Un nuevo informe del MIT, titulado "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025", revela una realidad preocupante: a pesar del entusiasmo por la inteligencia artificial generativa (IA Gen), la gran mayoría de los proyectos piloto en empresas no están generando los resultados esperados. De hecho, el 95% de estos proyectos no logran un crecimiento rápido de los ingresos y se estancan, ofreciendo poco o ningún impacto medible en los resultados financieros.
La investigación, basada en 150 entrevistas con líderes, una encuesta a 350 empleados y el análisis de 300 implementaciones públicas de IA, identifica una clara división entre las historias de éxito y los proyectos fallidos. Mientras que algunas empresas, incluyendo startups lideradas por jóvenes emprendedores, han logrado un crecimiento significativo en sus ingresos gracias a la IA Gen, la mayoría se enfrenta a desafíos importantes.
Según Aditya Challapally, autor principal del informe, el problema principal no reside en la calidad de los modelos de IA, sino en la "brecha de aprendizaje" tanto para las herramientas como para las organizaciones. Los ejecutivos a menudo culpan a la regulación o al rendimiento de los modelos, pero la investigación del MIT apunta a una integración empresarial defectuosa. Las herramientas genéricas como ChatGPT pueden ser útiles para individuos debido a su flexibilidad, pero se estancan en el uso empresarial porque no aprenden ni se adaptan a los flujos de trabajo específicos de la empresa. La clave del éxito radica en identificar un problema específico, ejecutarlo bien y asociarse inteligentemente con empresas que utilicen las herramientas de IA Gen.
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