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En los últimos dos años, la inteligencia artificial generativa se convirtió en la niña consentida del mundo tecnológico. Desde asistentes virtuales que redactan correos en segundos, hasta plataformas que crean imágenes y videos hiperrealistas a partir de simples descripciones, pareciera que la promesa de un futuro potenciado por IA está a la vuelta de la esquina.
Sin embargo, un nuevo estudio del MIT pone un freno a tanto entusiasmo: el 95% de los proyectos de IA generativa no están generando retornos claros.
La cifra sorprende y preocupa. ¿Cómo es posible que, pese a toda la inversión y expectativa, la mayoría de las iniciativas estén fracasando en entregar resultados?
Inversiones que marean, resultados que decepcionan
De acuerdo con el informe, las grandes tecnológicas han puesto todo sobre la mesa. Google, Microsoft, Amazon y Meta ya gastan alrededor de 750 mil millones de dólares anuales en infraestructura y modelos de IA. Y las proyecciones van más lejos: hacia 2029, ese gasto podría alcanzar la astronómica cifra de 3 billones de dólares.
Con números de esta magnitud, cualquiera pensaría que el mundo de los negocios, la medicina, la educación o las finanzas ya estarían experimentando cambios radicales. Pero la realidad es distinta: muchos de estos proyectos apenas pasan de ser experimentos costosos sin impacto medible en la productividad ni en los ingresos de las empresas.
El déjà vu de la tecnología
La historia ya nos enseñó algo parecido. A finales de los noventa, el internet estaba lleno de promesas. Cientos de compañías “punto-com” se lanzaban a la bolsa con valoraciones millonarias, aunque sin un modelo de negocio sólido. El resultado fue una burbuja que, al estallar, dejó pérdidas enormes… pero también abrió el camino a empresas que hoy dominan el mundo digital, como Amazon o Google.
Lo mismo pasó con la realidad virtual o con las criptomonedas: olas de hype, inversión desmedida, y después un reajuste que filtró lo útil de lo que era solo humo.
¿Está la IA generativa atravesando esa misma curva? El MIT parece sugerir que sí.
El espejismo de la eficiencia
Parte del problema es que muchas compañías adoptan IA no porque tengan un plan claro, sino por miedo a quedarse atrás. Instalan chatbots en sus páginas, integran generadores de texto en sus procesos, pero sin estrategia de negocio detrás.
El resultado es lo que podríamos llamar un “espejismo de eficiencia”: da la impresión de modernidad, pero en el fondo no cambia ni la manera de trabajar ni los ingresos de la empresa.
Esto explica por qué tantas iniciativas se quedan en prototipos vistosos que no llegan a la fase de rentabilidad.
Pero no todo es negativo
Aunque los números parecen demoledores, hay un ángulo optimista: esta etapa de inversiones masivas es parte natural de toda innovación disruptiva. Sin los fracasos de las punto-com, hoy no tendríamos la infraestructura que sostiene el internet. Sin la fiebre de las criptomonedas, quizá las finanzas descentralizadas y la tokenización de activos no estarían en el mapa.
Lo mismo podría suceder con la IA generativa. Cada dólar invertido, incluso en proyectos fallidos, está ayudando a construir modelos más avanzados, mejores chips, centros de datos más eficientes y un ecosistema de talento especializado que será vital para cuando la tecnología realmente madure.
El reto de pasar del hype al impacto
La verdadera pregunta no es si la IA generativa tiene potencial, sino cómo convertir ese potencial en valor real.
Eso significa menos demos llamativos y más aplicaciones que resuelvan problemas concretos: desde reducir los tiempos de diagnóstico médico, hasta mejorar la logística en las cadenas de suministro o personalizar la educación de millones de estudiantes.
El desafío para empresas e inversionistas es separar el brillo del hype de las oportunidades con impacto medible. Si lo logran, lo que hoy parece un espejismo podría transformarse en la próxima gran revolución tecnológica.
Reflexión final
La IA generativa está en un punto de inflexión. Por un lado, los datos del MIT muestran un escenario de alto costo y bajo beneficio. Por otro, la historia de la innovación nos recuerda que estas fases son necesarias para que la tecnología alcance su verdadero potencial.
¿Es una burbuja? Tal vez. ¿Es el inicio de algo más grande? Muy probablemente.
Lo cierto es que estamos viendo apenas los primeros capítulos de un fenómeno que, guste o no, seguirá marcando la agenda económica y social de los próximos años.
Y tú, ¿qué opinas? ¿Estamos sobrevalorando a la IA generativa o solo atravesamos la etapa natural de prueba y error antes de que explote su verdadero valor?
