Según el informe de la RAND Corporation, confirmado por Gartner en abril de este año, el 80,3% de los proyectos de IA empresarial no logra entregar el valor prometido. Esta tasa duplica la de los proyectos de software tradicionales y representa miles de millones de dólares perdidos a nivel global. Para los especialistas, el problema no radica en la tecnología, sino en la expectativa de que puede reemplazar completamente al ser humano.
“La IA no fracasa porque sea deficiente: fracasa cuando se le pide hacer lo que todavía solo puede hacer un ser humano, es una característica estructural de cómo funcionan estos sistemas hoy. Las organizaciones que lo comprenden son las que realmente están obteniendo valor de la tecnología”, asegura Ignacio Arellano, CEO de KurAI
En esa línea, el estudio de Emerald Book identifica el llamado “Gap 60/40” como el núcleo de este fenómeno. Los grandes modelos de lenguaje y sistemas de automatización presentan buenos resultados al gestionar alrededor del 60% de los flujos de trabajo repetitivos, lineales y estandarizados.
Sin embargo, fallan sistemáticamente en el 40% restante: juicio sobre datos complejos, resolución de excepciones normativas, manejo de situaciones críticas con personas, control de calidad detallado y construcción de relaciones de confianza. A esto se suman decisiones críticas de negocio con impacto financiero directo, negociaciones comerciales o contractuales, y decisiones que impliquen cambios funcionales o estructurales dentro de la organización, ámbitos donde la ausencia de criterio humano representa un riesgo real y medible.
La inteligencia artificial entrega valor cuando complementa las capacidades humanas, no cuando intenta sustituirlas. Las organizaciones que están obteniendo resultados reales son aquellas que concentran la IA en tareas bien delimitadas, mantienen supervisión humana en las decisiones críticas y entienden con precisión dónde termina la máquina y dónde comienza el criterio de las personas.
“Automatizar un proceso humano complejo sin entender primero qué parte de ese proceso requiere juicio real es la receta más segura para el fracaso. La pregunta correcta no es qué puede hacer la IA, sino en qué parte del trabajo agrega valor sin comprometer la calidad ni la confianza”, afirma el CEO de KurAI.
Para Arellano, el debate sobre la inteligencia artificial en el trabajo ya no es si va a transformar los procesos productivos, sino a qué velocidad las organizaciones aprenden a distinguir qué tareas puede asumir con eficacia y cuáles seguirán requiriendo presencia humana. En ese aprendizaje, los errores tienen costo, financiero, operativo y de confianza. La evidencia acumulada en 2025 y 2026 sugiere que la adopción responsable, más que la adopción acelerada, es el camino hacia resultados sostenibles.