Desde hace un tiempo, aquí y en la loma del diablo, nos tienen metidos en la cabeza la promesa de que la Inteligencia Artificial iba a resolvernos un viaje de problemas: reducir costos, automatizar vainas complejas y hacer más eficientes nuestras empresas. ¡Ay, sí! Una idea que se ha repetido más que el merengue en diciembre. Pero, mi gente, la verdad es que mientras estas implementaciones se han ido aterrizando en el día a día de las organizaciones, estamos viendo una realidad que no está de lo más bien con ese cuento inicial. Muchísimos proyectos de Inteligencia Artificial simplemente no están dando los resultados que se esperaban.
Asegún un estudio de Gartner, solo el 28% de los despliegues de IA en infraestructura y operaciones logran el retorno de inversión que se busca. Imagínense esa chercha: el resto se queda en la lona, con un 20% de fracaso total y muchos otros que no llegan ni a materializar el valor prometido. Es más, más de la mitad de los jefes consultados, un 57%, admiten haber tenido al menos una iniciativa fallida. Y ojo, que estos datos se enfocan en cómo las empresas están aplicando la IA en su infraestructura interna, no en el rendimiento general de la tecnología, o sea, que la cosa pinta un poquito agridulce.
Cuando nos ponemos a indagar por qué tantos proyectos se quedan a medio camino, la verdad es que las respuestas apuntan más a cómo se planean las cosas que a la tecnología per se. Melanie Freeze de Gartner explica que muchos equipos se la montaron creyendo que la IA iba a automatizar tareas complicadas de una vez, a bajar los costos o a resolver problemas operativos de años como por arte de magia. A eso hay que sumarle que muchas veces no tenemos el talento especializado, la integración con sistemas que ya están operando es un dolor de cabeza, y la calidad o disponibilidad de los datos es como buscar una aguja en un pajar.
Pero no todo es color de hormiga, mi gente. Si le metemos zoom al asunto, vemos que la IA sí está funcionando y dando el palo en áreas donde la tecnología ya tiene más cancha y aplicaciones bien definidas. Piénsenlo en la gestión de servicios de TI o en las operaciones en la nube, donde Gartner señala que el 53% de los responsables reportan resultados positivos. La clave no está en usar los modelos más avanzados y exóticos, sino en cómo se integran en los procesos reales, con casos de uso bien específicos y que respondan a necesidades operativas claras. Aquí en el patio, muchas veces queremos irnos con lo más chulo sin primero asegurar los cimientos.
Para entender mejor esta situación, es importante diferenciar entre los dos niveles de inversión en IA. Por un lado, están los grandes proveedores tecnológicos, que están metiendo un viaje de dinero para construir centros de datos, confiados en que la demanda por la IA seguirá creciendo. Por otro, están las compañías como las nuestras, que usan esos servicios para aplicar la IA en sus operaciones. Es precisamente en este segundo grupo donde Gartner detecta la dificultad, y esto nos hace la pregunta del millón: ¿qué pasará si estos clientes no ven la vuelta de su inversión y empiezan a bajarle el ritmo al gasto? La verdad es que las empresas siguen apostando por la IA, pero el tigueraje está exigiendo resultados claros a corto y mediano plazo. Es el momento de poner los pies sobre la tierra y hacer que esta tecnología tan bacana, de verdad, funcione para nosotros.
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Ingeniero de Sistemas especializado en Inteligencia Artificial y Automatización de Procesos. Con una trayectoria enfocada en la convergencia entre tecnología de vanguardia y comunicación digital, Ramón lidera la implementación de modelos generativos aplicados al periodismo dominicano. Su trabajo garantiza que la información que llega a la diáspora no solo mantenga nuestra identidad “del patio”, sino que cumpla con los más altos estándares de veracidad y optimización técnica de la web moderna (2026).
