¿Qué ROI? Los fallos de la IA llevan a los CEO a replantearse su adopción

Casi tres años después de que el lanzamiento de ChatGPT iniciara una nueva revolución, sigue siendo difícil obtener un retorno de la inversión en materia de inteligencia artificial (IA).

Solo el 25% de las iniciativas de IA de los últimos años han cumplido las expectativas de retorno de la inversión, según los directores ejecutivos encuestados por el IBM Institute for Business Value. Mientras tanto, las organizaciones han logrado implementaciones en toda la empresa con solo el 16% de los proyectos de IA.

Parte del problema ha sido que las organizaciones no saben en qué se están metiendo. Casi dos tercios de los directores ejecutivos reconocen que el miedo a quedarse atrás impulsa la inversión en nuevas tecnologías antes de tener una comprensión clara de su valor. A menudo, esto da lugar a precipitarse en un proyecto de IA para obtener un retorno de la inversión o lanzar uno solo para aparentar, lo que no es una receta para el éxito.

Los expertos en TI que han sido testigos de la fiebre del oro de la IA de los últimos dos años y medio no se sorprenden del rendimiento mediocre de los proyectos de IA.

“Los resultados de esta encuesta coinciden en gran medida con lo que observamos en todo el sector”, afirma Ivan Navodnyy, director de Producto del proveedor de soluciones fintech B2BROKER. “Olvídate de obtener un retorno de la inversión cuantificable; solo una pequeña parte de los proyectos de IA llegan siquiera a la fase de producción”.

Muchas organizaciones se han lanzado a la IA porque es una tecnología de moda, pero los líderes no han averiguado qué problema están tratando de resolver, añade Navodnyy.

“Quieren que su marca se vea como una marca que da prioridad a la IA, pero a menudo la aplican a problemas que no son urgentes, como experimentar con la generación de contenidos, en lugar de identificar un problema empresarial fundamental que hay que resolver”, afirma. “No se trata simplemente de subirse al tren de la IA. Se trata de asegurarse de que se va en la dirección correcta y de que realmente se necesita”.

Falta de experiencia

Muchos líderes empresariales y de TI se han apresurado a adoptar la IA sin tener en cuenta la experiencia interna o la necesidad de vender la tecnología a los usuarios internos, impulsados en parte por el miedo a quedarse atrás, sostiene Navodnyy.

“Cuando los líderes sienten la presión de actuar con rapidez solo para seguir siendo competitivos, a veces pueden saltarse pasos críticos y dar prioridad a la velocidad de implementación por encima de la calidad del producto”, explica. “Es un enfoque muy imprudente y una forma fácil de acabar desperdiciando recursos y dañando la reputación”.

La velocidad de la revolución de la IA ha contribuido a que los directores generales se lancen a esta tecnología antes de que sus organizaciones estén preparadas, afirma Neil Dhar, socio director global de IBM Consulting.

El ritmo de cambio de la IA ha generado preocupación entre los directores generales sobre cómo anticiparse a las necesidades empresariales, señala. La precisión de las previsiones fue la principal preocupación de los directores generales en la encuesta de IBM de 2025, mientras que la innovación de productos fue la principal preocupación en 2024, y la productividad y la rentabilidad fueron las cuestiones más importantes para los directores generales en 2023.

“Los directores generales tienen que estar constantemente atentos a lo que puede suceder y a cómo se manifestaría la disrupción en sus respectivos negocios y sectores”, añade Dhar. “Mientras lo hacen, deben estar al tanto de las macrotendencias y reaccionar en consecuencia”.

Aun así, muchas organizaciones avanzaron antes de estar preparadas para tener éxito con la IA, añade Dhar. Por ejemplo, muchas empresas pusieron en marcha iniciativas sin haber limpiado sus datos internos para su uso con IA, afirma.

“Debido a que la IA llegó tan rápido, hubo mucha gente que empezó a hacer ejercicios de skunk-work para ciertas cosas que tal vez afectan a una parte muy pequeña de una organización, en lugar de mirar el panorama general y preguntarse: ¿Esto tiene valor para la empresa?”, dice.

Evalúa los riesgos y los beneficios

Además de no sentar unas bases sólidas para el éxito de la IA, muchas organizaciones no han sabido prever el tiempo y la inversión necesarios para obtener un retorno de la inversión con sus proyectos de IA, afirma Nagmani Lnu, director de ingeniería de calidad de la empresa de servicios financieros SWBC.

“Antes de introducir la IA, debemos asegurarnos de que contamos con el ecosistema adecuado para entrenar el modelo de forma eficaz y garantizar un resultado perfecto”, afirma. “Los errores serán costosos. Queremos centrarnos en el área más accesible y menos arriesgada”.

A pesar de los errores del pasado, las organizaciones siguen necesitando adoptar la tecnología, afirma Dhar, de IBM Consulting. “Esta tecnología va a seguir evolucionando y va a tener un profundo impacto en todos los sectores y todas las funciones”, añade. “Si no se averigua realmente cuál es la historia de la IA generativa, se quedará atrás”.

Sin embargo, según la encuesta, los directores generales podrían estar empezando a replantearse la forma en que adoptan la IA. Solo el 37% de los directores generales afirma que es mejor actuar “rápido y estar equivocado” que “correcto y lento” a la hora de adoptar nuevas tecnologías, lo que supone un cambio con respecto a los inicios de la IA generativa.

Aproximadamente dos tercios de los directores generales afirman que ahora se inclinan por casos de uso de la IA basados en el retorno de la inversión, lo que supone un cambio con respecto a los últimos años. Los CIO también están cambiando de opinión sobre la IA, pasando últimamente de la experimentación a las aplicaciones prácticas.

Cuidado con subestimar el esfuerzo necesario

Las organizaciones deben mirar antes de dar un salto, añade Lnu, de SWBC. “Quien va despacio, llega lejos”, afirma. “Hay que comprender el riesgo antes de actuar y evaluar si el retorno de la inversión es convincente y supera el riesgo”.

La mayoría de las empresas han subestimado considerablemente el esfuerzo que supone pasar de un prototipo prometedor de IA a un sistema a nivel de producción que aporte valor a gran escala, afirma Zulifkar Ramzan, director de Tecnología de Point Wild, empresa matriz de varios proveedores de ciberseguridad.

Muchos proyectos de IA fracasan no porque la tecnología sea defectuosa, sino porque la organización carece de las habilidades internas necesarias para que funcione, afirma.

“La IA es una herramienta poderosa, pero un tonto con una herramienta sigue siendo un tonto”, añade Ramzan. “Escribir el código básico de la IA puede llevarle a un ingeniero entre unos días y una semana, pero poner esa capacidad en producción puede llevar meses y un equipo enorme”.