L'IA s'ha convertit en un estàndard corporatiu, però l'adopció massiva no ha garantit l'èxit massiu. És per això que tantes empreses estan lluitant per convertir l'hipe en valor mesurable i què explica les raons del fracàs de l'adopció de la IA el 2025. AI has become a corporate standard, but mass adoption hasn’t guaranteed mass success. Here’s why so many enterprises are struggling to turn hype into measurable value and what explains AI adoption failure reasons in 2025. AI is everywhere, but not everyone is happy L'IA és a tot arreu, però no tothom és feliç El 2025, la intel·ligència artificial en els negocis 2025 ja no és un experiment valent, és una base. L'adopció de la IA a les empreses el 2025 ha arribat al voltant del 78-80% de les corporacions que utilitzen la IA en almenys una funció empresarial. Tendències tecnològiques de McKinsey amb l'Outlook 2025 Tendències tecnològiques de McKinsey amb l'Outlook 2025 Però els números amaguen una veritat més dura.Per a la majoria de les empreses, la IA ha portat frustració en comptes de transformació - les factures d'infraestructura segueixen pujant, els rendiments romanen modestos, i innombrables pilots es queden atrapats en les proves. Aquest article explora els dos costats de l'equació: on l'IA ha lliurat resultats mesurables, on no ha pogut complir amb les expectatives, i quins reptes de implementació de l'IA corporativa queden per a les empreses que o sobrecometen o retallen. Beyond the headlines: adoption doesn’t equal impact Més enllà dels titulars: l'adopció no té el mateix impacte A la superfície, la història de la IA en les grans empreses el 2025 sembla un triomf. Gairebé el 80% de les empreses globals han adoptat alguna forma d'IA en les seves operacions. Els bancs desplegaran models per a la detecció de fraus, els minoristes experimenten amb recomanacions personalitzades, les empreses de logística posen a prova la planificació predictiva de la demanda. Però l'adopció no és el mateix que l'impacte. Per a cada empresa que incorpora la IA en els seus fluxos de treball, desenes ho tracten com una "innovació de caixa de control" - bona per a comunicats de premsa, menys per als resultats.Tan molts pilots d'IA no són estratègia; són teatre per als accionistes. Això explica per què les empreses fracassen amb la IA: molts projectes mai van més enllà de la prova de concepte perquè la integració en sistemes llegats resulta massa costosa o políticament difícil. El resultat és una paradoxa: les empreses corren per declarar el lideratge de la IA, però molts tenen poc a mostrar més enllà dels pilots i la cobertura de la premsa.L'adopció real requereix més que aixecar un model en una caixa de sorra.Requereix un canvi estructural: conductes de dades, governança, formació dels empleats i, sobretot, una disposició a repensar els fluxos de treball en comptes de simplement automatitzar-los. The first wave of disappointment: when ROI doesn’t add up La primera onada de decepció: quan el ROI no s'afegeix Si l'adopció era la part fàcil, la monetització ha demostrat ser molt més difícil.Moltes corporacions s'estan enfrontant ara a la primera onada de decepció de la IA: la bretxa entre expectatives ambicioses i rendiments financers modestos. El problema sovint comença amb la infraestructura.La formació i el desplegament de grans models és costós, i els costos no acaben amb les GPU.Les empreses han de mantenir entorns de núvols d'alta amplada de banda, gestionar conductes de dades, ajustar els models en conjunts de dades propietaris i contractar escassos talents d'enginyeria.Aquestes capes ocultes de complexitat s'acumulen ràpidament. Les inversions globals en infraestructures d'IA podrien arribar als 3-4 bilions de dòlars el 2030.Per a moltes organitzacions, només la despesa anticipada és suficient per submergir qualsevol ROI a curt termini. Reus Reus Els executius sovint esperen que la IA produeixi resultats en el mateix horitzó que una campanya de màrqueting o un llançament de nou producte —mesos, no anys.No obstant això, la remuneració de la IA és més com la modernització de l'ERP o la migració al núvol: a llarg termini, acumulativa i altament dependent de la disciplina d'execució. Han invertit molt en GPUs, llicències i consultors, però sense reestructurar fluxos de treball