¿Está fracasando la IA Generativa en las empresas?
🚨 Un análisis del reporte del MIT y mi experiencia
La inteligencia artificial generativa (IAG) ha sido uno de los grandes protagonistas en la transformación de los últimos años. Sin embargo, un reciente reporte del MIT, citado por Fortune (MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing | Fortune), revela una cifra preocupante: el 95% de los pilotos de IA generativa en empresas están fracasando. ¿Qué está pasando? ¿Por qué tantas iniciativas no logran consolidarse? Y más importante aún: ¿cómo evitar que esto siga ocurriendo?
📊 El dato que sacudió al mundo corporativo
Según el artículo de Fortune publicado el 18 de agosto de 2025, el informe del MIT muestra que la mayoría de los proyectos piloto de IAG no pasan de la fase experimental. Los CFOs están empezando a cuestionar el retorno de inversión (ROI) de estas tecnologías, y en muchos casos, se están frenando nuevas iniciativas por falta de resultados tangibles.
El problema no parece ser la tecnología en sí, sino cómo se está implementando.
🧩 ¿Por qué fallan los pilotos de IA generativa?
El reporte identifica varios factores:
- Falta de alineación entre los casos de uso y las necesidades reales del negocio.
- Capacitación superficial o genérica.
- Ausencia de métricas claras de éxito.
- Desconexión entre los equipos técnicos y los usuarios finales.
Imagen creada con M365 Copilot Chat
💬 Mi experiencia: la adopción de IAG no es solo capacitación y sobrevuelos, es personalización
Desde mi experiencia en múltiples proyectos de IAG con Copilot, puedo afirmar que la adopción efectiva solo ocurre cuando el usuario se ve reflejado en el resultado. No basta con mostrar cómo funciona una herramienta de IA. Hay que ir más allá.
La adopción no es una capacitación genérica ni un sobrevuelo genérico. Es mostrarle al usuario cómo la IA puede resolver sus problemas reales, con sus datos, en su contexto.
Cuando se presentan casos de uso personalizados, adaptados a la realidad del equipo o del negocio, el usuario entiende el valor. Lo ve. Lo siente. Y lo adopta.
En cambio, si el usuario no se ve reflejado, si se dan escenarios que no tienen nada que ver con su día a día, el resultado es el opuesto: la herramienta se deja de lado, se pierde tiempo y, peor aún, se lesiona la reputación de la IA. Se pierde credibilidad.
🛠️ ¿Cómo lograr una adopción real?
Aquí algunas claves que han funcionado en los proyectos que he liderado:
- Identificar casos de uso concretos: No empezar por la tecnología, sino por los problemas del negocio.
- Involucrar al usuario desde el inicio: Que participe en el diseño del piloto.
- Mostrar resultados rápidos y relevantes: Pequeñas victorias que generen confianza.
- Medir el impacto: No solo en eficiencia, sino en percepción y uso real.
- Iterar y adaptar: La adopción es un proceso, no un evento.
🧭 la IA generativa no está fallando, estamos fallando en cómo la presentamos
El reporte del MIT es un llamado de atención... NO para abandonar la IA generativa, sino para replantear cómo la estamos introduciendo en las organizaciones.
La tecnología tiene un potencial enorme, pero solo se materializa cuando se conecta con las personas. Y eso requiere empatía, personalización y una estrategia clara de adopción.
La clave no está en la IA, sino en cómo logramos que el usuario diga: “esto me sirve”.
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