En los últimos meses, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en la protagonista indiscutida de titulares, debates y lanzamientos tecnológicos. Modelos como ChatGPT, Gemini o Copilot encabezan la lista de soluciones prometedoras, mientras que otros, como DeepSeek, generan controversias en torno a sus verdaderas capacidades y limitaciones.
La falta de estándares en la industria
El vertiginoso ritmo en el que han surgido herramientas de IA ha impedido que se establezcan estándares claros. Esto ha dado lugar a un fenómeno preocupante: productos que se presentan como "inteligencia artificial" y que en realidad son estrategias de marketing sin sustento técnico. En muchos casos, se confunden simples soluciones de automatización con verdaderos agentes inteligentes, generando confusión en el mercado y expectativas poco realistas.
Un futuro incierto: No todas las empresas de IA van a perdurar
El auge de la inteligencia artificial ha disparado la aparición de nuevas empresas y proyectos que prometen revolucionar la forma en que trabajamos. Sin embargo, no todo lo que se presenta como "IA" es sinónimo de solidez o futuro garantizado.
Según un reciente informe de la consultora Gartner, se prevé que para finales de 2025, cerca del 30% de los proyectos de inteligencia artificial serán abandonados. Detrás de este dato preocupante se esconden factores clave: modelos de negocio frágiles, subestimación de los riesgos, sobrecostos y, en muchos casos, la falta de una base tecnológica real y confiable.
Muchas de las startups tecnológicas que hoy ofrecen herramientas de IA carecen de la estructura, la experiencia o el respaldo necesarios para sostener sus soluciones a largo plazo. Esto no solo compromete la inversión, sino que expone a las organizaciones a depender de tecnologías que podrían quedar obsoletas o desaparecer en poco tiempo.
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