Inversión en Inteligencia Artificial: ¿se repetirá la paradoja de la productividad?

Introducción

Las tecnologías digitales han transformado el mundo empresarial, generando expectativas de revolucionar procesos, modelos de negocios y ventajas competitivas. Sin embargo, la experiencia no siempre ha confirmado este optimismo. En los años 90 y comienzos del siglo XXI, la denominada "paradoja de la productividad de las TI" evidenció que múltiples organizaciones aumentaron drásticamente sus inversiones en TI sin que se observara un incremento claro en productividad o valor agregado. Este fenómeno generó debates sobre la verdadera contribución de la informática al desempeño económico.

Hoy, con la Inteligencia Artificial en auge y considerada la "nueva revolución tecnológica", los inversionistas y ejecutivos han apostado cuantiosos recursos en IA. No obstante, recientes artículos académicos advierten que los beneficios reales y medibles en el valor empresarial son ambiguos o insuficientes.
 

"La paradoja de la productividad de las TI" (Decada de los 90s y comienzos del 2000) evidenció que múltiples organizaciones aumentaron drásticamente sus inversiones en TI sin que se observara un incremento claro en productividad o valor agregado"

La Paradoja de la Productividad de las TI: Antecedentes y Hallazgos Clave

Durante la década de 1990, investigadores como Erik Brynjolfsson y Paul A. Strassmann, entre otros, documentaron una desconexión notable entre la inversión en tecnologías de la información y la productividad medida en resultados económicos. El renombrado economista Robert Solow acuñó la frase: "Se puede ver la era de la informática en todas partes menos en las estadísticas de productividad".

Las hipótesis explicativas abarcaban:

• La insuficiencia de las métricas tradicionales para capturar los beneficios cualitativos o intangibles de las TI.
• El desfase temporal entre inversión y generación real de valor.
• La distribución desigual de beneficios entre actores económicos.
• Implementaciones deficientes o problemas organizacionales que impedían la efectividad de las TI.

Este período llevó a un replanteamiento profundo sobre la gestión, medición y expectativas realistas frente a la innovación tecnológica.

La Inversión en Inteligencia Artificial: Crisis de Valor en la Nueva Era Tecnológica

En la última década —y particularmente en los últimos años de este período — la Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como una tecnología con gran potencial para transformar radicalmente sectores y crear valor sostenible. Sin embargo, tres estudios recientes de 2025 realizados por el MIT Media Lab y el MIT Sloan Management Review revelan la complejidad y los desafíos actuales de estas inversiones.

• El primer estudio, La división de la IA generativa: Estado de la IA en los negocios 2025 (The GenAI Divide: State of AI in Business 2025) de Agrawal, Gans y Goldfarb, señala que a pesar de una inversión estimada entre 30 y 40 mil millones de dólares en IA generativa, cerca del 95% de las organizaciones no reportan retornos financieros medibles. La mayoría de los proyectos no logran avanzar más allá de la fase piloto, debido a la dificultad de integrar eficazmente los sistemas de IA en los procesos y flujos de trabajo empresariales. Este estudio identifica una “brecha de aprendizaje” como la principal barrera, expresada en la incapacidad para traducir modelos técnicos en procesos operativos útiles. Sólo un pequeño porcentaje de empresas que llevan a cabo una reestructuración profunda y transversal de sus procesos consiguen obtener beneficios significativos.
   
• El segundo estudio, Por qué el 95% de las inversiones empresariales en IA no logran dar resultados (Why 95% of enterprise AI investments fail to deliver), elaborado por Challapally et al., aporta que las causas fundamentales del fracaso no residen en los aspectos tecnológicos, sino en problemas organizacionales, estratégicos y culturales. Destaca que un liderazgo comprometido, una gestión eficaz del cambio y la adopción completa por parte de las áreas operativas son elementos esenciales para revertir esta situación. Además, resalta que los elevados costos asociados a infraestructura, capacitación y transformación organizacional no se traducen automáticamente en mejoras económicas, a menos que se dé prioridad a la integración cultural y operacional antes que a la simple implementación tecnológica.
   
• Por último, el estudio ¿Realmente se paga la inversión en IA? Evidencia de las principales empresas (Does AI investment really pay off? Evidence from leading firms), publicado por el MIT Sloan Management Review, examina datos de empresas líderes y concluye que, a pesar de las grandes cantidades invertidas en IA, sólo un reducido número logra demostrar retornos financieros sostenidos y claros. Este reporte advierte que muchas organizaciones sobrestiman los beneficios inmediatos y subestiman la complejidad técnica, estratégica y cultural requerida para convertir la IA en un valor medible. Según este informe, el éxito en la ejecución de proyectos de IA depende de un enfoque estratégico que integre la tecnología dentro de la cultura, procesos y estructura organizacional, con una visión clara a largo plazo y con capacidad para gestionar las complejidades que involucra.

