Durante más de dos años, la inteligencia artificial fue la estrella indiscutible del narrativo tecnológico global. Desde que ChatGPT irrumpió en 2022 y millones de personas empezaron a conversar con máquinas que respondían con fluidez, la narrativa fue de asombro constante. Cada avance parecía superar al anterior: de texto a imagen, de imagen a vídeo, de herramientas básicas a agentes autónomos. El futuro de la IA se describió como un sendero ascendente e imparable.
Pero en 2025 esa historia empezó a cambiar. La ficción de la omnipotencia tecnológica empezó a chocar con la complejidad del mundo real y las expectativas se ajustaron bruscamente. Esto no implica que la IA haya fracasado, sino que la burbuja de entusiasmo que la rodeaba ha empezado a desinflarse.
Primero fue el brillo, después llegó la realidad
El sector tecnológico vivió años de promesas estruendosas. Grandes compañías y líderes del sector aseguraban que la IA sustituiría empleos cualificados, aumentaría la productividad sin precedentes y aceleraría descubrimientos científicos radicales. Muchos CEO reescribieron sus estrategias para no quedarse fuera de la carrera.
Pero para finales de 2025, los pilares sobre los que descansaba ese entusiasmo empezaron a tambalearse. Estudios académicos y encuestas corporativas mostraron que una gran mayoría de proyectos de IA no aporta valor claro en las empresas en el plazo esperado y que muchos se quedan bloqueados en fases piloto sin escalar.
Los modelos de lenguaje no eran lo que parecían
En el centro del discurso estaban los llamados modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), transformados en sinónimo de “IA verdaderamente inteligente”. Estos sistemas, entrenados con enormes cantidades de texto, demostraron una capacidad sorprendente para imitar el lenguaje humano, pero esa fluidez no significa comprensión profunda. Investigadores con trayectoria en IA han subrayado que estos modelos generalizan peor que los humanos y no capturan los principios fundamentales detrás de las tareas que realizan.
La presentación de nuevos modelos como GPT‑5 fue recibida con expectativas desmesuradas, incluso con insinuaciones casi míticas de poder transformador. Pero cuando llegó, muchos críticos destacaron que su mejora era incremental y no el salto radical prometido.
La adopción empresarial encontró fricción
Si la IA generativa había conquistado titulares, su adopción corporativa mostró signos de fatiga. Empresas de diversos sectores probaron sistemas de IA, pero un porcentaje significativo no alcanzó beneficios tangibles en plazos breves. La brecha entre imaginar valor y materializarlo en procesos complejos —donde se requieren datos limpios, procesos nuevos y alineación organizativa— resultó más difícil que conectarse a una API.
Curiosamente, mientras los proyectos oficiales avanzan con lentitud, trabajadores de distintos ámbitos utilizan herramientas de IA por su cuenta para agilizar tareas personales, creando lo que algunos analistas describen como una “economía en la sombra” de uso no institucionalizado.
¿Estamos en una burbuja? Depende de cómo se mire
Parte de la narrativa actual cuestiona si lo que vivimos fue una burbuja. La historia tecnológica ofrece ejemplos distintos: la burbuja de las puntocom de 2000, que dejó infraestructura valiosa al colapsar, y la crisis financiera de 2008, que devastó economías reales. En términos financieros, hay señales de sobrevaloración en empresas centradas en IA, con capitalizaciones bursátiles extremas y volatilidad notable.
Esa comparación no significa que la IA como conjunto sea inútil. Al contrario, muchos expertos sostienen que la tecnología ha creado capacidades reales. El ajuste actual sería parte del ciclo normal de maduración: el exceso de expectativas precede a una fase más madura donde el impacto se mide con precisión.
La IA sigue siendo una herramienta poderosa, no una varita mágica
La corrección de 2025 no implica que la IA se vaya a detener o que los avances sean irrelevantes. Por el contrario, muchos desarrollos siguen aportando mejoras claras en ámbitos como asistencia al usuario, procesamiento de lenguaje natural y generación de contenidos. Lo que ha cambiado es la narrativa: de visiones utópicas a un entendimiento más sobrio de capacidades y límites.
La invitación ahora es a evaluar la IA por lo que realmente puede hacer en contextos concretos y a construir aplicaciones que generen valor sostenido, en lugar de perseguir promesas grandiosas. Mientras la tecnología sigue evolucionando, el ajuste de expectativas de 2025 plantea un nuevo punto de partida: realismo sobre sorpresas, resultados sobre titulares.
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