Un nuevo informe de Aissist.io señala porqué fracasan el 80 % de los proyectos de IA
San Francisco, septiembre de 2025 – Aunque la inteligencia artificial (IA) generativa ha pasado a formar parte del día a día de las empresas, la gran mayoría sigue sin conseguir beneficios tangibles. De acuerdo con un nuevo informe publicado por aissist.io, ocho de cada diez proyectos fracasan porque se diseñan con un enfoque aislado y con mentalidades demasiado centradas en la reducción de costes.
El documento, titulado Manual para líderes de IA: Desbloqueando el crecimiento más allá de la reducción de costes, recoge aprendizajes de más de 300 proyectos desarrollados en sectores tan diversos como telecomunicaciones, bienes raíces o automoción. Su principal conclusión es clara: la tecnología no es el problema, sino la manera en que las compañías la implementan.
Una adopción masiva con resultados escasos
Según cifras de McKinsey citadas en el informe, el 78 % de las organizaciones a nivel global ya utiliza IA generativa en al menos un área de negocio. Sin embargo, menos del 20 % percibe un impacto real en sus ingresos y apenas el 1 % considera que su estrategia en inteligencia artificial está lo suficientemente madura como para generar ventajas competitivas sostenibles.
Para Lifan Xu, cofundador de Aissist.io, esta contradicción se explica porque muchas compañías miran la IA con lentes demasiado estrechas.
“La IA no fracasa porque la tecnología sea inmadura. Fracasa porque se la aborda únicamente como una herramienta para recortar gastos. Al hacerlo, las empresas dejan escapar la posibilidad de crear nuevas fuentes de ingresos, escalar operaciones y reinventar modelos de negocio”, afirma Xu.
Dos trampas que bloquean el éxito
El estudio identifica dos errores recurrentes en los proyectos empresariales de IA:
- Mentalidad centrada exclusivamente en reducir costes: aunque automatizar procesos es valioso, limitar la IA a este objetivo impide ver su potencial transformador.
- Implementaciones aisladas: desplegar soluciones en silos, sin coordinación entre distintas áreas, genera resultados fragmentados y dificulta el escalado de la tecnología.
Aissist.io sostiene que superar estas trampas requiere un liderazgo interfuncional y un enfoque estratégico que conecte las iniciativas de IA con objetivos de crecimiento.
Resultados concretos en proyectos reales
El informe no se limita a señalar problemas, sino que muestra ejemplos de empresas que han logrado superar estas limitaciones. Entre los casos destacados figuran:
- Un operador global de telecomunicaciones: al automatizar gran parte de la atención al cliente, consiguió no solo reducir costes operativos, sino también aumentar su tasa de conversión de ventas del 32 % al 42 %. Esto se tradujo en un millón de dólares adicionales en ingresos mensuales.
- Un grupo de bienes raíces comerciales: implementó IA para gestionar el 95 % de su embudo de ventas, lo que permitió lanzar una nueva línea de negocio sin necesidad de aumentar su plantilla de forma proporcional.
- Una cadena de talleres de reparación de vehículos: utilizó sistemas de IA para realizar diagnósticos complejos de manera automática. El resultado fue una notable reducción en los tiempos de elaboración de presupuestos y la posibilidad de escalar el servicio a un volumen que hubiera sido imposible para agentes humanos.
Datos de impacto en implementaciones con Aissist.io
Las experiencias recogidas en el informe reflejan mejoras significativas en métricas clave:
- Una tasa de automatización del 83 % en “empleados digitales”.
- El 70 % de los clientes lograron resolver más del 80 % del tráfico sin intervención humana.
- Un incremento superior al 50 % en la conversión de ventas en determinadas aplicaciones.
- Un índice de satisfacción del cliente (CSAT) de 4,8 en interacciones gestionadas por IA.
- Reducciones del 50 % en costes de operaciones de alto volumen en áreas de servicio.
Estos datos demuestran que, cuando se implementa correctamente, la IA no solo ahorra dinero, sino que también genera valor medible y sostenido.
La presión por demostrar retorno en 2025
El informe subraya que, a medida que la adopción de la IA se acelera, los consejos directivos y los inversores reclaman evidencias de retorno de la inversión (ROI). Las compañías ya no pueden permitirse experimentos pequeños o aislados que no escalen.
El documento insiste en que el verdadero cambio ocurre cuando la IA se despliega de manera transversal y vinculada directamente a métricas de crecimiento empresarial, como incremento en ingresos, mejoras en la satisfacción del cliente o expansión de la capacidad operativa.
Un marco de cuatro etapas para avanzar
Para ayudar a las empresas a salir del estancamiento, Aissist.io propone un marco de acción compuesto por cuatro pasos:
- Establecer un liderazgo interfuncional en IA, que reúna a distintas áreas de negocio para evitar los silos.
- Definir métricas claras de éxito, vinculadas tanto a reducción de costes como a creación de ingresos.
- Buscar impacto equilibrado, priorizando la generación de valor en múltiples frentes y no solo en eficiencia operativa.
- Automatizar más allá de lo básico, llevando la IA más allá de preguntas frecuentes o tareas simples, y aplicándola a procesos complejos con impacto directo en la estrategia de negocio.
Conclusión: del ahorro al crecimiento
El mensaje central del informe es que las organizaciones deben dejar de ver la inteligencia artificial únicamente como un mecanismo de ahorro. Para Xu y su equipo, la IA tiene el potencial de convertirse en un motor de crecimiento, escalabilidad y transformación de modelos de negocio.
En un contexto en el que la tecnología avanza rápidamente y la presión por mostrar resultados es cada vez mayor, las compañías que adopten una visión estratégica de la IA estarán mejor posicionadas para liderar sus sectores.
“Estamos en un momento decisivo”, resume Xu. “Quienes logren conectar la IA con objetivos de crecimiento real no solo sobrevivirán, sino que marcarán el rumbo de la próxima década empresarial”.
