Durante los últimos dos años, la inteligencia artificial fue presentada como una solución casi universal.
Automatizar procesos, reducir costes, aumentar productividad.
Muchas empresas la adoptaron rápido.
Pero a finales de 2025 está ocurriendo algo menos visible: algunas están dando marcha atrás.
No porque la IA no funcione, sino porque la realidad no siempre coincide con la promesa inicial.
El entusiasmo inicial fue real
En una primera fase, muchas organizaciones utilizaron IA para:
- atención al cliente
- generación de contenido
- análisis de datos
- automatización de tareas internas
Los resultados iniciales parecían positivos:
- respuestas rápidas
- reducción de carga de trabajo
- sensación de modernización
Pero con el uso continuado empezaron a aparecer los problemas.
El problema no es la tecnología, es la integración
Uno de los errores más comunes fue pensar que la IA se podía “enchufar” sin cambios profundos.
En la práctica:
- los flujos de trabajo no estaban preparados
- los datos eran incompletos o desordenados
- los equipos no sabían cómo supervisar resultados
La IA funcionaba… pero no encajaba bien en el día a día.
Costes ocultos que no se tuvieron en cuenta
Otro factor clave ha sido el coste real.
Más allá de la licencia o el uso del modelo, aparecieron gastos como:
- mantenimiento
- supervisión humana
- correcciones de errores
- formación del personal
En algunos casos, el ahorro esperado no compensaba el esfuerzo operativo.
La calidad no siempre fue suficiente
En tareas críticas, muchas empresas descubrieron que:
- las respuestas no eran lo bastante precisas
- los errores eran difíciles de detectar
- la consistencia variaba según el contexto
Esto obligaba a revisar casi todo manualmente, reduciendo el beneficio real.
El desgaste interno
También hubo un factor humano.
Equipos que:
- no confiaban en el sistema
- sentían pérdida de control
- veían la IA como una carga más
Cuando una herramienta genera más fricción que ayuda, termina usándose menos.
Reducción no significa abandono
Es importante matizar que reducir el uso de IA no significa rechazarla.
Muchas empresas están:
- limitando su uso a tareas muy concretas
- combinándola con supervisión humana
- dejando fuera procesos críticos
La tendencia no es “menos IA”, sino IA más controlada.
Una fase de madurez necesaria
Lo que estamos viendo a finales de 2025 es una transición:
- entusiasmo
- adopción rápida
- choque con la realidad
- ajuste
Este proceso es normal en cualquier tecnología disruptiva.
La diferencia es que ahora la IA afecta a decisiones reales, no solo a herramientas auxiliares.
Conclusión
La inteligencia artificial no ha fracasado en las empresas.
Pero tampoco es una solución automática.
Muchas organizaciones están reduciendo su uso porque han aprendido algo clave:
La IA funciona mejor cuando se usa con criterio, límites y contexto humano.
La fase de experimentación masiva está dando paso a una etapa más realista.
Y eso, a largo plazo, es una buena noticia.