Por qué la mayoría de pilotos de IA no llega a nada

En agosto de 2025 una cifra dio la vuelta al mundo: el 95 % de los pilotos de IA generativa en las empresas fracasa. Salía de un informe de MIT NANDA, un grupo de investigación del MIT, y de tanto citarla acabó resumida en una frase más rotunda que lo que dice el informe¹².

Merece la pena leerlo con calma, porque lo que cuenta sobre por qué fallan los pilotos le sirve a cualquier empresa que esté probando IA ahora mismo.

Qué midió el informe y qué hay que matizar

El estudio combina entrevistas con responsables de empresas, una encuesta y el análisis de unos 300 proyectos de IA anunciados públicamente¹². Antes de citarlo, conviene tener en cuenta tres cosas:

• Es una muestra. Habla de las organizaciones estudiadas, no de todas las empresas.
• Mide un tipo de éxito. Cuenta como éxito un impacto medible en ingresos o costes. Un piloto que enseñó algo útil, pero no movió la cuenta de resultados, entra en el 95 %.
• Es preliminar. Sus autores lo presentan como una primera foto, no como un análisis definitivo del mercado.

Aun con esos matices, el dato encaja con otros estudios. Uno de RAND de 2024 recoge estimaciones según las cuales más del 80 % de los proyectos de IA fracasa, el doble que los proyectos informáticos sin IA³.

Por qué se quedan en prueba

El informe del MIT y el de RAND apuntan a causas parecidas, y casi ninguna tiene que ver con la calidad de los modelos:

• Herramientas que no aprenden del trabajo. Los asistentes genéricos van bien para una persona, pero en la empresa se atascan porque no se adaptan a sus procesos ni aprenden de ellos².
• Un problema mal entendido. Es la causa más frecuente según RAND: quien encarga el proyecto y quien lo hace no tienen claro qué hay que resolver³.
• El dinero va a lo más visible. Más de la mitad del presupuesto de IA generativa se va a herramientas de ventas y marketing, pero el mayor retorno aparece en la trastienda: administración y operaciones².
• Querer hacerlo todo en casa. Comprar a proveedores especializados y trabajar con socios sale bien en torno al 67 % de las veces; los desarrollos internos, en un tercio de esa proporción².
• Datos que no están listos. Sin datos suficientes y ordenados, ningún modelo tiene con qué trabajar³.

Cómo estar en el otro 5 %

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