Hace dos años y medio, en una sala de juntas, un ejecutivo de una empresa que vendía servicios de inteligencia artificial de IBM, me miró incrédulo y me cuestionó algo incómodo: por qué en mis conferencias hablaba de OpenAI.
Mi respuesta fue simple: no estaba vendiendo herramientas, estaba explicando un nuevo paradigma. Un framework de cómo usar la tecnología. Les dije que, si me daban acceso a su plataforma, podía hacer exactamente lo mismo con sus herramientas.
Nunca sucedió.
Meses después, en un taller en el Tec de Monterrey, un participante levantó la mano. Venía de AWS. Me hizo esta pregunta: — ¿Eso que estamos viendo es escalable en la nube?
Le respondí con cuidado: — Eso que estás preguntando… es justo lo que tú vendes.
Y este año, un dueño de una empresa de inteligencia artificial fue directo: ellos mismos no usan los servicios que ofrecen.
Tres momentos distintos. El mismo patrón.
Pero más allá de lo anecdótico, la cosa es esta: el problema de la inteligencia artificial no es la tecnología.
Es cómo —o más bien, cómo no— se integra al negocio.
El espejismo de los pilotos
Según el estudio “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025” del MIT, el 95% de los intentos de incorporar IA generativa no generan impacto en resultados financieros. Se quedan en demos bonitas. En promesas.
Y no es lo único.
Otro análisis del mismo reporte señala que, aunque 60% de las empresas evalúan herramientas de IA, solo 20% llegan a piloto… y apenas 5% alcanzan producción real.
Es decir: la mayoría juega, pero casi nadie transforma.
McKinsey lo confirma: dos tercios de las empresas siguen experimentando, y solo 39% reportan impacto real en EBIT —que es, en pocas palabras, la utilidad operativa real de una empresa, lo que gana por su negocio antes de intereses e impuestos.
No es falta de interés. Es falta de ejecución.
El problema no es la IA, es el negocio
Aquí es donde todo se rompe.
Un artículo de Forbes en 2026 lo pone en términos simples: todo el mundo usa IA a nivel personal, pero las empresas no ven resultados porque no han rediseñado cómo trabajan.
Ese es el punto.
La IA no es un software más. Es una forma distinta de operar.
Es un concepto mucho mas humanista que técnico.
Pero muchas organizaciones la tratan como si fuera un plugin.
Según distintos análisis de industria, esto genera lo que llaman el “ROI black hole”: proyectos que no escalan porque no generan valor… y no generan valor porque nunca se integraron de verdad al flujo de trabajo.
Es como comprar un Ferrari… para dejarlo estacionado.
Vender lo que no se opera
Aquí viene la parte incómoda.
Hay evidencia de que muchas empresas que venden IA ni siquiera la usan internamente. Algunos reportes señalan que solo 12% la han integrado en su operación, y que hasta 95% de sus propios pilotos fallan.
Sí: venden transformación… sin transformarse.
Esto explica algo que cada vez es más evidente: la desconfianza.
El propio reporte “The GenAI Divide” del MIT recoge la percepción de ejecutivos que han visto decenas de demos, pero solo una o dos realmente sirven.
El mercado se llenó de “wrappers”. De soluciones infladas. De promesas fáciles.
Y eso pasa factura.
La brecha real
Lo que estamos viendo no es un problema tecnológico.
Es una brecha entre discurso y operación.
Entre lo que se vende… y lo que se vive.
Entre entender la herramienta… y rediseñar el trabajo.
Porque implementar IA no es instalar algo.
Es cambiar procesos, decisiones, métricas, roles.
Y eso es mucho más difícil que hacer una demo.
No es falta de inversión, es falta de integración.
El costo invisible
Esta desconexión ya tiene efectos claros.
Desperdicio de inversión. Fatiga de los equipos. Cinismo de los compradores.
Incluso riesgos: estudios recientes muestran que 78% de los usuarios llevan sus propias herramientas de IA al trabajo y 43% han compartido información confidencial en ellas.
Cuando la empresa no integra… la gente improvisa.
Y eso es más peligroso que no usar IA.
Entonces, ¿qué sí funciona?
Los mismos estudios apuntan a una dirección clara: las empresas que ven resultados son las que dejan de vender IA como producto… y empiezan a operarla como sistema.
Primero en casa.
Luego en el cliente.
Se convierten en su propio “cliente cero”. Miden. Ajustan. Documentan.
Y entonces sí: venden.
No es magia. Es congruencia.
Remate
El problema no es que la IA no funcione.
Es que quienes la venden no la usan.
No es tecnología. Es credibilidad.
El consejo no pedido de hoy:
Antes de comprar o vender IA, hazte una pregunta incómoda:
¿ya estás usando esto de verdad en tu operación… o solo lo estás presentando en PowerPoint?
Porque si no vive en tu día a día, no va a vivir en ningún cliente.
Y entonces la pregunta es inevitable:
¿estás construyendo capacidades… o solo narrativa?
Hacen falta pocos espacios donde alguien te diga cómo hacer bien las cosas, sin hype y con ejecución real.Si estás buscando algo así, te dejo esta alternativa.