o ajustar incentius, la tecnologia se situa subutilitzada. En comptes d'una força transformadora, la IA es converteix en una altra línia del pressupost de TI - cara, complexa i políticament sensible. La IA no fracassa perquè les matemàtiques estan equivocades; fracassa perquè el negoci ho és.Aquests són els problemes més comuns en la implementació d'AI: dades febles, mètriques incertes, integració pobra i horitzons de ROI irreals. Where AI actually works: from copilots to supply chains On funciona realment l’IA: dels copilots a les cadenes de subministrament Enmig de la decepció, algunes corporacions estan demostrant silenciosament que la IA pot oferir resultats mesurables - quan s'aplica amb precisió.Les històries d'èxit comparteixen un patró: la integració en els fluxos de treball bàsics, els KPIs clars i l'escala que converteix els guanys incrementals en grans rendiments. Un dels exemples més evidents és En incorporar el Copilot directament a Office i Windows, Microsoft va evitar la trampa de les eines d'intel·ligència artificial "opcionals" que requereixen un canvi de comportament. En comptes d'això, va ampliar les capacitats dins de les aplicacions que els empleats ja utilitzen diàriament -Word, Excel, Outlook. de Microsoft de Microsoft Un altre exemple prové de La companyia ha informat que la seva iniciativa Self-Healing Inventory ha estalviat més de 55 milions de dòlars en total mitjançant l'ús de la IA per optimitzar la logística, reduir els residus i predir la demanda amb més precisió. A diferència dels chatbots experimentals o els pilots d'una sola vegada, aquesta iniciativa té com a objectiu el nucli de les operacions de Walmart - inventari i transport marítim. Walmart’s global supply chain La cadena global de subministrament de Walmart El fil comú entre Microsoft i Walmart no són els algoritmes d'avantguarda; és l'alineació empresarial. Tots dos casos il·lustren que la IA funciona millor en processos repetibles d'alt volum on els guanys de productivitat són fàcils de mesurar. L'automatització de petites tasques com la redacció de correus electrònics o l'ajust dels horaris de lliurament pot semblar incremental, però a escala empresarial, aquestes eficiències es combinen en un ROI seriós. When AI underdelivers: pilots, promises, and regulatory walls Quan la IA subministra: pilots, promeses i murs reguladors Per a cada història d'èxit de Microsoft o Walmart, hi ha històries d'avís sobre la IA corporativa que no van complir amb les expectatives.Aquests casos no solen fer titulars, però dins de les sales d'administració alimenten l'escepticisme i el congelament del pressupost. Considereu JPMorgan. el banc ha invertit molt en IA per al comerç i la gestió de riscos, i la governança al voltant de l'explicabilitat i la conformitat s'ha convertit en una preocupació central. JPMorgan manté una estructura de governança de riscos model per garantir que les seves aplicacions d'IA / ML compleixin els estàndards ètics, regulatoris i de transparència. El GPT d'Einstein de Salesforce ofereix un altre exemple: comercialitzat com la següent frontera de la gestió de la relació amb el client, va prometre revolucionar els fluxos de treball de vendes amb la IA generativa.Però un any en la implantació, els resultats són mixtos: alguns pilots, com les operacions de serveis de Gucci, reporten fins a un 30% d'augment d'eficiència, mentre que moltes empreses només veuen millores incrementals com a dissenys de correu electrònic més ràpids o notes de trucades més suaves. Els clients també estan experimentant "falta de decisió" i qüestionant el ROI, aixecant inquietuds incòmodes per als clients que paguen taxes de llicència premium. El Barron El Barron El patró més ampli és clar. límits de compliment en finances, resistència cultural en els equips de vendes, o metàl·lics de ROI no clars tots xip lluny de les grans promeses fetes en el llançament. La lliçó és sobri: la IA no és un motor de creixement universal.Alguns dominis -especialment els que estan vinculats per la regulació o depenen de la confiança humana- resisteixen a l'automatització, independentment del poder del model. Corporate AI in 2025: wins and misses L'AI corporativa el 2025: guanys i pèrdues Company Use Case Outcome Lesson Microsoft Copilot in Office/Windows