La inteligencia artificial es la gran apuesta del sector, con Elon Musk, Mark Zuckerberg y Sam Altman empujando inversiones de miles de millones. Un nuevo informe del MIT ha enfriado el ánimo del mercado. Falta un detalle que explica por qué el entusiasmo se ha torcido en cuestión de horas y por qué a ti también te afecta si estás valorando un proyecto de IA.
El estudio, publicado por el MIT tras analizar 300 implementaciones, encuestar a 350 empleados y entrevistar a 150 directivos en empresas de varios países, cuestiona el relato triunfalista. La reacción llegó rápido en Nueva York, Europa y Asia, y no solo tocó a las grandes tecnológicas. Enseguida surgió una pregunta práctica: ¿dónde está realmente el retorno de la inteligencia artificial?
Tras el informe, el Nasdaq cayó un 1,4%, el S&P 500 un 0,7% y el Stoxx Europe un 0,6%. En Asia, el Kospi y el Nikkei 225 retrocedieron un 0,6% y un 1,5% respectivamente. Las acciones de empresas como Nvidia, Arm, AMD, Oracle y Palantir cedieron a un dígito. El miedo entró justo donde había euforia y promesas de crecimiento sin freno.
El dato que más inquieta llega en la letra pequeña: solo un 5% de las compañías que implementan inteligencia artificial logra un crecimiento rápido de ingresos. Es una cifra muy por debajo de lo que el sector esperaba y alimenta el temor a una burbuja. Con todo, el informe también deja pistas claras sobre qué está funcionando y qué no, y ahí es donde te conviene mirar.
Las mayores ganancias no vienen de campañas llamativas, asistentes públicos o marketing agresivo. La mayor parte del retorno llega al automatizar procesos internos: conciliaciones, control de calidad, soporte de back office y tareas repetitivas.
Otro hallazgo te interesa si estás decidiendo entre construir o comprar. Las empresas que adquieren herramientas de proveedores especializados en inteligencia artificial tienen más opciones de éxito que las que montan su solución casera.
También te puede interesar:El CEO de Klarna usa un avatar de IA para presentar resultados financierosLa razón es simple: tiempo de despliegue, calidad de datos, actualizaciones del servicio web y soporte dedicado. Si tu caso es muy específico, necesitarás adaptar y gobernar bien el modelo.
Existen casos que pasaron de 0 a más de 18 millones de euros en ingresos en un año, pero el informe detalla el patrón: colaboración muy estrecha con clientes, proyecto a proyecto, con objetivos medibles y acceso directo a datos. Son historias reales, sí, aunque excepcionales.
Economistas y empresas como OpenAI ya habían alertado del riesgo de burbuja en inteligencia artificial. La foto de hoy, en 2025, añade un elemento de concentración: Nvidia representa casi el 8% del valor de la bolsa estadounidense. Si se frena la demanda de tarjetas gráficas para IA, el impacto no será local, será sistémico.
Antes de este tropiezo, el relato era otro. La inteligencia artificial seducía a fondos y directivos por su promesa de escala barata y precisión casi mágica. Las grandes rondas y los anuncios de producto parecían confirmar el ciclo. Lo que faltaba era una base operativa sólida dentro de las empresas: datos limpios, procesos medibles y equipos preparados para cambiar cómo trabajan.
¿Qué señales conviene vigilar ahora si gestionas un presupuesto de IA? Tres pistas te orientan en el corto plazo y te evitan sorpresas:
Con todo, la oportunidad sigue ahí si ajustas expectativas. En inteligencia artificial, es posible capturar valor donde hay fricción operativa y datos accesibles, apoyándote en proveedores sólidos y en métricas de negocio, no en promesas. El informe del MIT no tumba la tecnología, solo limpia el ruido. La próxima temporada de resultados marcará si el 5% empieza a crecer o si la burbuja aprieta otro poco.
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Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
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