A pesar de inversiones empresariales de entre 30 y 40 mil millones de dólares en IA generativa (GenAI), este informe revela un resultado sorprendente: el 95% de las organizaciones no están obteniendo ningún retorno. Los resultados están tan marcadamente divididos entre compradores (empresas grandes, medianas y pequeñas) y desarrolladores (startups, proveedores, consultoras), que los autores denominan este fenómeno como la División GenAI.
Solo el 5% de los pilotos de IA integrados están generando millones en valor, mientras que la gran mayoría se queda estancada sin ningún impacto medible en las cuentas de resultados. Esta brecha no parece estar causada por la calidad de los modelos ni por la regulación, sino por el enfoque adoptado.
Herramientas populares, pero poco impacto empresarial:
Herramientas como ChatGPT y Copilot están ampliamente adoptadas: más del 80% de las organizaciones las han explorado o probado, y casi el 40% reporta haberlas implementado.
Sin embargo, estas herramientas solo mejoran la productividad individual, no el desempeño financiero.
Las soluciones empresariales a medida o vendidas por proveedores son mayormente rechazadas:
- 60% de las organizaciones las evaluaron.
- Solo 20% llegaron a la etapa de piloto.
- Solo 5% llegaron a producción.
¿Por qué fallan? Por flujos de trabajo frágiles, falta de aprendizaje contextual y falta de alineación con las operaciones diarias.
4 patrones clave que definen la División GenAI:
- Disrupción limitada: solo 2 de 8 sectores muestran cambios estructurales reales.
- Paradoja empresarial: las grandes empresas lideran en cantidad de pilotos, pero fracasan al escalar.
- Sesgo de inversión: el presupuesto se destina a funciones visibles (como ventas) en lugar de áreas con mayor retorno (como operaciones).
- Ventaja en la implementación: las asociaciones externas duplican la tasa de éxito en comparación con desarrollos internos.
¿Qué es lo que realmente impide escalar?
No es la infraestructura, la regulación ni el talento. Es el aprendizaje.
La mayoría de los sistemas GenAI no retienen retroalimentación, no se adaptan al contexto, ni mejoran con el tiempo.
Cómo están triunfando los que cruzan la brecha:
Compradores exitosos exigen personalización específica por proceso y evalúan herramientas basadas en resultados de negocio, no en métricas técnicas.
Vendedores que cumplen estas expectativas están logrando implementaciones multimillonarias en pocos meses.
Impacto en la fuerza laboral:
La mayoría de las implementaciones no implican despidos masivos.
Pero las organizaciones que cruzan la brecha ya ven impactos laborales selectivos en:
- Soporte al cliente,
- Ingeniería de software,
- Funciones administrativas.
También reportan:
- Ahorros en gastos de BPO y agencias externas,
- Mejora en retención de clientes y conversión de ventas mediante automatización e inteligencia en el seguimiento.
Conclusión:
Los sistemas con capacidad de aprendizaje, aplicados a procesos específicos, pueden ofrecer valor real, sin necesidad de reestructuraciones masivas.
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