Para muchas empresas, los sistemas de inteligencia artificial (IA) deben optimizar las operaciones, reducir los costes y abrir nuevas fuentes de ingresos.

Sin embargo, la fiebre del oro de la IA corporativa está resultando cara y los rendimientos de la inversión no se distribuyen de manera uniforme. Los inversores, los líderes empresariales y los analistas afirman que la diferencia entre ganar dinero con las compras de IA y acabar en números rojos se reduce a tener una estrategia sólida y saber dónde la tecnología crea valor real.

La empresa de investigación Gartner estimó que el gasto mundial en IA ascenderá a 1.5 billones de dólares en 2025. Solo Estados Unidos está en camino de invertir 758,000 millones de dólares en IA para 2029, según un análisis de International Data Corporation.

Si bien la mayor parte de ese gasto se destina a hiperescaladores como Amazon y Google, las pequeñas y medianas empresas también están realizando grandes inversiones. Un informe de SmartDev de 2025 señalaba que las empresas "subestiman habitualmente" los costes de los proyectos de IA en más de un 1000 % al pasar de la fase piloto a la de producción.

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El análisis indicaba que la inversión media de 50,000 dólares en iniciativas de IA por parte de las pequeñas y medianas empresas costará entre 200,000 y 500,000 dólares en cinco años.

Los investigadores de SmartDev atribuyeron la mayor parte de esto a la falta de comprensión en torno a sus compras de IA, afirmando que "la implementación de la IA se parece más a la contratación de un nuevo empleado que a la instalación de un software. Se necesita formación, asistencia continua, actualizaciones periódicas y una infraestructura que crezca con el negocio".

Una encuesta de Ernst & Young respalda estas conclusiones. De un grupo de 975 ejecutivos entrevistados en grandes empresas, el 99 % informó pérdidas financieras relacionadas con "riesgos relacionados con la IA", y casi dos tercios informaron pérdidas de más de 1 millón de dólares. La pérdida media entre el grupo encuestado ascendió a 4.4 millones de dólares.

Según la encuesta, los riesgos más comunes de la IA son el incumplimiento de la normativa sobre IA, los efectos negativos en los objetivos de sostenibilidad y los resultados sesgados.

"Los costes generalizados y crecientes de la IA no gestionada subrayan la necesidad crítica de que las organizaciones incorporen prácticas profundamente en sus operaciones, no solo para reducir los riesgos, sino también para acelerar la creación de valor", afirmó Raj Sharma, socio director global de crecimiento e innovación de Ernst & Young.

Alok Aggarwal, director ejecutivo y científico jefe de datos de SCRY AI, afirmó que la encuesta de Ernst & Young "da en el clavo".

"Los directores generales no están entusiasmados porque esos más de un millón de dólares que se gastan en IA generativa se destinan principalmente a solucionar problemas, no a obtener beneficios. Los proyectos piloto nunca se convierten en herramientas de trabajo cotidianas", afirmó.

Los marcos analíticos emergentes sugieren que los cálculos actuales del retorno de la inversión pueden pasar por alto los factores de riesgo en los proyectos de IA, lo que podría explicar por qué algunas empresas tienen dificultades para cuantificar el valor.

Paradójicamente, una investigación de Deloitte muestra que, aunque el retorno de la inversión en IA sigue siendo difícil de alcanzar para algunos, el impulso de la inversión continúa.

Aggarwal cree que las empresas deben crear un nicho específico para sus compras de IA.

"Los ganadores establecen objetivos claros, datos limpios y equipos de proveedores por encima de las construcciones internas. Los perdedores persiguen el bombo publicitario sin vincularlo a trabajos reales. Las empresas que eligen productos ya preparados duplican sus ganancias en comparación con los trabajos personalizados", afirmó.

Mientras tanto, empresas de todos los tamaños están ganando dinero con las compras de IA. Algunos dicen que la diferencia entre los que obtienen beneficios y los que pierden dinero es invertir tanto en aprendizaje y formación como en el propio producto.

"Muchos líderes están sometidos a la presión de los consejos de administración para 'aplicar la IA', lo que crea una prisa por lanzar proyectos sin disciplina", declaró Joe Sagrilla, miembro del cuerpo docente de la Escuela de Negocios McCombs de la Universidad de Texas, a The Epoch Times.

"He visto a empresas tecnológicas imponer el uso de la IA, por lo que los empleados la utilizan para resumir notas de reuniones que en realidad no necesitan".

Sagrilla dijo que se trata de la "ley de Goodhart" en acción, un adagio que afirma que cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida.

"La métrica se convierte en la 'adopción de la IA' en lugar de la creación de valor. Mientras tanto, se está creando valor real, pero no se está captando", afirmó.

Sagrilla ha observado que muchas organizaciones tratan la IA como la planificación de recursos empresariales, que es un sistema descendente.

"Pero el retorno inmediato de la inversión en IA es ascendente: Las personas encuentran eficiencias en el trabajo diario", dijo.

"Según la experiencia de nuestra empresa, la brecha [en el retorno de la inversión] tiene menos que ver con la capacidad de la IA genérica y más con la alineación de la ejecución", declaró Whittaker a The Epoch Times.

