El 95% de los proyectos de inteligencia artificial en empresas fracasan

El MIT revela que el 95% de las implementaciones de IA generativa en empresas no obtienen mejoras. Leonardo Dalera de AGEA identifica el error de priorizar tecnología sobre problemas reales y propone soluciones prácticas.
Clarín
Leonardo Dalera, gerente de Big Data de AGEA, durante su charla en la Media Party
Leonardo Dalera, gerente de Big Data de AGEA, durante su charla en la Media Party / Emmanuel Fernández / Clarín

El 95% de proyectos de IA empresarial fracasa según el MIT

El 95% de las empresas que invirtieron en IA generativa no obtuvieron mejoras. El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) reveló este dato en un estudio analizado durante la Media Party en Buenos Aires. La investigación señala que las implementaciones fallidas consumen recursos sin resolver problemas reales.

Claves para una implementación efectiva

Leonardo Dalera, gerente de Big Data de AGEA (Grupo Clarín), identificó el error principal: “poner la tecnología por sobre la problemática”. Destacó que las organizaciones intentan encajar soluciones de IA en procesos ya funcionales sin diagnóstico claro. Esto genera pérdida de credibilidad en futuros proyectos.

Guía práctica de supervivencia

Dalera propuso cuatro ejes: definir el problema concreto, asegurar calidad de datos, contar con tecnología adecuada y formar equipos interdisciplinarios. Enfatizó que debe involucrarse a redacción, sistemas y datos desde el inicio para alinear expectativas.

Antecedentes: La inversión sin retorno

El MIT advirtió que una inversión empresarial de entre 30.000 y 40.000 millones de dólares en IA generativa no ha tenido un retorno significativo. Según el estudio, las empresas que compraron herramientas existentes tuvieron más éxito que aquellas que desarrollaron pilotos internos.

Cierre: Repercusión en el ecosistema mediático

El fracaso en implementaciones de IA afecta especialmente a medios de comunicación, que enfrentan la reconfiguración del consumo informativo por chatbots y contenido sintético. La industria requiere aplicar estas tecnologías para resolver problemas específicos, no por tendencia.

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