En los últimos dos años, la inteligencia artificial generativa ha ocupado titulares, promesas de productividad y un sinfín de predicciones sobre su impacto en la economía global. Herramientas como ChatGPT, Copilot, etc … se presentan como la vanguardia de una nueva revolución tecnológica. Sin embargo, un reciente informe del MIT, titulado “La brecha de la IA generativa: el estado de la IA en las empresas en 2025”, ha encendido las alarmas: ¿y si estamos viviendo en medio de una burbuja de la IA?
El MIT analizó 300 implementaciones públicas de IA, entrevistó a 150 líderes empresariales y encuestó a 350 empleados de diferentes compañías. El resultado es un baño de realidad, y he aquí algunos datos:
A pesar de inversiones de entre 30.000 y 40.000 millones de dólares, el 95 % de los proyectos de IA generativa no genera un impacto financiero medible.
Solo el 5 % de los pilotos personalizados llegan a producción y ofrecen un retorno significativo.
La mayor parte de los usos empresariales de IA se concentran en marketing y ventas, mientras que las verdaderas oportunidades de ahorro están en la automatización de procesos internos y en la reducción de outsourcing.
La conclusión es clara: no se trata de que la tecnología sea deficiente, sino de que la integración empresarial está fallando. Los modelos son potentes, pero se estrellan contra procesos frágiles, sistemas rígidos y culturas corporativas poco preparadas.
El MIT acuña un término interesante: la brecha de la IA generativa. Se refiere al contraste entre el entusiasmo superficial y la realidad operativa. Muchos directivos anuncian estrategias de IA en conferencias y redes sociales, pero internamente apenas se logran resultados tangibles.
Mientras tanto, los empleados adoptan IA de forma paralela. Más del 90 % de los trabajadores utilizan herramientas como ChatGPT sin aprobación corporativa. Este fenómeno, conocido como “shadow AI”, muestra que la utilidad individual es evidente, pero la institucional brilla por su ausencia.
En otras palabras, hay una desconexión entre lo que la empresa impulsa oficialmente y lo que los equipos realmente necesitan para trabajar mejor.
Según el informe, los proyectos más exitosos no son los más vistosos, sino los más prácticos. La IA está resultando especialmente útil para automatizar procesos internos, como la gestión de documentos, la atención a clientes de primer nivel o la reducción de dependencia de proveedores externos.
Además, la sustitución laboral no se da en masa dentro de las plantillas estables, sino en los márgenes: los trabajos externalizados son los primeros en verse reemplazados. Muchas compañías no despiden, simplemente dejan de renovar contratos o cubrir vacantes con personal humano.
Esto contrasta con la narrativa alarmista de una “ola de despidos masivos”, y sugiere que la transformación será más gradual y menos visible, aunque igual de profunda.
Pero si las empresas no logran beneficios claros con la IA, cabe preguntarse: ¿qué pasa con las propias compañías que la desarrollan?
Aquí surge otra paradoja. Gigantes como OpenAI, Anthropic o Cohere todavía no son rentables. Incluso Microsoft o Google, pese a sus avances, dependen de estrategias a largo plazo para monetizar la IA. La realidad es que la mayoría de estas empresas sobreviven gracias a grandes rondas de inversión, con la esperanza de que los ingresos llegarán más adelante.
Esto recuerda inevitablemente a otras burbujas tecnológicas, como la de las puntocom en los años 2000, donde muchas startups crecieron gracias a la especulación más que a los resultados.
Y la pregunta que surge es: ¿Estamos ante una burbuja?
Si cruzamos todos estos datos, la idea de una burbuja de la IA no parece tan descabellada. Los síntomas están ahí:
. Expectativas desmesuradas: Se promete una revolución inmediata que todavía no llega.
. Inversiones millonarias sin retorno: Miles de millones gastados en proyectos que no producen beneficios.
. Dependencia del capital riesgo: Las empresas de IA no se sostienen con sus propios ingresos.
. Desconexión entre empleados y dirección: El fenómeno del shadow AI revela que los trabajadores sí ven utilidad, pero las estructuras corporativas no logran capitalizarla.
La pregunta clave no es si hay una burbuja, sino cuánto tiempo puede sostenerse. ¿Estamos ante una corrección inminente, o será una adaptación lenta en la que solo sobrevivan las aplicaciones más útiles?
Como toda gran innovación, la IA pasará inevitablemente por un ciclo de entusiasmo y ajuste. No olvidemos que lo mismo ocurrió con internet, los smartphones o la nube. Las primeras promesas casi siempre superan los resultados iniciales, pero con el tiempo se consolidan los usos prácticos.
Lo interesante será observar qué aplicaciones de IA logran integrarse en la vida cotidiana de las empresas. Probablemente no serán los chatbots de marketing ni los generadores de textos llamativos, sino las herramientas invisibles que mejoran la logística, reducen costes de back-office y hacen más eficiente la toma de decisiones.
Conclusión: la burbuja puede ser un paso necesario
¿Existe una burbuja en la IA? Todo apunta a que sí, al menos en el sentido económico. Las expectativas infladas y los retornos mínimos sugieren un ajuste inevitable. Pero, como en burbujas anteriores, de esa corrección emergerán los verdaderos ganadores.
Hoy la mayoría de las inversiones se diluyen en experimentos poco rentables. Mañana, las compañías que sepan integrar la IA con precisión quirúrgica —enfocándose en procesos internos, automatización y alianzas inteligentes— serán las que capitalicen el valor real.
Mientras tanto, conviene recordar una lección básica: no confundir la promesa de la tecnología con su impacto inmediato. La IA no es humo, pero tampoco es magia. Y entre ambos extremos es donde se juega el futuro de esta revolución.
¿ Y tu que piensas querido amigo ?
ES 
EN