Inversiones Descomunales en IA que no Rinden: lo que Sam Altman no Dijo a los Mercados

Sam Altman y OpenAI encaran semanas complicadas tras un lanzamiento de GPT-5 considerado catastrófico y una crisis interna. En su discurso, el jefe de OpenAI defiende que la inteligencia artificial asumirá la mayoría de los empleos rutinarios.

Con ello, la automatización cubriría el sustento y liberaría tiempo para tareas creativas. Vimos a compañías integrar ChatGPT y un servicio web tras otro con esa visión. Para muchas, la integración de ChatGPT resultó más cara y compleja de lo previsto. El golpe de GPT-5 ha intensificado dudas, y los números no acompañan.

Un estudio reciente del MIT aterriza la promesa en el terreno. Según sus datos, muchas firmas que apostaron fuerte por la inversión en IA no solo no ahorraron, sino que perdieron dinero. El 95% de las compañías que implementaron inteligencia artificial la califican como cara, poco efectiva y lejos de los objetivos de productividad. Lo que iba a ser ahorro se transforma en costes adicionales y frustración.

La principal razón, apuntan los investigadores, es que estos sistemas no se adaptan bien a cada negocio. La IA carece de memoria real: no aprende de experiencias pasadas ni retiene preferencias de clientes. Sirve para primeros borradores o lluvia de ideas, y poco más cuando el entorno cambia. Con todo, esa inversión en inteligencia artificial sí aporta valor en tareas muy acotadas.

Por qué la inversión en IA no está dando resultados en 2025

Pagas licencias, infraestructura en la nube, cumplimiento de privacidad y formación para tus equipos. La curva de aprendizaje retrasa el retorno y cada cambio en el modelo rompe procesos. Altman reconoce que se está formando una burbuja alrededor de la IA. Los costes fijos crecen mientras el retorno se aleja, y eso se nota cuando el caso de uso sigue verde.

Los datos del MIT se apoyan en respuestas de empresas que ya han desplegado estas herramientas, y su lectura coincide con lo que cuentan directivos del sector. “Sustituir a las personas por máquinas sigue siendo una mala idea por ahora”, resumen los autores. El balance enlaza con el clima en OpenAI tras GPT-5, donde la crisis interna ha endurecido el debate sobre cualquier nueva inversión en IA.

Hace poco, voces como la de Altman o Elon Musk dibujaban una sociedad donde las máquinas trabajaban y nosotros creábamos. La automatización garantizaría sustento y ocio. El día a día exige criterio humano, aprendizaje continuo y conocimiento de contexto. La IA actual falla justo ahí, y cuando el entorno cambia, necesita tutelaje constante para no degradar resultados.