IA en empresas: solo el 28% logra el ROI esperado

La promesa de la IA choca con la realidad operativa

Llevamos varios años escuchando el mismo relato: la inteligencia artificial reduciría costes, automatizaría tareas complejas y transformaría la infraestructura tecnológica de las empresas. Suena bien sobre el papel, pero los datos que empiezan a acumularse cuentan una historia diferente. Muchos de esos proyectos no están entregando los resultados prometidos, y eso está obligando a founders, CTO y directivos a replantear desde cero cómo se diseña e implementa una iniciativa de IA.

No se trata de un fenómeno aislado. Es una tendencia que aparece en múltiples informes y que merece atención directa si tu empresa o startup está tomando decisiones de inversión en IA ahora mismo.

Los números que ningún deck de ventas menciona

Según un estudio de Gartner citado por The Register, únicamente el 28% de los despliegues de IA en infraestructura y operaciones alcanza el retorno de inversión esperado. El resto se reparte entre proyectos que no materializan valor y casos que directamente no llegan a buen puerto, con una tasa de fracaso del 20%. Para redondear el panorama, más de la mitad de los responsables encuestados —un 57%— reconoce haber tenido al menos una iniciativa fallida.

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En paralelo, el informe ‘El estado de la IA en las empresas 2026’ de Deloitte para España revela que solo 1 de cada 4 organizaciones ha llevado al menos el 40% de sus iniciativas de IA a producción a escala. El paso de los pilotos al entorno real sigue siendo el mayor cuello de botella del sector.

Y si buscamos el impacto macroeconómico, un análisis del National Bureau of Economic Research apunta a que muchas compañías aún no detectan un impacto claro en productividad o empleo, a pesar de los volúmenes de gasto comprometidos.

¿Por qué fallan tantos proyectos de IA?

Melanie Freeze, directora de investigación en Gartner, señala que el problema rara vez está en la tecnología. Los equipos asumen que la IA resolverá tareas complejas de forma casi inmediata o que eliminará problemas operativos arrastrados durante años. Esa desconexión entre expectativa y capacidad real es el primer error.

A eso se suman factores que cualquier founder reconocerá:

Falta de talento especializado: no hay suficientes perfiles capaces de diseñar, entrenar y mantener modelos en contextos empresariales reales.
Integración con sistemas legados: conectar una solución de IA a procesos e infraestructuras ya existentes es mucho más difícil de lo que los vendors suelen reconocer.
Calidad de los datos: modelos potentes sobre datos sucios o incompletos producen resultados poco fiables, lo que genera desconfianza interna y abandono del proyecto.
Brecha entre directivos y equipos: según Accenture, existe una diferencia notable en la percepción de preparación y confianza entre la capa directiva y los empleados que deben adoptar estas herramientas en el día a día.

Dónde sí está funcionando la IA

No todo es pesimismo. Los casos de éxito tienen algo en común: casos de uso bien definidos, datos de calidad y alineación con necesidades operativas concretas. Según el propio análisis de Gartner, el 53% de los responsables reporta resultados positivos en gestión de servicios de TI y operaciones en la nube.

Más allá de la infraestructura, los sectores que están traccionando resultados reales incluyen:

Eficiencia operativa y toma de decisiones: el 68% de las empresas españolas encuestadas por Deloitte identifica estas como las principales palancas de valor.
Comercio electrónico y publicidad digital: donde los ciclos de retroalimentación son más cortos y la IA puede optimizar en tiempo real.
Movilidad autónoma: Waymo (de Alphabet) expande sus operaciones a 20 ciudades en 2026, una señal de madurez en aplicaciones de alto riesgo.

La lección práctica: la IA funciona mejor donde el problema está bien delimitado, el proceso es repetible y los datos ya existen en buena forma.

Dos velocidades de la misma ola

Para entender la paradoja de fondo, conviene separar dos capas de la economía de la IA. Por un lado, los grandes proveedores tecnológicos —Microsoft, Google, Amazon, OpenAI— siguen apostando con fuerza: se proyectan más de 1,6 billones de dólares en infraestructura de IA entre 2025 y 2028, según datos de Funds Society. La demanda de GPUs y centros de datos no da señales de frenar.

Por otro lado, las empresas que compran esos servicios para aplicarlos en sus operaciones son quienes están encontrando las dificultades. Y aquí aparece la pregunta incómoda que empieza a circular entre analistas: ¿qué ocurre si esos clientes no logran rentabilizar sus proyectos y empiezan a recortar el gasto? La respuesta a esa pregunta tiene implicaciones para toda la cadena de valor de la IA.

Lo que esto significa para un founder

Si estás construyendo una startup o gestionando una empresa en LATAM y tienes proyectos de IA en marcha o en evaluación, estos datos no son una señal para parar. Son una señal para ser más exigente con el diseño de tus iniciativas. Algunas preguntas que vale la pena hacerse antes de comprometer presupuesto:

¿Tenemos el problema bien definido? La IA no resuelve ambigüedad; la amplifica.
¿Nuestros datos están en condiciones? Un modelo es tan bueno como los datos que lo alimentan.
¿Tenemos el talento interno para mantenerlo? Implementar es solo el comienzo.
¿Hemos definido métricas de éxito antes de empezar? Sin KPIs claros, el proyecto muere en el limbo del ‘lo estamos evaluando’.
¿El equipo de operaciones está alineado? Las soluciones de IA que no tienen adopción interna no generan valor, independientemente de su sofisticación técnica.

El 78% de las empresas prevé aumentar su inversión en IA en 2026, según Accenture. El gasto va a crecer. La diferencia entre quienes entren en el grupo del 28% con ROI real y quienes sumen al 57% con iniciativas fallidas estará en la calidad del diseño, no en el tamaño del presupuesto.

Conclusión

La inteligencia artificial no es una bala de plata, pero tampoco es un mito. La evidencia de Gartner, Deloitte y otros organismos apunta a un problema de implementación, no de tecnología. Las empresas que están logrando retornos reales son aquellas que arrancaron con problemas pequeños, bien definidos, y construyeron desde ahí con rigor y paciencia. Para los founders que están tomando decisiones de inversión en IA ahora mismo, el mensaje es claro: menos pilotos decorativos, más casos de uso con dueño claro, datos limpios y métricas desde el día uno. La ola no va a detenerse, pero la diferencia entre surfearla y hundirse debajo de ella está en cómo se diseña cada proyecto.

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