El 61 % de las organizaciones afirma no haber obtenido ROI o haber logrado un ROI decepcionante con sus iniciativas de Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) (Marcus, 2025). Esta cifra refleja un problema más profundo: la dificultad para estructurar, medir y sostener el ROI de la IA Generativa a lo largo del tiempo.
Aun así, durante los últimos tres años la GenAI ha pasado de ser una promesa disruptiva a ocupar titulares, presupuestos y hasta agendas completas en consejos de dirección. Miles de empresas se han lanzado a probarla, muchas con el mantra “AI-First” en mente: una filosofía que implica priorizar el uso de IA en todos los procesos y productos posibles, incluso antes de evaluar si es la herramienta más adecuada.
El resultado real, sin embargo, dista mucho del relato optimista: proyectos abandonados, retornos financieros difusos y una creciente brecha entre las expectativas y la realidad están obligando a replantear estrategias centradas en el verdadero ROI de la IA Generativa.
Del laboratorio al abandono
En teoría, la GenAI prometía productividad acelerada, reducción de costes y nuevas líneas de ingresos. En la práctica, múltiples iniciativas han terminado congeladas o archivadas. Según estimaciones citadas por expertos del sector y recogidas por medios como The Wall Street Journal, alrededor del 70 % de los proyectos de IA generativa se quedan en fase piloto o de laboratorio, sin llegar a generar valor operativo real.
Las causas más comunes son:
- Problemas de fiabilidad: modelos que generan información incorrecta o incompleta, requiriendo más revisión humana de la prevista.
- Costes operativos subestimados: consumo elevado de cómputo, costes por token, integraciones improvisadas y mantenimiento de pipelines que encarecen el OPEX.
- Falta de escalabilidad: pruebas piloto que funcionan en entornos controlados pero se rompen ante la complejidad y los datos reales de producción.
Esto dificulta demostrar el ROI de la IA Generativa y hace que muchas empresas frenen su inversión.
En AI coding, la promesa no se cumplió: la productividad cayó un 19 %. Un estudio de METR evaluó herramientas como Cursor Pro en desarrolladores con unos 5 años de experiencia. Aunque esperaban ser un 24 % más rápidos, el tiempo extra dedicado a revisar y adaptar el código de la IA los hizo más lentos.
La trampa del AI-First
En el papel, “AI-First” suena visionario: convertir la IA en el núcleo estratégico y exigir que todos los equipos la utilicen. En la práctica, este enfoque puede derivar en adopción forzada, donde la tecnología se aplica incluso a problemas que no la necesitan.
Algunos ejemplos recientes:
- Shopify: uso de IA como requisito clave en evaluaciones de desempeño.
- Duolingo: sustitución progresiva de contratistas y lanzamiento de 148 cursos generados por IA.
- Meta: planes para automatizar la creación de anuncios y reemplazar humanos en evaluación de riesgos de privacidad y sociales.
Este tipo de enfoque también puede aumentar la percepción de riesgo laboral. En una encuesta reciente del Pew Research Center, el 52 % de los trabajadores se muestran preocupados por el impacto futuro de la IA en sus empleos.
La consecuencia es que el foco se desplaza del valor de negocio real hacia una checklist tecnológica que mide presencia, no impacto.
El espejismo del valor intangible
Uno de los argumentos que sostiene el hype de la GenAI es el valor intangible: innovación percibida, posicionamiento de marca y cultura de vanguardia. Estos factores son reales y pueden ser estratégicos… pero no sustituyen a métricas de negocio.
El problema surge cuando este “valor percibido” es la única evidencia disponible para justificar inversión, mientras los indicadores financieros —ahorro neto, reducción de tiempos, mejora de calidad— no muestran cambios significativos.
De hecho, McKinsey (junio 2025) señala que más del 80 % de las empresas que han adoptado IA todavía no observan mejoras significativas en sus resultados financieros. Esto evidencia la brecha entre adopción y retorno real, y alimenta un bucle peligroso: seguir invirtiendo para alcanzar un valor prometido, sin un marco claro que permita medir si realmente se está avanzando en el ROI de la IA Generativa.
Hacia un marco de adopción responsable
El aprendizaje clave de estos tropiezos es que la GenAI no es una bala de plata. Para que genere ROI real, las organizaciones necesitan un enfoque de gobernanza, priorización y gestión de riesgos que incluya:
- Evaluación integral previa
- Análisis de caso de negocio con métricas claras (coste unitario, tiempo de ciclo, tasa de error).
- Evaluación de riesgos financieros, legales, éticos y reputacionales desde el inicio (compliance & ethics by design).
- Adopción progresiva y controlada
- Pilotos acotados con stage-gates que validen valor, seguridad, calidad y cumplimiento antes de escalar.
- Revisión continua del ROI de la IA Generativa y decisión de “pausar o cerrar” si no se alcanzan objetivos en un plazo definido.
- Operación sostenible y segura
- Límites de gasto y control de consumo de recursos.
- Políticas claras de human-in-the-loop, con intervención humana donde aporte valor real.
- Monitorización de modelos y procesos para prevenir desviaciones o riesgos emergentes.
Medir el ROI de la IA Generativa: del hype al impacto real
El paso de la GenAI del hype al impacto real no es lineal ni está garantizado. Implica dejar de medir el éxito por demos llamativas o por la cantidad de herramientas implementadas y empezar a evaluarlo con la misma rigurosidad que cualquier otra inversión estratégica.
Como punto de partida, puede utilizarse la calculadora de ROI de la IA Generativa de Section AI. Aunque no sustituye un modelo diseñado específicamente para cada empresa, ofrece una base útil para estructurar el análisis y crear una calculadora adaptada a las necesidades reales de la organización.
En definitiva, no se trata de ser “AI-First” por eslogan, sino Value-First por convicción: priorizar únicamente aquellos casos en los que la IA aporte un beneficio tangible, sostenible y verificable.
¿Quieres estar al tanto de último en Inteligencia Artificial? Síguenos en nuestras Redes Sociales y canal de YouTube.
