Tu empresa no necesita una estrategia de IA — necesita un colega de IA

Una consultora de primer nivel te cobrará 250.000 euros o más por una estrategia de IA. El entregable: un deck de slides, una hoja de ruta de 6 meses y un proof of concept que — estadísticamente — no sobrevivirá al contacto con producción.

La iniciativa NANDA del MIT estudió más de 300 implementaciones de IA en empresas en 2025 y descubrió que el 95 % de los proyectos piloto de IA generativa no entregan ningún retorno medible en la cuenta de resultados. No «retornos modestos». Cero.

El problema no es que a tu empresa le falte una estrategia. El problema es que la estrategia misma se ha convertido en el producto — y la industria de la consultoría se la vende a empresas que simplemente necesitan una herramienta que funcione.

El complejo industrial de la estrategia IA

Los números de fracaso son malos, y siguen empeorando.

Gartner predijo que el 30 % de los proyectos de IA generativa se abandonarían tras el proof of concept a finales de 2025 — por mala calidad de datos, valor de negocio poco claro y costes crecientes. Resultó ser optimista. S&P Global reportó que el 42 % de las empresas descartaron la mayoría de sus iniciativas de IA en 2025, frente al 17 % del año anterior. La organización media abandonó el 46 % de sus proofs of concept antes de llegar a producción.

El estudio de Bain de 2024 reveló que el 88 % de las transformaciones empresariales — no solo IA, toda la transformación digital — fracasan en alcanzar sus objetivos originales. IDC lo cifró aún peor: el 88 % de los pilotos de IA nunca llegan a producción. Solo alrededor de 1 de cada 8 prototipos se vuelve operativo.

Y sin embargo, la consultoría en IA está en pleno auge. McKinsey dice que el 40 % de su trabajo con clientes ahora involucra IA. La consultoría de IA de BCG generó el 20 % de sus ingresos en 2024. Accenture registró 900 millones de dólares en consultoría de IA en un solo año. PwC anunció una inversión en IA de mil millones de dólares. Los ingresos de IA de EY crecieron un 30 %.

La desconexión es notable: una industria masiva vendiendo estrategias de IA a empresas donde la inmensa mayoría de los proyectos de IA fracasa. Los proyectos de transformación de IA empresarial cuestan entre 100.000 y 500.000 euros o más. Incluso una evaluación estratégica «pequeña» cuesta entre 5.000 y 25.000 euros.

Para una empresa de 50 personas, la consultoría puede costar más que el problema que pretende resolver.

Las pymes se quedan fuera

Las pequeñas y medianas empresas recibieron el mensaje de que la IA importa. Lo intentaron. Y muchas se detuvieron.

Los datos para España son contundentes: según el barómetro INDESIA de 2025, apenas el 2,9 % de las pymes españolas utiliza inteligencia artificial. El Banco de España confirmó en su informe de 2025 que la adopción sigue siendo frágil, con obstáculos como la falta de herramientas adecuadas, la complejidad regulatoria y la escasez de talento especializado. A nivel europeo, Eurostat sitúa a España en torno al 9 % de empresas usando IA en 2024, ligeramente por encima de la media de la UE pero muy lejos de los países nórdicos.

En América Latina, el panorama es similar. Un estudio de NTT DATA reveló que el 40 % de las empresas en la región ya usa IA, pero la adopción se concentra en grandes corporaciones. Para las pymes — que representan más del 99 % del tejido empresarial en países como México, Colombia o Argentina — las barreras siguen siendo las mismas: falta de conocimiento, coste y complejidad.

El plan «España Digital 2025» fijó como meta que al menos el 25 % de las empresas usaran IA y Big Data. La realidad no llegó ni a la mitad. El propio informe de la Década Digital de la Comisión Europea sitúa a España en un 9,2 % de adopción de IA en 2024, frente al objetivo del 75 % para 2030.

Las herramientas mismas a menudo excluyen el mercado que dicen servir. Microsoft 365 Copilot requería originalmente un mínimo de 300 licencias a 27 euros por usuario al mes — un compromiso anual de casi 100.000 euros. (Analizamos exactamente qué puede y qué no puede hacer Copilot en un análisis aparte.) Una solución GPT Enterprise personalizada de OpenAI empieza en millones. No son productos para pymes. Son productos enterprise con marketing para pymes.

La brecha de conocimiento no es cuestión de inteligencia. Los dueños de pymes gestionan operaciones complejas cada día. La brecha existe porque una industria construida para empresas del IBEX 35 sigue diciéndoles a las empresas de 50 personas que necesitan el mismo enfoque — solo que más pequeño.

No es así. Necesitan algo fundamentalmente diferente.

Lo que la investigación realmente muestra

Aquí viene la parte que los consultores de estrategia pasan por alto: los estudios que muestran qué impulsa realmente la productividad no hablan de grandes transformaciones. Hablan de herramientas prácticas que la gente usa a diario.