"Iniciamos nuestro viaje con una inversión de aproximadamente 100,000 dólares en licencias, integración y formación estructurada, esperando obtener ganancias de eficiencia visibles en el primer trimestre. Sin embargo, rápidamente nos encontramos con un obstáculo en materia de higiene de datos", afirmó.

"Dado que el 25 % de nuestros datos de informes se almacenaban en archivos desconectados y formatos inconsistentes, los resultados de la IA requerían una validación manual constante", explicó Whittaker.

Solo después de que su equipo simplificara la documentación en una única estructura de informes y asignara la propiedad de los datos, esto comenzó a cambiar.

"También aprendimos que utilizar la IA solo para escribir cosas no ayudaba realmente a nuestros resultados. El verdadero cambio financiero se produjo cuando dejamos de utilizarla como asistente de escritura y la incorporamos a nuestra plataforma real para gestionar tareas específicas", afirmó.

Whittaker cree que los directores generales que están perdiendo dinero con sus sistemas de IA están gestionando sus negocios "a la antigua usanza" y no están creando un papel específico para la tecnología.

"Solo se recupera el dinero cuando se deja de pagar por la novedad del software y se empieza a utilizar para eliminar el trabajo pesado que realmente consume el día", afirmó.

En una vista aérea, una valla publicitaria de una empresa de inteligencia artificial (IA) en San Francisco, el 16 de septiembre de 2025. (Justin Sullivan/Getty Images)

Rocky Chai, director ejecutivo de Ultra Cleaning, estuvo a punto de perder seis cifras en la compra de IA antes de analizar detenidamente el "valor añadido" real para su negocio.

"Estuve a punto de cometer un error de 120,000 dólares. Un proveedor prometió que su sistema 'automatizaría completamente' nuestras operaciones, pero después de dos meses de pruebas, me di cuenta de que no podía manejar la complicada realidad del trabajo de servicio, en el que los clientes cambian los requisitos a mitad del trabajo o el clima lo retrasa todo", explicó Chai a The Epoch Times.

Finalmente, esto llevó a Chai a realizar una inversión en IA más inteligente que se adapta a su negocio y que ya está dando resultados positivos.

"Las industrias que obtienen beneficios son aquellas con operaciones repetitivas y con gran cantidad de datos, donde la IA realmente destaca. En nuestro caso, la planificación de rutas y la sincronización de horarios nos proporcionaron un ahorro de combustible del 23 % y un aumento de la productividad del 18 % en seis meses, ya que esas tareas son pura lógica y datos", afirmó.

Chai también cree que el retorno de la inversión en IA está directamente relacionado con la calidad de la implementación, más que con la tecnología en sí. "Dedicamos tres meses a formar a nuestro equipo y a ajustar la IA a nuestros flujos de trabajo específicos antes de ponerla en marcha", afirma.

"Las empresas que se saltan este paso y esperan resultados inmediatos suelen obtener una adopción deficiente y una inversión desperdiciada. La decepción no se debe a una IA sobrevalorada, sino a una implementación deficiente y a expectativas poco realistas sobre lo que la IA puede hacer realmente en comparación con lo que los humanos siguen haciendo mejor", afirma.

Sagrilla comparte esta opinión y afirma que muchos líderes empresariales carecen de la "fluidez digital" necesaria para separar la señal del ruido.

"He visto proyectos de automatización heredados que se han rebautizado como 'IA' para garantizar la financiación o reivindicar logros. Las organizaciones están adoptando un enfoque aleatorio al lanzar herramientas sin estrategia, poner en marcha proyectos sin evaluar la calidad de los datos o la preparación de los flujos de trabajo", afirma Sagrilla.

Solo el 44 % de los directores de información eran considerados "expertos en IA" por sus directores generales, según un estudio de Gartner de 2025.

"La IA no es solo un cambio incremental con respecto al negocio digital. La IA es un cambio radical en el funcionamiento de las empresas y la sociedad. Una consecuencia importante es que, si no se mejora rápidamente el conocimiento de los altos directivos, la competitividad se verá afectada y la supervivencia de las empresas estará en peligro", afirmó David Furlonger, analista y miembro de Gartner.

Una investigación de Kearney 100 mostró que, a pesar de que el 78 % de los directores generales encuestados afirmaban sentirse seguros con respecto a las inversiones en IA, las empresas más exitosas eran aquellas en las que los directores generales tenían un papel secundario en la estrategia de IA.

"El estudio reveló una sorprendente desconexión: Las empresas más exitosas son aquellas en las que los altos directivos se mantienen deliberadamente al margen de la estrategia práctica de IA. En las empresas de alto rendimiento, solo el 59 % de los directores generales mantienen una supervisión directa, en comparación con el 92 % de las menos exitosas", afirma el informe de Kearney.

En cambio, la ejecución operativa y la estrategia se delegaron a equipos especializados, lo que resultó más eficaz y produjo mejores resultados.

"La decepción [con la IA] proviene más de las empresas que se saltan la formación y la implementación... Los líderes se olvidan de integrar la IA en las tareas cotidianas y fracasa", afirma Aggarwal.