57% de los líderes de TI que tuvieron un proyecto fallido de IA dicen lo mismo: esperamos demasiado, demasiado rápido.
Gartner acaba de publicar un estudio con 782 líderes de infraestructura y operaciones. Los números son claros. 28% de los proyectos de IA cumplen con las expectativas de ROI. 20% fracasan por completo. Y el resto queda flotando en un limbo donde nadie puede demostrar si funcionó o no.
Es como comprar una licuadora industrial para hacer un smoothie. La máquina funciona perfecto. El problema es que la metiste en una cocina que no tiene enchufe de 220v.
El dato que más me llamó la atención es que el 53% de los casos exitosos están en gestión de servicios de TI y operaciones de nube. No en los proyectos ambiciosos de transformación. En lo mundano. En los tickets de soporte, el monitoreo de servidores, las alertas automáticas. La IA que sí entrega resultados se parece más a un asistente de mesa de ayuda que a un oráculo estratégico.
Los proyectos que funcionan comparten dos cosas: se integraron a flujos de trabajo que ya existían, y tuvieron respaldo explícito de directivos que entendían qué estaban midiendo. Los que fracasaron asumieron que la IA iba a resolver de un día para otro problemas operativos que llevan años sin solución.
La tentación de apuntar alto es comprensible, “los moonshots que tanto prometen”. Hay presión de mercado, hay presión del consejo, hay presión de los titulares. Pero cuando más de la mitad de los fracasos se explican con “esperábamos demasiado”, lo que importa ya no es si tu organización está usando IA. Lo que importa es si la está usando donde puede ganar, o donde suena mejor en la presentación del trimestre.
Si esta semana vas a revisar tu portafolio de proyectos de IA, empieza por uno: el que lleva más de seis meses sin una métrica clara de éxito. Ese probablemente ya tiene tu respuesta.
🔗 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-04-07-gartner-says-artificial-intelligence-projects-in-infrastructure-and-operations-stall-ahead-of-meaningful-roi-returns
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