Las últimas semanas han sido complicadas para Sam Altman. El padre de ChatGPT defiende que la inteligencia artificial está destinada a convertirse en el gran punto de inflexión de nuestra era. El discurso es claro: una tecnología que transformará el mercado laboral, reducirá costes a las empresas y permitirá prescindir de buena parte de la plantilla, delegando en algoritmos y modelos de lenguaje las tareas más rutinarias.
Pero todo se ha complicado desde el catastrófico lanzamiento de GPT-5 y la crisis interna que azota el seno de OpenAI. Ahora, un reciente estudio del MIT revela que la mayoría de compañías que han apostado fuerte por la IA no solo no han visto los beneficios prometidos, sino que han acabado perdiendo dinero en el proceso. El propio Altman lo reconoce: se está formando una peligrosa burbuja. La gran pregunta, entonces, es inevitable: ¿dónde falla realmente esta tecnología?
Impacto frontal para Sam Altman y OpenAI: la inversión en inteligencia artificial no cumple las expectativas económicas y destapa la nueva burbuja tecnológica
Altman, al frente de OpenAI, no ha dudado en defender en más de una ocasión que la IA sustituirá tarde o temprano a la mayoría de trabajadores. En su visión –compartida por Elon Musk–, las máquinas asumirán casi todos los empleos y los seres humanos podrán dedicarse a cultivar su lado más creativo. Una utopía productiva en la que la automatización garantiza el sustento y el ocio pasa a ser la norma.
Sin embargo, la realidad empresarial es más tozuda. Numerosos negocios han integrado ChatGPT y otras herramientas convencidos de que recortarían gastos y personal. El resultado, en la mayoría de los casos, ha sido un proceso mucho más complejo y caro de lo previsto. Lo que iba a ser una palanca de ahorro se ha transformado en un laberinto de costes y frustraciones.
El estudio del MIT es especialmente contundente: el 95% de las compañías que han implementado IA aseguran que sus herramientas son caras, poco efectivas y no cumplen los objetivos de productividad. El problema, según los investigadores, no es tanto la tecnología en sí como su incapacidad de adaptarse a las necesidades concretas de cada negocio.
Curiosamente, las empresas que han optado por soluciones externas han obtenido mejores resultados, con un 67% de éxito. Pero incluso en estos casos surgen obstáculos: exceso de complejidad, sobreingeniería y una integración que en ocasiones genera más problemas de los que resuelve.
Los expertos del MIT señalan una limitación clave: la IA carece de memoria real. Es decir, no aprende de experiencias pasadas ni es capaz de retener las preferencias de los clientes. Lo que puede servir para un primer borrador o una lluvia de ideas, falla estrepitosamente cuando se trata de resolver retos complejos o adaptarse a entornos cambiantes.
Su veredicto es claro: sustituir a las personas por máquinas sigue siendo una mala idea. Al menos, en el presente. La inteligencia artificial funciona bien en tareas muy concretas, pero no puede reemplazar el criterio humano ni la capacidad de aprendizaje continuo que exige el mundo empresarial. Lo que iba a ser la gran revolución se está convirtiendo en un espejo roto: promesas futuristas frente a una realidad que, por ahora, deja más facturas que beneficios.
