Las empresas pierden dinero al implementar IA: El costo oculto de la adopción acelerada

La promesa de la inteligencia artificial de transformar la productividad global está generando una ola de inversión sin precedentes, pero también un fenómeno menos visible: el costo oculto del aprendizaje corporativo. Según el informe “Global AI Risk Survey 2025” de EY, elaborado sobre una muestra de 975 ejecutivos de compañías con ingresos superiores a US$ 1.000 millones, el 98 % de las empresas reconocen haber sufrido pérdidas financieras asociadas a la implementación de IA, con un impacto acumulado de US$ 4.400 millones.

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La aceleración sin gobernanza es la nueva forma de desperdicio corporativo. El entusiasmo tecnológico lleva a muchas empresas a desplegar modelos sin definir estándares de validación, trazabilidad ni alineamiento con métricas de negocio. Los resultados: sobrecostos ocultos, decisiones erradas y erosión de confianza interna.

Para las áreas de Pricing, Revenue Growth Management y BI, esta lección es fundamental: el valor de la IA depende de su confiabilidad, no de su novedad. Implementar modelos predictivos o generativos sin auditar los datos que los alimentan equivale a hacer pricing sin conocer costos o elasticidades.

El retorno sostenible vendrá de empresas que adopten un enfoque de IA regulada como sistema, con roles claros, responsables identificados y métricas de éxito que midan no solo velocidad, sino impacto real en rentabilidad y riesgo.

Las causas de estas pérdidas varían: modelos con errores de predicción, sesgos algorítmicos que afectaron decisiones comerciales o reputacionales, incumplimientos de marcos regulatorios (como GDPR o la inminente AI Act europea), y disrupciones operativas por automatizaciones mal calibradas. El patrón es claro: las empresas que corren hacia la adopción sin una base sólida de gobernanza terminan pagando un peaje de aprendizaje más alto que el retorno inicial.

Sin embargo, el estudio muestra un contraste interesante. Las organizaciones que cuentan con marcos formales de “IA Responsable” —es decir, estructuras que auditan datos, documentan decisiones y mantienen control humano en el ciclo de entrenamiento y despliegue— reportan un 35 % más de retorno sobre inversión y menores probabilidades de pérdidas por incidentes de cumplimiento. En estas empresas, la IA no reemplaza la supervisión, la institucionaliza.

El optimismo, no obstante, se mantiene intacto: el 72 % planea aumentar su inversión en IA en 2026, impulsado por la presión competitiva y el éxito parcial de proyectos de automatización y generación de contenido. Pero los autores del informe advierten que el verdadero desafío ya no es técnico, sino organizacional: pasar de una adopción impulsada por moda a una integración gobernada por datos, riesgo y propósito.

EY resume el hallazgo en una frase lapidaria: “Las empresas están aprendiendo que la IA no es una carrera de velocidad, sino de precisión”. En otras palabras, no gana quien implementa primero, sino quien aprende más rápido de sus errores y los convierte en estructura.

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