Queremos IA ahora. ¿Pero sabemos para qué? 

Un cómic se hizo viral hace unas semanas y me llamó la atención. Un muñeco pregunta "¿Quiénes somos?". Y varios otros responden "CEOs". "¿Y qué es lo que queremos?". Ellos responden: "¡IA!". "¿Inteligencia artificial para qué?". Y ellos responden: "¡No lo sabemos!". "¿Pero cuándo la queremos?". Y ellos responden: "¡Ahora!".

El chiste refleja completamente la realidad, no solo lo que vemos en nuestro día a día, sino también lo que se desprende del informe "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025", publicado por la iniciativa Networked AI Agents in Decentralized Architecture (NANDA, en traducción, agentes de IA en red en arquitectura descentralizada) del MIT, en Estados Unidos.

El estudio revela que, si bien la IA generativa promete agilidad, resolución de problemas e incluso rentabilidad para el mundo corporativo, la mayoría de las iniciativas aún no han alcanzado grandes niveles de éxito. 

El informe indica que solo alrededor del 51% de los programas piloto de IA lograron una notable aceleración de las ventas. La mayoría de las iniciativas se estancaron, lo que generó poco o ningún impacto medible en las ganancias o pérdidas. 

En entrevista a Fortune, la principal autora del informe y colaboradora del proyecto NANDA del MIT, Aditya Challapally, explicó cuáles fueron los programas piloto de grandes empresas y startups más jóvenes que lograron destacarse con IA generativa en los últimos años. "Eligen un punto problemático, lo ejecutan bien y hacen alianzas inteligentes con empresas que utilizan sus herramientas", completó. 

Para el 95% de las empresas incluidas en el informe, simplemente implementar alguna solución de IA generativa no fue suficiente. El problema central no sería la calidad de los modelos y herramientas, sino la "brecha de aprendizaje". 

Según el texto de Fortune, aunque los ejecutivos culpen a la regulación o al desempeño del modelo, la investigación del MIT apunta a fallas en la integración empresarial. 

Es decir, la solución de IA existe, pero se encontraron problemas en la rutina de trabajo de las otras partes de este proceso: los humanos. 

Las herramientas de uso más general, como ChatGPT, son excelentes para individuos debido a su flexibilidad, pero no hacen milagros en el uso empresarial porque no aprenden ni se adaptan a los flujos de trabajo, explicó Challapally.

He hablado exactamente de esto en algunas charlas y conversaciones. Las herramientas de IA son un excelente apoyo, pero no un atajo. La IA es excelente para acelerar las pruebas, refinar ideas, verificar datos o incluso realizar una tarea compleja, como si dominara un software o aplicación dedicada.

Como señala el informe, las empresas que tomaron la decisión correcta al elegir un agente de IA seleccionaron algún problema o punto de fricción y lograron solucionarlo, o al menos acelerar ese proceso, lo que naturalmente llevó a un aumento de la productividad y la rentabilidad.

Una buena pregunta a hacerse, antes de unirse al coro de "¡Queremos IA en todo ahora!", es: ¿cuáles son las herramientas y soluciones disponibles que pueden ayudar a atender las necesidades de la empresa? 

Es posible que aún no existan productos y aplicaciones listos para las grandes cuestiones. Sin embargo, si logras acelerar algún proceso o dar más fundamentos para que tus colaboradores tomen mejores decisiones, ése será el mejor apoyo de IA para tu empresa en este momento. 

La decisión final siempre es humana, incluso para determinar hasta dónde ayudará la inteligencia artificial. Y como toda tecnología, nos encontramos en un momento de evolución y perfeccionamiento. Por lo tanto, su decisión también podría cambiar en seis meses.

Henrique Calandra Es fundador de WallJobs, empresa brasileña de tecnología que ofrece soluciones automatizadas para contratos de pasantías, autor del libro "Inteligencia Artificial Generativa para Principiantes", columnista de ABStartups y conferenciante en grandes ecosistemas como InovaBRA y Distrito.