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Takeaways de llave de ZDNET:

• Solo el 5% de los clientes empresariales se benefician de la IA generativa.
• Un enfoque de abajo hacia arriba versus de arriba hacia abajo puede mejorar el éxito de la implementación.
• Las compañías de IA están haciendo grandes promesas en una burbuja, la mayoría de las cuales no están cumplidas.

La inversión en IA generativa puede estar en auge, pero la mayoría de las empresas individuales que lo usan aún no han visto la recompensa. De hecho, Un nuevo estudio del MIT descubrió que el 95% de las empresas que intentan aprovechar la tecnología no están viendo resultados medibles en ingresos o crecimiento.

El estudio, realizado por MIT’s Agentes en red y IA descentralizada (Nanda) Project, se basó en entrevistas con más de 150 líderes empresariales y un análisis de 300 implementaciones comerciales de IA generativa.

«Solo el 5% de los pilotos de IA integrados están extrayendo millones de valor, mientras que la gran mayoría permanece atascada sin un impacto medible de P&L», escriben los autores en el informe.

Pinta un marcado contraste entre las promesas y la realidad: mientras los desarrolladores de tecnología están vendiendo herramientas de inteligencia artificial como agentes como refuerzos de productividad, el nuevo informe de Nanda indica que para todas las minorías, excepto una pequeña minoría, la tecnología está teniendo poco o ningún efecto en las líneas inferiores de las empresas. ¿Qué explica la gran disparidad?

Lo que no funciona y que podría

Se reduce en gran medida a una cuestión de ineficiencia burocrática. Las herramientas generativas de IA pueden proporcionar ganancias de eficiencia en manos de individuos competentes, pero cuando los líderes empresariales intentan integrarlas en las operaciones y flujos de trabajo existentes en toda la empresa, tienden a arrojar una llave a la maquinaria organizacional.

La razón principal de esto, según el informe, es que los sistemas de IA generativos que la mayoría de las empresas intentan implementar internamente y a escala carecen de la capacidad de adaptarse perfectamente con los flujos de trabajo organizacionales existentes, lo que finalmente los hace más un obstáculo que un acelerador.

«La barrera central para la escala no es la infraestructura, la regulación o el talento. Es el aprendizaje», escriben los autores. «La mayoría de los sistemas Genai no retienen la retroalimentación, se adaptan al contexto ni mejoran con el tiempo». Si bien la capacidad de recordar interacciones pasadas, personalizar los resultados a diferentes contextos y aprender a lo largo del tiempo son rasgos clave de IA, los autores se refieren específicamente al contexto del uso de la tecnología dentro de las operaciones a escala empresarial.

Por lo tanto, una de las implicaciones del nuevo estudio parece ser que para que las empresas aprovechen al máximo la IA generativa, harían bien en tomar un ascenso (permitiendo a los empleados experimentar y descubrir su modo óptimo de colaboración humana-AI) en lugar de un enfoque de arriba hacia abajo (obligar a todos los empleados a usar una herramienta particular de una manera que está estrechamente controlado por ejecutivos y supervisores).

Otra tendencia que surgió del estudio fue una priorización defectuosa en la aplicación de IA generativa. Muchas empresas que no se beneficiaron de la tecnología la estaban utilizando para marketing y ventas, mientras que el 5% que lo usaba con éxito tendió a hacerlo a través de la automatización de tareas de «back-office» más de grano fino y mundano.

Basado en su estudio, los autores predicen que el éxito futuro pertenecerá a aquellas empresas que implementan modelos agentes y adaptables en los lugares correctos, mientras que aquellos que eligen un enfoque general de arriba hacia abajo continuarán siendo frustrados.

«La próxima ola de adopción no será ganada por los modelos más llamativos», escriben, «sino por los sistemas que aprenden y recuerdan y/o por los sistemas que están diseñados a medida para un proceso específico».

AI Hype y Presión cultural

En su superficie, el estudio de Nanda parece brindar apoyo a la creencia de que la IA generativa no es más que una burbuja de bomba masiva que pronto aparecerá, no muy diferente de la apurada corporativa de corta duración en el metaverso que lo precedió. Si una proporción tan masiva de las empresas no ve resultados, entonces seguramente eso significa que la tecnología se está pedaleando en promesas vacías, ¿verdad?

El tiempo lo dirá. Por ahora, las empresas de todos los ámbitos están duplicando sus inversiones en IA, clientes prometedores e inversores que el aumento de los sistemas más agentes marcará el comienzo de una edad de oro de la prosperidad, la creatividad y el ocio. Al mismo tiempo, y inmediatamente después de un lanzamiento de GPT-5 que recibió críticas mixtas, el propio CEO de Operai, Sam Altman dijo que ve una burbuja de IA tomando forma.

Mientras tanto, el abrazo cultural generalizado de la IA significa que las empresas enfrentan una gran presión para integrar la tecnología rápidamente, o arriesgarse a parecerse a los dinosaurios. Como el estudio de Nanda indica, esta prisa, en muchos casos, aparentemente está teniendo lugar a expensas de cualquier tipo de plan bien calculado y, como resultado, las inversiones en IA generativa están llevando a muchas empresas a ninguna parte.

Incluso a nivel individual, la IA generativa puede ser contraproducente a largo plazo, incluso al impulsar la productividad en el presente. Un estudio reciente realizado por Workday, por ejemplo, encontró una correlación entre el uso intensivo de la IA en el trabajo y el agotamiento de los empleados, mientras que otros estudios encuentran evidencia de que el uso de IA degrada las habilidades de pensamiento crítico.