrón no se detiene en "GenAI de copiloto": se está repitiendo con el relato de los "agentes". Gartner ya avisa de que más del 40% de proyectos de agentic AI se cancelarán antes de finales de 2027 por costes crecientes, valor de negocio incierto o controles de riesgo insuficientes.
Conclusión: Cuando el dinero es barato, un piloto es marketing; cuando es caro, debe pagar
El ROI no falla porque la IA sea humo; falla porque estamos intentando meter tecnología del siglo XXI en procesos y estructuras del siglo XX.
Además, hay una factura material que se suele ignorar: la infraestructura digital no es etérea. La IEA estima que los centros de datos consumieron 415 TWh en 2024 y proyecta alrededor de 945 TWh en 2030, con la IA como motor principal del crecimiento.
Pregunta final: ¿Tu empresa está haciendo ingeniería de procesos o simplemente "Teatro de Pilotos"?
Glosario rápido para no perderse
- ROI: Retorno de Inversión.
- P&L: Cuenta de Pérdidas y Ganancias.
- GenAI: IA Generativa (la que crea contenido nuevo).
- LLMOps: Operaciones de Modelos de Lenguaje (gestión del ciclo de vida de la IA).
- ERP/CRM: Los sistemas centrales de gestión y clientes de una empresa.
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