Tu empresa ya utiliza la inteligencia artificial, pero los resultados no mejoran. Y no estás solo: apenas un 5% de las compañías logra un retorno real de la inversión. La pregunta clave es, entonces, ¿qué separa a ese pequeño grupo del resto?
Teresa Grandia
Como Research Executive Partner en Cohere, una de las empresas líderes mundiales en el desarrollo de modelos de IA generativa, tengo la oportunidad de trabajar directamente con ejecutivos de distintos sectores. Esta posición me brinda una visión privilegiada: observo cómo las organizaciones intentan transformar sus operaciones con IA, analizo las tendencias tecnológicas más punteras y compruebo de primera mano por qué tantas iniciativas fracasan mientras unas pocas alcanzan el éxito. Esa experiencia me permite identificar las claves que diferencian a las compañías que convierten la IA en una verdadera ventaja competitiva. Y es urgente compartirlas para reducir la enorme brecha entre expectativa e impacto.
Para entender la magnitud del fenómeno, basta un dato: desde septiembre de 2025, ChatGPT suma 750 millones de usuarios activos cada semana. Si consideramos que en 2023 apenas superaba los 100 millones, hablamos de un crecimiento explosivo en tan solo dos años. Paralelamente, cada vez más empresas se suman a la carrera por la IA con la esperanza de mejorar su rentabilidad.
Sin embargo, la realidad es muy distinta. Investigaciones recientes del MIT y estudios de mercado confirman la existencia de una “brecha GenAI”: únicamente un 5% de las compañías que adoptan IA logran un impacto financiero significativo, mientras que el 95% restante invierte tiempo y dinero sin obtener beneficios claros.
En este punto surge la gran incógnita: ¿qué está fallando? Y lo más importante, cómo asegurarnos de formar parte del grupo ganador.
No es un problema nuevo. Ya en los 90, el economista Erik Brynjolfsson explicó la famosa paradoja de la productividad, también llamada paradoja de Solow. Robert Solow resumió el dilema con una frase célebre: “se puede ver la era del ordenador en todas partes, menos en las estadísticas de productividad”. Las empresas invertían en ordenadores, pero la productividad apenas se movía. El problema, como ahora, no era la tecnología en sí, sino la manera en que se aplicaba.
Hoy ocurre exactamente lo mismo con la IA. Aunque el 73% de las empresas ya usa alguna herramienta de inteligencia artificial, solo un 5% percibe mejoras tangibles. Según los estudios, existen tres causas principales:
IA estática: la mayoría de herramientas corporativas no aprenden del uso ni de los datos del usuario.
Demos brillantes, proyectos fallidos: abundan las pruebas de concepto, pero apenas el 5% de los proyectos llega a producción real.
Uso fantasma: muchos empleados utilizan ChatGPT, Claude o Gemini desde sus cuentas personales porque las herramientas oficiales no les resultan útiles.
Entonces, ¿cómo podemos salir de esta nueva paradoja y alcanzar un uso verdaderamente transformador de la IA? La historia tecnológica nos da pistas. Así como en los 90 hubo que pasar de “tener ordenadores” a “saber utilizarlos”, hoy necesitamos avanzar de “implementar IA” a “integrar IA”.
Para lograrlo, hay tres pasos fundamentales:
Aprender antes de implantar. Adquirir tecnología sin integrarla en los procesos no sirve. La IA debe adaptarse a tus datos, aprender de ellos y ajustarse a tu forma de trabajar. Desde IA Experience son capaces de capacitar para obtener mejores resultados.
Enfocarse en la parte operativa. Hasta ahora el énfasis ha estado en marketing y ventas, buscando ROI inmediato. Sin embargo, el mayor impacto puede darse en procesos internos como finanzas, gestión de inventarios o mantenimiento predictivo. La IA, al menos hoy, destaca más en optimizar lo que ya existe que en crear desde cero.
Tratar la IA como un servicio, no como un producto. Considerarla como un proveedor externo ayuda a entender qué información necesita, cómo integrarla en la operación y dónde están los fallos. Igual que un ordenador requiere software y datos, la IA requiere contexto y colaboración.
Finalmente, es esencial comprender que la inteligencia artificial no es un fenómeno estático que “ya pasó” y al que hay que ponerse al día de golpe. Al contrario, la IA está en constante evolución. Por ello, el reto no es simplemente adoptarla, sino adaptarla continuamente a las necesidades de la empresa. La clave no está en tener IA, sino en conseguir que trabaje contigo de forma que realmente aporte valor.