La adopción de inteligencia artificial (IA) en las empresas está en pleno auge: desde grandes corporaciones que dedican inversiones multimillonarias al desarrollo de capacidades de IA hasta pequeñas y medianas organizaciones que buscan incorporar herramientas generativas como asistentes internos de productividad. Sin embargo, detrás de este crecimiento vertiginoso, muchas organizaciones están experimentando un fenómeno preocupante: la tecnología no está cumpliendo con las promesas de valor para las personas y los equipo que deberían beneficiarse de ella.
Hay compañías que lanzan iniciativas de IA sin una estrategia clara ni la preparación necesaria para sus equipos, lo que provoca sobrecarga, confusión y acumulación de proyectos sin dirección. El resultado es una presión creciente sobre personas y líderes, al tiempo que el retorno de la inversión se diluye o simplemente no se materializa. Esta realidad es advertida por Carme Castro, CEO y fundadora de Kainova, quien explica que la IA entra en organizaciones ya tensionadas por crecimiento o por complejidad, y termina multiplicando tareas y urgencias sin aportar más claridad: “Cuando no existe una dirección clara, la tecnología se utiliza para apagar fuegos, no para avanzar hacia objetivos de negocio definidos”.
¿Por qué muchas iniciativas de IA no rinden como se esperaba?
La evidencia reciente señala que esta situación no es aislada ni menor. Según un estudio del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), a pesar de que más del 80 % de las organizaciones ha explorado o implementado herramientas de IA, solo un 5 % de los proyectos llega a generar un retorno de inversión real y medible. El 95 % de las implantaciones no consigue impacto financiero significativo, ni en eficiencia ni en resultados de negocio.
La principal razón, según este estudio, no es la falta de herramientas tecnológicas en sí, sino la incapacidad de integrarlas eficazmente en procesos existentes, en la cultura de trabajo y en la toma de decisiones estratégicas. Empresas que creían que solo habilitar herramientas genéricas de IA iba a generar impacto, se encontraron rápidamente con que los equipos no sabían cómo usar esos recursos para aportar mejoras reales al negocio.
Por otro lado, solo el 3 % de las empresas registra mejoras significativas en eficiencia global del equipo tras una implementación intensiva de IA. La proliferación de plataformas y herramientas, sin una coordinación transversal y un liderazgo claro, genera fragmentación y confusión que impactan negativamente en la colaboración interdepartamental y en la capacidad de innovación conjunta.
Cinco señales de alerta de que la IA no está funcionando para tus equipos
Identificar estas señales puede ayudar a las organizaciones a frenar, replantear y realinear sus esfuerzos para que la IA no sea un factor de estrés, sino un habilitador auténtico de valor.
- Sobrecarga de los equipos
La actividad laboral crece, pero no el impacto real ni la calidad del trabajo. La IA puede sumar pasos, generar alternativas y multiplicar outputs, perosin reducir cargas cognitivas o mejorar decisiones, termina extendiendo jornadas y agotando equipos. - Trabajo en modo urgencia
Las decisiones se toman de forma reactiva. La tecnología se usa para apagar fuegos inmediatos en lugar de apoyar una planificación más estratégica y fluida. Esto dificulta que los equipos construyan ritmos de trabajo estables y sostenibles. - Falta de alineamiento entre áreas
Cuando cada departamento hace su propio experimento de IA, se generan soluciones fragmentadas que no comparten métricas ni prioridades comunes. Sin una visión unificada, es difícil capturar sinergias internas. - Innovar sin cambiar hábitos
Incorporar nuevas plataformas sin revisar procesos y dinámicas de trabajo solo añade complejidad. La IA requiere ajustes en métodos, criterios y formas de colaborar; de lo contrario, se convierte en un disfraz de innovación sin sustancia. - Pérdida de rumbo organizativo
La ausencia de una narrativa clara sobre hacia dónde va la empresa —y qué papel juega la IA en esa visión— mina el compromiso de los equipos y transforma la adopción de tecnología en una serie de actividades sin sentido claro.
Claves para reconducir la adopción de la Inteligencia Artificial
Antes de seguir destinando recursos a nuevas soluciones, las organizaciones deberían detenerse y preguntarse:
- ¿Tenemos claros los objetivos estratégicos que queremos apoyar con IA?
- ¿Cómo se están tomando las decisiones sobre prioridades?
- ¿Están los equipos preparados y capacitados para usar estas herramientas con criterio común?
Un enfoque exitoso no empieza por la tecnología, sino por la claridad de propósito y la preparación organizativa. Las investigaciones sobre adopción de IA resaltan que las empresas que logran integrar esta tecnología con éxito invierten tanto en cultura, formación continua y liderazgo como en las propias herramientas.