Un estudio de la Harvard Business School y BCG, liderado por Ethan Mollick, dio a consultores acceso a IA para tareas de trabajo reales. Los resultados: los consultores que usaban IA completaron un 12,2 % más de tareas, las terminaron un 25,1 % más rápido y produjeron resultados calificados un 40 % mejor en calidad. Sin proyecto de transformación. Sin hoja de ruta de 6 meses. Simplemente personas usando una herramienta capaz para su trabajo diario.

Erik Brynjolfsson, de Stanford, estudió agentes de atención al cliente usando un asistente de IA. La productividad subió un 14 % de media, y los trabajadores menos experimentados vieron ganancias de hasta el 35 %. Su observación: «He hecho muchos estudios sobre la introducción de nuevas tecnologías de la información a lo largo de los años, y a menudo las empresas se conforman con un 1 o 2 % de ganancia en productividad.»

Una encuesta de OpenAI de 2025 entre usuarios de ChatGPT Enterprise encontró que atribuían entre 40 y 60 minutos de tiempo ahorrado al día a la IA — simplemente usándola como herramienta de trabajo diaria. Los datos internos de Microsoft mostraron que el 5 % más activo de usuarios de Teams ahorraba un día laboral completo al mes solo con los resúmenes de reuniones por IA.

El estudio NANDA del MIT contenía otro hallazgo crucial enterrado en los datos: las empresas que compraron herramientas de IA de proveedores especializados tuvieron éxito alrededor del 67 % de las veces. Las empresas que intentaron construir sus propias soluciones internamente: una tercera parte de las veces.

El patrón es claro. Las herramientas prácticas integradas en los flujos de trabajo existentes superan a los proyectos de transformación de arriba abajo. Siempre.

Estrategia vs. colega

El manual estándar funciona así: contratar consultores, pasar 6 meses en una estrategia, construir un proof of concept, lanzar un piloto, quizá llegar a producción, quizá ver ROI. Un proceso que se mide en trimestres, cuando no en años.

La propia encuesta de McKinsey a empleados en 2025 reveló qué hace realmente que la gente use IA: el 48 % dijo formación formal, y el 45 % dijo «integración fluida en los flujos de trabajo existentes». No un mejor documento de estrategia. No un data lake más grande. Integración en las herramientas que ya usan cada día.

Esta es la diferencia entre una estrategia de IA y un colega de IA.

Una estrategia es un documento. Vive en una carpeta de SharePoint. Tiene swimlanes y una matriz RACI y entregables organizados por trimestre. Requiere un comité de dirección, una línea de trabajo de gestión del cambio y un patrocinador ejecutivo.

Un colega aparece donde trabajas y empieza a ser útil. No necesitas reorganizar tu empresa a su alrededor. No necesitas un equipo de data science. No necesitas modernizar primero tu infraestructura de datos. Necesitas una herramienta que encaje en la app de mensajería que tu equipo ya tiene abierta ocho horas al día — y que ayude desde la primera conversación.

La tasa de éxito del 67 % para soluciones compradas frente al ~22 % para desarrollos internos no sorprende si lo planteas así. Comprar una herramienta especializada significa que alguien más resolvió los problemas técnicos difíciles. Tu equipo solo tiene que usarla. Construir una estrategia de IA desde cero significa que tu empresa tiene que convertirse primero en una empresa de IA — y para la mayoría de los negocios, ese no es el objetivo. El objetivo es terminar el trabajo más rápido.

El camino que realmente funciona

Si tu equipo ya vive en Microsoft Teams — y con 320 millones de usuarios activos mensuales, hay bastantes probabilidades de que así sea — el punto de integración es obvio. Escribimos en detalle sobre por qué la IA nativa de Teams supera a las herramientas independientes. No necesitas convencer a nadie de adoptar una nueva plataforma. No necesitas que IT evalúe 40 proveedores. No necesitas un proyecto de transformación digital.

Necesitas una IA que viva en el entorno que tu gente ya usa, recuerde su contexto y mejore con el tiempo.

Eso es lo que construimos con amaiko. Un asistente de IA nativo de Teams con memoria persistente y agentes especializados — para investigación, planificación, correo electrónico, trabajo con documentos. Funciona donde tu equipo ya trabaja. Recuerda lo que le dijiste ayer. Sin consultoría requerida. Sin hoja de ruta de 6 meses. Sin comité de dirección.

Las empresas que obtienen ganancias reales de productividad con la IA no son las que tienen los mejores decks de estrategia. Son aquellas donde la gente realmente usa la herramienta — porque está ahí mismo, en la app que tienen abierta todo el día, haciendo trabajo útil desde el primer día.

Tu equipo no necesita una estrategia. Necesita un colega.