Por qué el 95 % de los pilotos de IA Generativa fracasan (y cómo evitarlo)

En un mundo donde "IA generativa" (GenAI) se convirtió en la última palabra de moda, la tentación de adoptarla a cualquier costo es enorme. La promesa de que esta tecnología revolucionará la productividad, los modelos de negocio e incluso la creatividad humana ha llevado a que miles de compañías se lancen a implementarla sin pausa ni estrategia.

Sin embargo, un reciente informe del reconocido MIT (Instituto de Tecnología de Massachusetts) muestra con crudeza lo que muchos ejecutivos sospechaban: el 95% de los pilotos de GenAI no generan impacto medible en el negocio. Miles de millones invertidos y casi nada que se traduzca en retorno.

El dato más llamativo no es solo la magnitud del fracaso, sino la causa. El problema no está en la tecnología. La IA no fracasa por falta de capacidad técnica, sino porque muchas veces se aborda cada proyecto como si fuera el primero. Y ahí está el punto crítico: si no entendés con claridad qué problema querés resolver, ninguna herramienta por más inteligencia artificial que tenga va a darte la respuesta.

Ahora bien, el mismo informe revela un dato contundente: las empresas que recurren a partners especializados tienen el doble de probabilidades de éxito que aquellas que intentan construir todo in-house. El mensaje es claro: no se trata solo de la herramienta, se trata de con quién elegís recorrer el camino.

Y acá surge la verdadera pregunta: ¿qué hace que un partner tecnológico marque la diferencia? En mi experiencia, no es el que siempre dice que sí, sino el que tiene la madurez y el conocimiento para decirte que no.

• No, no todo problema requiere GenAI.
• No, no siempre vas a ver retorno de la inversión (ROI) en seis meses.
• No, no sirve adoptar una tecnología si antes no definiste cómo vas a medir el impacto.

Un buen partner no solo integra tecnología: crea espacios con el cliente para entender dónde están los cuellos de botella y qué métricas importan. A veces la respuesta es un modelo clásico de machine learning, otras una optimización de procesos, y recién en ciertos casos la GenAI. Porque, como recordaba Fred Brooks, ingeniero, experto en computación y ganador del premio Turing (que sería como el Nobel de la informática), "no hay balas de plata".

El informe del MIT confirma esta mirada: los casos exitosos son los que alinean tecnología con propósito, miden antes, durante y después, y entienden que el diferencial competitivo no surge de usar la moda del momento, sino de resolver problemas reales del negocio.

La verdadera transformación ocurre cuando el partner tecnológico se convierte en socio estratégico. No cuando promete milagros, sino cuando acompaña con realismo, solidez técnica y conocimiento profundo del negocio. Ese es el socio que ayuda a las instituciones financieras y fintechs a cruzar la "GenAI divide" y convertir la inteligencia artificial en un motor de valor real, no en una promesa incumplida.