Introducción 

⁉️ El 95 % de los pilotos de IA fallan (MIT, The GenAI Divide, ago 2025) 
⁉️ El 75 % de las empresas logran ROI positivo con la IA (Wharton, AI Adoption Report, oct 2025) 

A primera vista, ambas afirmaciones parecen contradictorias. Pero según el análisis conjunto de ambos informes , las dos son ciertas. Y entender por qué nos ayuda a responder una pregunta clave: ¿cómo debemos medir el éxito de la IA en nuestras organizaciones? 

1. Dos realidades paralelas de la IA

• MIT estudia proyectos empresariales a medida o de integración profunda en los procesos. 
  → Mide cuántos logran llegar a producción con impacto real en P&L. 
  → Resultado: sólo un 5 % supera el “abismo del piloto”. 

• Wharton analiza la adopción de herramientas de propósito general (ChatGPT, Copilot, Gemini…). 
  → Mide el retorno obtenido en productividad individual. 
  → Resultado: tres de cada cuatro empresas reportan ROI positivo. 

Ambos informes miden cosas distintas: transformación estructural vs eficiencia personal. 

2. Por qué ambos datos son verdad

• MIT mide la capa profunda: integración, aprendizaje continuo y cambio organizativo. 
  Estos proyectos son complejos, caros y exigen rediseño de procesos. 

• Wharton mide la capa superficial, pero masiva: el uso cotidiano de IA para redactar, analizar o resumir. 
  Su retorno es inmediato, aunque incremental. 

👉 Así, una empresa puede tener ROI positivo en productividad y a la vez fracasar en sus proyectos estratégicos de IA. 

3. La lección: definir qué entendemos por “éxito”

El éxito de la IA no se mide sólo por adopción o entusiasmo interno, sino por su contribución a los objetivos de negocio: productividad, impacto económico y aprendizaje organizativo. 
Por eso, medir el éxito requiere definir de antemano: 

1. Alineación estratégica: ¿para qué queremos la IA? 
2. Impacto esperado: ¿qué indicador de negocio cambiará? 
3. Factibilidad técnica y organizativa: ¿podemos sostenerlo? 
4. Modelo de medición: ¿cómo sabremos si funciona? 

4. Cómo lo hacemos en transForma

En transForma Partnering, integramos esta reflexión dentro de nuestro modelo de adopción estratégica de la IA, que combina cuatro dimensiones: 

1. Alineación estratégica con los objetivos del negocio. 
2. Impacto cuantificable sobre productividad, costes o ingresos. 
3. Factibilidad técnica, cultural y regulatoria. 
4. Éxito medido y sostenido, con métricas claras desde el diseño del proyecto. 

Solo así la IA pasa de ser una moda tecnológica a convertirse en una palanca real de crecimiento y transformación. 

Conclusión 

Los datos del MIT y Wharton no se contradicen: describen las dos velocidades de la IA. 
Una, la rápida y visible, mejora tareas diarias. 
La otra, la lenta y estructural, cambia la empresa. 
Ambas importan, pero sólo una transforma. 
La clave está en saber cómo mides el éxito. 

¿Quieres descubrir cómo definir tu modelo de éxito en IA? 
📩 Hablemos: en transForma ayudamos a las organizaciones a priorizar, medir y escalar proyectos de IA con impacto real.