Extraídos del informe MIT NANDA – The GenAI Divide: State of AI in Business 2025

En los últimos dos años, la IA generativa ha capturado la atención de directivos, inversores y medios. El entusiasmo es enorme, pero también lo son las expectativas poco realistas. El nuevo informe The GenAI Divide – State of AI in Business 2025, publicado por el MIT NANDA, pone luz sobre la realidad empresarial detrás del hype.

Lo que emerge es un panorama más matizado: alta exploración, resultados limitados y barreras mucho más organizacionales que tecnológicas.

A continuación, los cinco mitos que el estudio desmonta —y sus implicaciones para la gestión y la estrategia.

Mito 1: «La IA reemplazará la mayoría de los empleos en los próximos años»

La narrativa más repetida alrededor de la IA, en general, y de la IA generativa, en particular, es el miedo al reemplazo masivo de puestos. Ya escribí sobre la automatización laboral por la IA.
El informe aporta evidencias que reafirman mi punto de vista:

• Los despidos directamente atribuibles a GenAI han sido limitados y se concentran en industrias ya afectadas previamente por la automatización.
• No existe un consenso entre los ejecutivos respecto a cómo evolucionará la contratación en los próximos 3 a 5 años.

Mito 2: «La IA generativa ya está transformando los negocios»

La adopción de las herramientas a nivel individual es generalizada, pero la transformación real en los procesos de negocio es marginal.

Este fenómeno ha sido reportado en otros informes, incluido desde la propia OpenAI. De acuerdo a este informe:

• Solo el 5 % de las empresas ha logrado integrar herramientas de IA generativa en flujos de trabajo a gran escala.
• En 7 de 9 sectores analizados, no se observan cambios estructurales atribuibles a la IA generativa.

Mito 3: «Las empresas son lentas en adoptar nuevas tecnologías»

El informe derriba este estereotipo:

• El 90 % de las compañías ha explorado seriamente la compra de soluciones de IA.
• Existe un entusiasmo por “no quedarse atrás” más que una resistencia.

Mito 4: «Lo que frena la IA es la calidad de los modelos, la regulación o el riesgo de datos»

Si bien estos factores importan, el verdadero freno está en otro lugar:

• La mayoría de las herramientas actuales no aprenden de manera continua ni se integran bien en los procesos de negocio existentes.
• La fricción está en la conexión entre el potencial técnico y el trabajo real.

En el caso del informe de OpenIA, señalaba otros aspectos tecnológicos, como la falta de una evaluación formal o la carencia de personalización y ajuste fino de los modelos.

Mito 5: «Las empresas más avanzadas construyen sus propias herramientas»

La evidencia va en la dirección opuesta:

• Los desarrollos internos tienen el doble de tasa de fracaso que la implementación de soluciones externas maduras.
• La construcción «in-house» suele subestimar los costos de escalabilidad, mantenimiento y talento especializado.

Reflexión final

El informe nos recuerda que la IA generativa no es un tsunami que arrasa con todo de la noche a la mañana, ni una píldora mágica de transformación instantánea.

Su impacto será profundo, pero gradual, desigual y altamente dependiente de cómo las empresas logren integrarla en sus modelos de negocio y en sus equipos humanos.

Los líderes que entiendan esta realidad estarán mejor preparados para:

• Evitar caer en falsas expectativas.
• Priorizar la integración estratégica sobre la experimentación aislada.
• Apostar por la combinación de talento humano + IA generativa en lugar de pensar en reemplazo.

En definitiva, no se trata de «creer en el hype», sino de gestionar con claridad, pragmatismo y visión de largo plazo.