AI corporativa: por qué detrás de 10 000 solicitudes hay solo 14 usuarios reales

Un analista del sector tecnológico ha descrito en Habr un patrón que observó en 2025 en cuatro empresas de presupuestos y sectores distintos: los informes corporativos sobre la «transformación con AI» ocultan de forma sistemática los pésimos datos de uso real de las herramientas.

Un esquema que se repite en todas las empresas

En los cuatro casos, el guion siguió la misma plantilla. Desde arriba llegaba la petición: «necesitamos AI, todo el mundo ya la ha implantado». Los equipos desplegaban a toda prisa un chat corporativo sobre un LLM, normalmente con los colores de la marca. Al cabo de un mes, el consejo de administración veía una diapositiva: «El asistente de AI se ha utilizado 10 000 veces». El consejo quedaba satisfecho. En la carta a los inversores aparecía una línea sobre la «transformación con AI». El equipo de producto recibía su bonus.

El autor aporta cifras concretas de uno de los casos analizados:

• 10 000: número total de solicitudes al asistente durante el periodo del informe
• 9 000 de ellas: visitas únicas de usuarios que no volvieron
• unas 500: pruebas obligatorias por parte de empleados y sesiones de demostración para la dirección
• 14: usuarios activos semanales reales un trimestre después del lanzamiento
• 4 000: plantilla total de la empresa

El informe seguía diciendo «10 000». La diapositiva se mostró dos veces al consejo de administración.

¿Por qué la métrica de «solicitudes» no dice nada sobre el valor?

El autor plantea tres preguntas que permiten distinguir una adopción real de una de escaparate. Primera: ¿cuántos usuarios volvieron una segunda vez? Segunda: ¿quién usa la herramienta una vez por semana un mes después del lanzamiento? Tercera: ¿qué han dejado de hacer manualmente exactamente esas personas?

En los casos reales, las respuestas a las tres resultaron incómodas. Una parte considerable de las solicitudes de la vistosa diapositiva procedía de personas a las que la dirección había pedido que «lo probaran» y de sesiones de demostración ante la alta dirección. Los usuarios que volvieron de forma orgánica se contaban con los dedos de una mano.

«En el informe quedó "10 000".

La diapositiva se mostró dos veces más en los consejos», observa el autor.

El mecanismo es sencillo: la métrica de «número de solicitudes» resulta cómoda para quien quiere mostrar avances sin demostrar valor. Se infla fácilmente con la curiosidad inicial, el onboarding obligatorio y el tráfico de demostraciones. Mientras tanto, la presión sobre los equipos no deja de crecer: la competencia «ha implantado AI», los inversores esperan la línea sobre la transformación y el éxito suele medirse con la primera cifra obvia, el número de solicitudes.

Cómo distinguir una adopción real de una adopción de informe

El propio planteamiento del encargo inicial es revelador: cuando desde arriba llega un «necesitamos AI, como todo el mundo», nadie precisa qué problema debe resolver la herramienta ni cómo medir si lo ha resuelto. Sin respuesta a esa pregunta, cualquier implantación está condenada a ser un escaparate.

La verdadera métrica de la adopción de AI es el cambio en el comportamiento de los empleados. No «cuántas veces se ha usado», sino «qué se ha dejado de hacer manualmente». Si un usuario utilizó el asistente y volvió la semana siguiente sin que nadie se lo pidiera, es una señal de valor real. Si en un trimestre acuden cada semana 14 personas de 4 000, es un fracaso, y no es correcto llamarlo transformación.

Las empresas que realmente cambian sus procesos con AI y las que simplemente han lanzado un chat con los colores corporativos parecen idénticas en los informes actuales. La diferencia se verá más adelante: en la productividad, en las ventajas competitivas y en la capacidad de reducir los costes operativos.

Qué significa esto

La mayoría de los informes corporativos sobre «adopción de AI» en 2025 recogen el hecho de que se ha lanzado una herramienta, no un cambio real en la forma de trabajar. El verdadero benchmark de una adopción exitosa es el usuario activo semanal, la retención a los 30 días y las tareas que los empleados han dejado de hacer manualmente.