Desde asistentes inteligentes hasta generación automatizada de contenidos y toma de decisiones asistida, la inteligencia artificial generativa está redefiniendo la agenda tecnológica de las organizaciones.
Sin embargo, el entusiasmo empieza a encontrar un contrapeso. Un reciente análisis de Gartner advierte que un porcentaje significativo de proyectos de GenAI podría fracasar antes de 2027. No se trata de una debilidad tecnológica, sino de un problema estructural: la mayoría de las empresas están adoptando IA Generativa sin una base sólida de automatización, gobierno y arquitectura empresarial.
La cuestión no es si la IA Generativa funciona. La verdadera pregunta es si las organizaciones están preparadas para integrarla de forma estratégica y sostenible.
Qué está fallando en los proyectos
El análisis de Gartner pone el foco en la brecha entre expectativa y madurez organizativa. Muchas empresas han iniciado iniciativas de GenAI impulsadas por la presión competitiva o por la necesidad de posicionarse como innovadoras. El resultado ha sido una proliferación de pilotos aislados, pruebas de concepto desconectadas del core del negocio y despliegues sin métricas claras de impacto.
El problema no es el modelo generativo. El problema es el contexto en el que se implementa.
Cuando no existe una estrategia clara de automatización de procesos, cuando los datos no están gobernados adecuadamente y cuando los sistemas no están integrados, la IA Generativa se convierte en una capa superficial sobre procesos ineficientes. En lugar de transformar, amplifica las debilidades existentes.
Gartner no cuestiona el potencial de la inteligencia artificial generativa. Lo que advierte es que la improvisación estratégica puede convertir una oportunidad tecnológica en una inversión fallida.
GenAI sin automatización: una ecuación incompleta
Uno de los errores más frecuentes es abordar la GenAI como tecnología aislada, cuando en realidad debe integrarse en una arquitectura de automatización inteligente.
La automatización de procesos de negocio proporciona estructura, trazabilidad y consistencia operativa. Sin esa base, cualquier iniciativa de inteligencia artificial generativa carece de cimientos sólidos. La automatización empresarial no es un complemento opcional, sino el requisito previo para que la IA Generativa genere valor real.
Cuando los procesos están definidos y automatizados, la GenAI puede aportar capacidades cognitivas avanzadas. Puede enriquecer la toma de decisiones, acelerar la generación documental, mejorar la experiencia del cliente o facilitar la gestión del conocimiento interno. Pero si los procesos son manuales, fragmentados o poco controlados, la IA Generativa no corrige el problema; simplemente lo acelera.
En este contexto, la automatización de procesos robóticos RPA sigue siendo estratégica. La automatización con RPA permite estandarizar tareas repetitivas, asegurar consistencia en la ejecución y generar datos estructurados. Sobre esa base, la GenAI encuentra un entorno donde realmente puede escalar.
El reto real: pasar del piloto a la escala empresarial
Muchas organizaciones han logrado implementar pilotos exitosos de GenAI. Asistentes internos que redactan informes, sistemas que sintetizan información o herramientas que generan respuestas automáticas ya forman parte del día a día empresarial.
El desafío aparece cuando se intenta escalar estas soluciones.
Escalar implica integrar la GenAI con sistemas corporativos, asegurar el cumplimiento normativo, controlar el acceso a datos sensibles y establecer métricas claras de retorno. Implica también gestionar costes de infraestructura, supervisar la calidad de los resultados generados y mantener una gobernanza continua.
Es precisamente en esta transición donde muchos proyectos fracasan. La falta de una estrategia de automatización coherente y de una arquitectura tecnológica bien diseñada convierte la innovación en una inversión difícil de justificar.
La GenAI no puede permanecer en el laboratorio de innovación. Debe integrarse en la automatización de procesos de negocio y formar parte de la transformación digital de forma estructurada.
Agentic AI: mayor autonomía, mayor responsabilidad
La evolución de la GenAI está dando paso a modelos de agentic AI o inteligencia artificial agentica. A diferencia de los modelos generativos tradicionales, los agentes no solo generan contenido o recomendaciones. Pueden tomar decisiones, interactuar con sistemas y ejecutar acciones dentro de workflows empresariales.
El potencial es enorme, pero también lo es el riesgo. Un agente mal configurado puede ejecutar acciones incorrectas, comprometer datos sensibles o generar impactos regulatorios significativos. Sin una base sólida de automatización empresarial, gobierno y control, la agentic AI puede amplificar los mismos problemas que Gartner identifica en los proyectos fallidos de GenAI.
La conversación estratégica debe centrarse en la preparación organizativa antes que en la adopción acelerada.
Gobernanza, arquitectura y retorno: las claves del éxito
El análisis de Gartner pone de relieve tres dimensiones críticas para que la GenAI genere valor sostenible.
La primera es la gobernanza. La inteligencia artificial generativa requiere políticas claras de uso, mecanismos de supervisión y sistemas de auditoría. No basta con habilitar herramientas; es necesario establecer marcos de responsabilidad.
La segunda es la arquitectura tecnológica. La GenAI debe integrarse con sistemas ERP, CRM y plataformas de automatización existentes. La fragmentación tecnológica es uno de los principales factores de fracaso.
La tercera es la medición del valor. Los proyectos de GenAI deben vincularse a indicadores claros de impacto en productividad, eficiencia y calidad. Sin métricas, la innovación se convierte en gasto.
Cuando estas variables no se gestionan de forma estructurada, el riesgo de fracaso aumenta de manera significativa.
Más allá del hype: una cuestión de estrategia
El dato que anticipa un alto porcentaje de fracaso en proyectos de GenAI no debe interpretarse como un freno a la innovación, sino como una advertencia sobre la improvisación.
La IA Generativa no fracasa por sí misma. Fracasan las estrategias desconectadas de la automatización empresarial, los despliegues sin arquitectura y las iniciativas que no están alineadas con objetivos de negocio concretos.
Las organizaciones que integren GenAI dentro de una estrategia de automatización inteligente, que consoliden la automatización de procesos y que evolucionen hacia modelos de agentic automation de forma progresiva estarán en posición de transformar esta advertencia en ventaja competitiva.
En un entorno donde la presión por innovar es constante, la diferencia no la marcará quien implemente primero Inteligencia Artificial Generativa, sino quien la integre mejor.
La estrategia adecuada para que GenAI genere resultados reales
En RPA Technologies, acompañamos a las organizaciones en el diseño e implementación de estrategias de automatización inteligente, automatización de procesos y arquitecturas avanzadas de GenAI, asegurando que la adopción de inteligencia artificial generativa esté alineada con objetivos de negocio, gobernanza sólida y resultados medibles. Si quieres dar el paso hacia un modelo Agéntico, hablemos.