Hay una estadística para cada bando. La IA no es la excepción

Existe un estudio que prueba que la IA en las empresas es un fracaso. Y existe otro que prueba que funciona de maravilla. Los dos son reales, los dos vienen de fuentes serias, y ambos están disponibles para quien quiera citarlos según el punto que necesite defender esta semana.

El más citado de los últimos meses fue uno del MIT. El titular decía que el 95% de los pilotos de IA en empresas no genera ningún retorno. Se repitió en Forbes, en Harvard Business Review, en medios de medio mundo, y contribuyó incluso a una caída en el Nasdaq. Se volvió la frase favorita de todos los que ya sospechaban que la IA estaba sobrevalorada.

Cuando lo leí, confieso que me acomodó. Encajaba con algo que vengo repitiendo hace tiempo: que el problema de la IA casi nunca es la herramienta, sino la forma en que las organizaciones deciden adoptarla. Tenía mi estadística. La que me daba la razón.

Así que fui a revisarla, como debería hacer cualquiera con un dato que le conviene demasiado.

Lo que encontré fue incómodo, pero no en la dirección que esperaba. El 95% no significa lo que todos repiten. Leído con calma, el informe muestra que cerca del 80% de las empresas encuestadas nunca había hecho un piloto de IA. Ni uno. Y de las que sí lo hicieron, alrededor de un cuarto tuvo éxito. Decir que el 95% fracasó es como decir que el 95% de los usuarios de una app de citas tiene un matrimonio infeliz, cuando el 80% ni siquiera ha salido a una primera cita.

El propio informe lo advertía: sus cifras son direccionalmente correctas, basadas en entrevistas individuales y no en reportes oficiales de las empresas. Se define a sí mismo como un hallazgo preliminar. La advertencia estuvo ahí desde el principio. La saltamos porque el titular confirmaba lo que ya queríamos creer.

Tampoco voy a hacer la trampa al revés y declarar que la IA en realidad va viento en popa. No es así. La dirección del estudio se sostiene: la mayoría de las empresas está estancada en pruebas que no llegan a ningún lado. El número está mal. El problema es real.

Y ahí está el verdadero punto. Cuando existe una estadística para cada postura, ambas dejan de ser evidencia y se convierten en munición. Uno elige la que le sirve y sigue con su día. El debate se resuelve solo, porque nadie estaba buscando la verdad, sino la confirmación.

Entonces, si los números se anulan entre sí, ¿qué queda? Quedan dos cifras del mismo informe, una al lado de la otra, que dicen más que el titular. Solo el 5% de las herramientas de IA hechas a medida llegó a producción. Y más del 90% de los empleados de esas mismas empresas ya usaba herramientas como ChatGPT por su cuenta, todos los días.

Léelo de nuevo. La misma gente que “fracasa” con la IA a nivel organización la está usando sin ningún problema a nivel individual. La empresa gastó en un piloto oficial que no devolvió nada medible, mientras la adopción real ocurría por debajo, sin permiso y sin registro, en las cuentas personales de su propia gente. La herramienta nunca fue la variable. Aprender a usarla, sí.

Es el mismo patrón que vimos con Excel. Excel nunca fracasó ni tuvo éxito como iniciativa corporativa. La gente lo aprendió, o no. Los que no lo aprendieron rara vez dijeron “aprendí mal Excel”. Dijeron “Excel no sirve para lo nuestro”, y se quedaron atrás mientras alguien más armaba en veinte minutos lo que a ellos les tomaba un día completo.

La pregunta que todos están discutiendo, “¿funciona la IA?”, no tiene sentido para mí, porque siempre va a aparecer un estudio nuevo para cada bando. Es una pregunta cómoda precisamente porque no exige nada de quien la hace.

La pregunta que sí importa es otra, y es más incómoda porque la respuesta depende de uno: ¿tu organización va a aprender a usar esto, o va a seguir esperando a que las cifras se pongan de acuerdo?

Porque las cifras no se van a poner de acuerdo. Y mientras tu empresa espera el estudio definitivo, alguien en tu industria ya aprendió a hacer las preguntas correctas.