La carrera por la inteligencia artificial está dejando una lección conocida para cualquier cambio de plataforma: moverse rápido no garantiza sobrevivir. Daniel Jabaraj, director ejecutivo de Syncfusion, sostiene que muchas compañías confunden el método con la misión y, por eso, quedan atrapadas cuando la tecnología cambia.
Jabaraj citó una predicción de Gartner: al menos 30% de los proyectos de IA generativa serán abandonados después de la prueba de concepto, por la incapacidad de las organizaciones de conectarlos con un propósito de negocio claro. También mencionó un estudio del MIT que halló que 95% de las organizaciones obtiene cero retorno de sus programas piloto de IA, pese a una inversión empresarial de entre US$30.000 millones y US$40.000 millones.
Para Jabaraj, el problema no es la calidad del modelo ni la tecnología en sí, sino el enfoque. Dijo que las empresas suelen definirse por una plataforma o una categoría de producto, cuando en realidad deberían organizarse alrededor de la misión que justifica su existencia. Cuando esa misión está clara, la compañía puede sobrevivir a transiciones como las que ocurrieron del mainframe a la PC, del escritorio a la web y del software local a la nube.
Harvard Business Review identificó un patrón similar en fracasos de transformación digital, al advertir que las organizaciones «ponen el carro delante del caballo», enfocándose en una tecnología específica antes de ajustar el cambio a la estrategia general del negocio.
El ejecutivo también enumeró los factores que agravan los tropiezos: la preferencia por el statu quo, el miedo a perder ingresos, la subestimación del trabajo que exige una transición real y los errores de tiempo, tanto por lanzarse demasiado pronto como por llegar demasiado tarde.
En su planteo, la IA puede ser un viento en contra o un viento de cola. Las empresas que la perciben como una amenaza pueden pasar años defendiendo lo que ya construyeron mientras pierden relevancia. Las que se preguntan cómo acelera el valor que ya entregan tienen más chances de salir fortalecidas.
Jabaraj resumió tres movimientos prácticos para atravesar el cambio: definir la misión a la altura correcta, ver la IA como una capa adicional sobre la experiencia acumulada y empujar la disrupción interna antes de que la presión externa obligue a actuar.
GitHub y Cornell aportaron otro dato a esa lectura: los desarrolladores que usaron asistencia de IA completaron tareas 55% más rápido. Para Jabaraj, eso confirma que la inteligencia artificial puede amplificar productividad cuando se integra con un objetivo claro.
La lectura de fondo para el mercado es directa. No toda inversión en IA crea capitalización; sin estrategia, también puede convertirse en gasto hundido. El mercado ya votó: premiará a las compañías que conviertan la tecnología en flujo de productividad, no a las que acumulen pilotos sin retorno.
Capital busca reglas claras. En esta transición, el premio irá para las empresas que protejan su margen y adapten su modelo de negocio antes de que el cambio las obligue. La burocracia corporativa puede explicar una adopción lenta; no puede justificar la pérdida de competitividad.