El nuevo informe del MIT, The Generative AI Divide: the State of Business Artificial Intelligence in 2025 (La brecha de la inteligencia artificial generativa: el estado de la inteligencia artificial empresarial en 2025)

• Altos índices de adopción y bajos efectos transformadoresEl sector de la tecnología de la información y la comunicación (TIC): herramientas de uso general, como ChatGPT, han sido ampliamente probadas y comprobadas, y sólo hay un puñado de aplicaciones empresariales que se hayan integrado profundamente en los procesos empresariales básicos y hayan desencadenado cambios sustanciales. En general, no se espera que se produzcan innovaciones y avances estructurales en todos los sectores.
• Dilema de la conversión de piloto a producciónLa tasa de éxito de las herramientas de IA personalizadas para empresas desde la prueba de concepto hasta el despliegue completo es extremadamente baja: sólo el 5% de los proyectos alcanzan la escala, y la gran mayoría se quedan en la fase piloto.
• Inversión mal enfocadaLa mayor parte del dinero se destina a funciones de front-office que son muy visibles (por ejemplo, marketing y promoción), mientras que no se ha prestado suficiente atención a las áreas de automatización operativa de back-office (por ejemplo, procesamiento financiero, optimización de compras) que tienen un potencial real de alto rendimiento de la inversión.
• El fenómeno de la IA en la sombra pasa a primer plano:: Los empleados de 90% utilizan herramientas de IA para completar sus tareas laborales a través de sus cuentas personales, y la eficacia y satisfacción de su uso superan significativamente a las del sistema adquirido oficialmente por la empresa, lo que refleja la falta de aplicabilidad del proyecto formal.

La raíz de la división GenAI

Según el informe, la brecha tiene su origen en los "déficits de aprendizaje" de los sistemas existentes, no en limitaciones tecnológicas, de datos o normativas. Por lo general, las herramientas empresariales de IA existentes carecen de memoria y capacidad de adaptación, no pueden mejorarse continuamente a partir de las opiniones de los usuarios, no pueden integrarse eficazmente en flujos de trabajo específicos y deben reorientarse manualmente cada vez que interactúan. Lo que los usuarios realmente necesitan es un socio de colaboración inteligente que pueda acumular conocimientos y evolucionar continuamente, no una herramienta mecánica que necesite ser entrenada desde cero cada vez. La falta de capacidad de evolución se ha convertido en un obstáculo fundamental para la ampliación de los proyectos.

Soluciones a la brecha GenAI

Proveedor de IA

• Profunda estrategia de personalización verticalLos proveedores de IA generativa abandonan el modelo generalizado de desarrollo de productos, se adentran en nichos de mercado y ofrecen soluciones personalizadas en profundidad para situaciones empresariales específicas de alto valor. Al centrarse en las necesidades más acuciantes de los sectores verticales, crean un sistema de productos especializado y preciso para obtener una ventaja competitiva diferenciada en el mercado.
• Desarrollo continuo de la capacidad evolutivaCentrándonos en el desarrollo de sistemas de IA Agentic con funciones de memoria y capacidad de aprendizaje continuo, hemos construido herramientas inteligentes que pueden optimizarse y evolucionar con el proceso de uso. Basándose en el establecimiento de un mecanismo de aprendizaje retroalimentado y un sistema de acumulación de conocimientos, el sistema puede adaptarse a los cambios del entorno empresarial y hacer realidad las características del producto de hacerse cada vez más inteligente cuanto más se utiliza.
• Creación de un ecosistema de confianzaConstruir un sistema de refrendo de la confianza basado en la prueba de la eficacia estableciendo una cooperación estratégica con las autoridades del sector, los integradores de sistemas y las redes de expertos. Sustituir la simple demostración de funciones por casos reales y datos de efectos verificables para establecer una relación de confianza con el cliente estable y a largo plazo.

usuario empresarial

• Adquisiciones orientadas al valor empresarial:: Cambiar la filosofía de contratación de las empresas para que consideren la IA como un servicio que aporta valor empresarial. Establezca criterios de contratación orientados a los resultados empresariales, responsabilice a los proveedores de los resultados de la implantación y garantice que las inversiones en tecnología generan un valor empresarial cuantificable.
• Ejecución en primera línea de la empresaCapacitar a los departamentos empresariales para que tomen la iniciativa en los proyectos de IA, y que el equipo de primera línea que mejor entienda las necesidades empresariales sea el responsable de la selección de la tecnología y la promoción de la implantación. Establecer un mecanismo de implantación para la integración profunda de la empresa y la tecnología, a fin de garantizar que las soluciones de IA sean altamente compatibles con el flujo de trabajo real y evitar la desconexión entre tecnología y empresa.
• Rendimiento de la inversión Estrategia de reconstrucciónReprogramar las prioridades de inversión, inclinando los recursos hacia la automatización operativa de back-office, centrándose en los beneficios cuantificables de la sustitución de los gastos de servicios externos a través de la tecnología de IA. Establecer un sistema de evaluación de las inversiones centrado en el ahorro de costes y el aumento de la eficiencia para garantizar que las inversiones generen beneficios verificables.

Futuras tendencias de desarrollo

• Proyecciones de informesLa tecnología de IA evolucionará hacia una Web Agentic, un ecosistema conectado de múltiples sistemas de IA capaces de descubrir, negociar y colaborar de forma autónoma, lo que transformará radicalmente el funcionamiento de las empresas.
• conclusión finalLa ventana del tiempo para cruzar la brecha GenAI se está estrechando. La ventaja competitiva del futuro pertenecerá a las organizaciones que puedan construir los sistemas que mejor aprendan y comprendan el negocio, no a las empresas que simplemente dispongan de algoritmos avanzados. Las organizaciones deben dejar de depender de herramientas estáticas y elegir socios inteligentes que puedan coevolucionar.