Mass adoption, Fortune 500 use Embed AI in daily workflows Walmart Supply chain logistics Over $55M in total savings reported Scale amplifies small gains JP Morgan AI in trading Constrained by regulation and explainability requirements Compliance caps ambition Salesforce Einstein GPT in CRM Mixed results: up to 30% gains in some pilots, modest improvements in others Not every workflow benefits equally de Microsoft Copilot en l'Oficina / Windows Adopció massiva, ús de Fortune 500 Incorporar la IA als fluxos de treball diaris Walmart Logística de la cadena de subministrament Més de 55 milions d'euros en estalvis totals L'escala amplifica els petits guanys El JP Morgan En el comerç Restringit per normatives i requisits d'explicabilitat Càpsules d'ambició Salesforça Einstein GPT en el CRM Resultats mixtos: fins a un 30% de guanys en alguns pilots, millores modestes en altres No tots els fluxos de treball beneficien igualment Final lessons: barriers to adoption and risks of refusal Les últimes lliçons: barreres a l'adopció i riscos de rebuig La trajectòria mixta de la IA corporativa deixa els líders enfrontats a un dilema: avançar malgrat els reptes, o retenir-se fins que la tecnologia maduri. Les barreres a l'adopció segueixen sent formidables.El primer és la manca global de potència computacional - especialment de GPUs i altres maquinari optimitzat per la IA. La demanda ha empès els preus a alts rècords, desencadenant guerres de licitacions i deixant a les empreses amb llargs temps d'espera per al lliurament. Fins i tot els proveïdors de núvols, un cop tractats com un recurs infinit, ara estan racionant l'accés a una infraestructura especialitzada d'IA. L'intel·ligència artificial exitosa no és una característica de bolt-on; requereix canonitzar les canonades de dades, fer complir la governança i garantir la seguretat. sistemes llegats sovint no poden donar suport a aquestes demandes, forçant a les corporacions a programes de modernització costosos abans de veure cap remuneració d'intel·ligència artificial. El factor humà és igualment pressionant. Els empleats es preocupen per ser reemplaçats, resistir nous fluxos de treball, o no tenen les habilitats per col·laborar eficaçment amb els sistemes d'IA. Sense inversió en la capacitació i la gestió del canvi, molts projectes falten malgrat les bases tècniques sòlides. I per últim, la reglamentació del Aquestes normes tenen com a objectiu protegir els usuaris i els mercats, però també retarden el desplegament, especialment en els sectors financers, sanitaris i altres sectors sensibles. Actualment actuem Actualment actuem No obstant això, centrar-se només en aquests obstacles perd l'altra meitat de l'equació: els riscos de rebuig. Les empreses que opten per ignorar la IA poden trobar-se acumulant deute tècnic, adherint-se a fluxos de treball obsolets mentre els competidors augmenten l'eficiència d'escala. Igual que les empreses que van rebutjar Internet en els anys 90 o el cloud computing en els anys 2010, aquelles que s'asseuen fora de l'IA corren el risc d'avantatge permanent. És el mateix patró que vam veure després de la caiguda del dot-com: centenars de startups van desaparèixer, però els supervivents - Amazon, Google, eBay - van definir la següent dècada. La conclusió equilibrada és clara.L'adopció d'IA és confusa, cara i incerta - però optar per sortir completament és encara més arriscat. Els guanyadors no seran necessàriament els primers movidors o els més grans gastadors, sinó aquells que combinen l'adopció disciplinada amb una estratègia a llarg termini. Conclusion Conclusió Les xifres expliquen una història paradoxal: gairebé vuit de cada deu corporacions ara utilitzen IA, però la gran majoria dels pilots de IA generatius -fins al 95%- proporcionen poc o cap ROI mesurable. El seu impacte depèn menys del poder del model que de la disciplina empresarial: integrar-se en els fluxos de treball bàsics, alinear-se amb objectius mesurables i preparar les persones i els sistemes per al canvi durador. Això deixa una pregunta oberta per al debat: si la majoria de les organitzacions estan decebuts avui, què separarà finalment els guanyadors a llarg termini: tecnologia superior, estratègia més nítida, o simplement la paciència per veure complir la promesa de la IA?