"....La Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como una tecnología con gran potencial para transformar radicalmente sectores y crear valor sostenible. Sin embargo, estudios recientes de 2025 revelan que elevadas y masivas inversiones en IA no estarían logrando mayores niveles de productividad y valor agregado"

Reflexiones generales: puntos clave sobre la inversión en IA en 2025

• Existe una marcada paradoja entre el alto nivel de inversión y las expectativas frente al bajo retorno tangible observado en la mayoría de las organizaciones.
• La integración organizacional y cultural pareciera ser el principal reto para convertir las inversiones en IA en valor real.
• La tecnología IA por sí sola no garantiza resultados; la gestión del cambio y la visión a largo plazo son imprescindibles.
• Solo un pequeño porcentaje de empresas logra superar las barreras organizativas y obtener beneficios económicos significativos mediante la IA.

Este contexto pone en evidencia una "brecha de la IA" que refleja una etapa de experimentación y ajuste, en parte similar a crisis históricas previas con tecnologías disruptivas.
 

Paralelismos y Contrastes entre la Paradoja de la TI y la Situación Actual de la IA

El siguiente cuadro comparativo presenta un contraste claro entre ambos fenómenos, facilitando una comprensión más precisa de sus contextos, riesgos y lecciones aprendidas.

Ambas situaciones ilustran cómo las tecnologías transformadoras requieren un enfoque integral, paciencia y metodologías avanzadas para capturar su valor económico real.
 

Reflexión crítica

En opinión del autor, la inversión en Inteligencia Artificial no debe evaluarse únicamente bajo la lupa de la paradoja actual, marcada por retornos ambiguos y limitaciones organizacionales. Tal como ocurrió con las inversiones en Tecnologías de la Información en los años noventa, que inicialmente parecían no reflejarse en mejoras productivas pero que con el tiempo contribuyeron decisivamente a transformar la productividad y los modelos de negocio, es esperable que la IA siga una trayectoria similar.

La diferencia clave está en la velocidad de difusión: mientras que la adopción de las TI requirió varios años e incluso décadas para consolidarse, la IA se expande de manera mucho más acelerada, impulsada por avances en infraestructura digital, disponibilidad de datos y ecosistemas de innovación globales. Esta rapidez sugiere que las aparentes deficiencias actuales en creación de valor podrían revertirse en plazos más cortos, a medida que las organizaciones logren integrar transversalmente la tecnología en su cultura y procesos.

Por ello, más allá de los resultados inmediatos o de los porcentajes que evidencian fracasos en la implementación, el autor sostiene que la IA tiene el potencial de convertirse en un motor de productividad y de creación de valor significativo en el mediano plazo, siempre que las empresas asuman los desafíos de liderazgo, cambio organizacional y visión estratégica con decisión y consistencia.
 

Conclusiones y Recomendaciones

El paralelismo entre la paradoja de la productividad de las TI y las actuales críticas a las inversiones en IA es una llamada a la prudencia gerencial. La creación de valor a través de tecnologías disruptivas no ocurre automáticamente ni a corto plazo, aunque en este último fenómeno en particular, el tiempo de adopción debe ser medido de manera distinta.

• Medición más sofisticada que incluya beneficios intangibles y estratégicos.
• Gestión del cambio organizacional para integrar nuevas tecnologías plenamente.
• Visión dinámica en los tiempos de adopción y maduración.
• Evaluación crítica continua de los retornos y ajustes dinámicos en estrategia.

Los estudios recientes demuestran que la historia se repite, esta vez con la IA, y que aprender del pasado puede ayudar a optimizar el futuro de la inversión tecnológica.

El desenlace de la inversión en IA diferirá en un aspecto esencial respecto a la paradoja de las TI. Si bien hoy prevalece la incertidumbre y los bajos retornos tangibles, es razonable prever que, en un horizonte más cercano de lo que ocurrió con las TI, la IA se consolidará como un factor clave de productividad y creación de valor. Su rápida difusión, el aprendizaje acumulado de experiencias tecnológicas previas y la creciente presión competitiva para innovar acelerarán este proceso. En consecuencia, las empresas que adopten una estrategia clara, con liderazgo decidido y apertura cultural, estarán mejor posicionadas para transformar las promesas de la IA en realidades económicas sostenibles.

Referencias

• Brynjolfsson, E. (1993). The productivity paradox of information technology. Communications of the ACM, 36(12), 66–77. https://doi.org/10.1145/163298.163309
• Carr, N. G. (2003). IT doesn’t matter. Harvard Business Review, 81(5), 41–49.
• Solow, R. M. (1987, July 12). We’d better watch out. The New York Times Book Review, 36.
• Strassmann, P. A. (1997). The business value of computers: An executive's guide. Information Economics Press.
• MIT Sloan Management Review. (2025). Does AI investment really pay off? Evidence from top firms [Research report]. Massachusetts Institute of Technology. https://sloanreview.mit.edu/article/does-ai-investment-really-pay-off/ Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2025). The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 [Research report]. MIT Media.
• Lab. https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf
• Challapally, A., et al. (2025). Why 95% of enterprise AI investments fail to deliver. MIT Media Lab Report, August 2025. https://aimagazine.com/news/mit-why-95-of-enterprise-ai-investments-fail-to-deliver