Los desarrolladores de servicios de inteligencia artificial diseñan estas herramientas para que los trabajadores de oficina produzcan más, las empresas aumenten sus ingresos y reduzcan sus costes. Sin embargo, la realidad actual dista de este objetivo ideal. Una encuesta de PwC a directivos de empresas revela que, en el 56% de los casos, adoptar IA no ha derivado en una ventaja económica tangible. La promesa de eficiencia y rentabilidad inmediata choca con un escenario de implementación compleja y resultados que tardan en materializarse.


La brecha entre la expectativa y los resultados medibles

La percepción de los líderes empresariales indica una desconexión significativa. Mientras que la teoría sugiere que automatizar tareas y analizar datos con IA debe optimizar los procesos, más de la mitad de los encuestados no percibe un retorno de la inversión. Esto no significa que la tecnología sea ineficaz, sino que integrarla de forma productiva dentro de los flujos de trabajo existentes supone un desafío mayor al anticipado. La ganancia financiera no es automática y depende de cómo se adapte y use la herramienta.

Los obstáculos para lograr el retorno sobre la inversión

Varios factores explican esta dificultad para obtener beneficios. Implementar soluciones de IA requiere una inversión inicial considerable en software, hardware y, sobre todo, en formar al personal. Además, muchos proyectos se enfocan en experimentar con la tecnología sin una estrategia clara que alinee su uso con objetivos comerciales específicos. Sin una hoja de ruta definida, es complejo traducir la capacidad de procesar información en ahorros concretos o en generar más ventas. La tecnología avanza más rápido que la capacidad de las organizaciones para asimilarla.

Quizás la IA ya calculó que dar beneficios ahora no es un algoritmo rentable para ella misma, y prefiere esperar a una versión más avanzada.