Todos los casos
Los casos se ordenan por empresa. La etiqueta muestra cómo terminó cada uno. Los casos en que algo salió mal, o en que una empresa cambió de rumbo, están aquí a propósito. Fíjese en quién produjo las cifras: una cifra que viene de un estudio, de un tribunal o de un registro oficial la ha comprobado alguien ajeno a la empresa.
De los 24 casos que informan de un resultado, no de un fracaso, el 58 % se basa solo en cifras de la propia empresa. Esa proporción es la brecha de evidencia.
- accessiBe: un complemento de IA vendido como capaz de hacer accesible cualquier web, y una orden de pago de $1 millón accessiBe vendía a los propietarios de webs un complemento de IA y decía que haría que cualquier web cumpliera las normas de accesibilidad. El regulador de consumo de Estados Unidos dijo que no lo hacía, y que las reseñas que lo elogiaban estaban pagadas. La empresa pagó $1 millón.
- Air AI: el regulador de EE. UU. dice que a pequeñas empresas se les vendió una “IA que sustituye al personal” y perdieron hasta $250.000 Air AI vendió a dueños de pequeñas empresas una “IA conversacional” que, según decía, podía sustituir al personal de atención al cliente, con la promesa de que recuperarían su dinero. El regulador de consumo de EE. UU. alega que cada comprador perdió hasta $250.000 y que los reembolsos prometidos rara vez se pagaron. Según un acuerdo propuesto, los dueños tienen prohibido comercializar oportunidades de negocio.
- Air Canada: responsable de lo que el chatbot de su web le dijo a un cliente El chatbot de la web de Air Canada dio a un cliente información errónea sobre reembolsos. Un tribunal de Canadá ordenó pagar a la aerolínea. Rechazó el argumento de que la empresa no era responsable de su chatbot.
- Ashurst: primeros borradores entre un 45 % y un 80 % más rápidos en pruebas cronometradas, con los abogados aún por delante en exactitud El despacho de abogados Ashurst probó la IA generativa con 411 de sus profesionales durante cinco meses y publicó los resultados. Los primeros borradores salieron entre un 45 % y un 80 % más rápido en pruebas cronometradas. En una comparación ciega, los borradores de los propios abogados fueron de media más exactos, y un borrador de la IA citó un fallo judicial equivocado.
- Butler Snow: un despacho con una política de IA y un socio que no la cumplió La política del despacho exigía permiso por escrito antes de usar ChatGPT para investigación jurídica. Un socio lo usó sin permiso y presentó cinco citas que ChatGPT había inventado. El tribunal apartó del caso a tres abogados. El despacho pagó una revisión de 2400 citas.
- Commonwealth Bank of Australia suprimió 45 puestos por un bot de voz, y después dijo que no sobraban Commonwealth Bank of Australia anunció que un bot de voz con IA sustituiría 45 puestos de atención al cliente. El sindicato del personal dijo que las llamadas aumentaban, no disminuían. Un mes después el banco dijo que su evaluación había sido un error, que los puestos no sobraban, y pidió disculpas.
- Deloitte Australia: un informe para el Gobierno reeditado para corregir citas erróneas Un informe de Deloitte para un departamento del Gobierno de Australia tuvo que reeditarse para corregir citas y el resumen de una sentencia. La versión corregida declaró el uso de una herramienta de IA generativa. El informe no dice que la IA causara los errores.
- Delphia y Global Predictions: multadas por decir que usaban una IA que no tenían Dos asesores de inversión anunciaron una IA que no tenían. Uno dijo que su IA aprendía de los datos de los clientes. El otro se presentó como el primer asesor financiero de IA regulado. El regulador de valores de Estados Unidos les impuso multas de $225.000 y $175.000.
- El servicio de protección de menores de Victoria: un trabajador introdujo datos de un caso en ChatGPT y el regulador ordenó bloquear las herramientas Un trabajador de protección de menores escribió en ChatGPT datos personales de una familia para redactar un informe para un tribunal. El informe contenía errores. El regulador de privacidad concluyó que el departamento no tenía reglas, ni formación, ni límites técnicos para estas herramientas, y le ordenó bloquearlas.
- DoNotPay: un abogado robot que nunca se comparó con un abogado DoNotPay dijo a sus clientes que su IA podía hacer el trabajo de un abogado. El regulador de consumo de Estados Unidos dijo que la empresa nunca había comprobado si eso era cierto y que no tenía abogados que lo revisaran. Pagó $193.000 y tuvo que informar a sus antiguos suscriptores de las limitaciones.
- Duolingo: 148 cursos de idiomas nuevos en cerca de un año, tras 12 años para los 100 primeros Duolingo sustituyó una forma lenta y manual de crear cursos de idiomas por otra construida en torno a la IA. Lanzó 148 cursos nuevos en menos de un año, después de tardar unos 12 años en los 100 primeros. Esa misma semana, su consejero delegado explicó a toda la plantilla qué significaría “AI-first” para los colaboradores externos, la contratación y el número de puestos.
- eBay: la traducción automática subió cerca de un 11 % las ventas internacionales eBay empezó a traducir las búsquedas y los títulos de los anuncios para compradores hispanohablantes. Un estudio revisado por pares concluyó que las exportaciones de Estados Unidos a esos compradores en eBay subieron un 10,9 %. Es uno de los pocos resultados de la IA en el comercio minorista medidos por investigadores externos.
- EIST: un taller metalúrgico de seis personas redujo el tiempo de presupuestar de dos horas a diez minutos Un taller metalúrgico con cinco empleados y un propietario usó IA para presupuestar piezas a medida a partir de archivos 3D y de su propio historial de producción. Un presupuesto que podía llevar dos horas lleva ahora unos diez minutos. La mayor parte del proyecto se dedicó a limpiar los datos de la empresa, y el propietario sigue revisando cada presupuesto.
- Garfield.Law: un regulador autorizó un despacho de abogados gestionado por IA para reclamaciones de deudas pequeñas, con límites El regulador de los solicitors de Inglaterra y Gales autorizó su primer despacho de abogados que presta servicios jurídicos mediante IA. Ayuda a empresas a cobrar deudas impagadas a través del tribunal de reclamaciones de menor cuantía. El regulador fijó límites: la IA no puede proponer jurisprudencia, no da ningún paso que el cliente no haya aprobado y unos solicitors con nombre siguen siendo responsables.
- Gilberts: una firma de auditoría pequeña empezó con la IA de sus herramientas y dos reglas internas Una pequeña firma de auditoría y contabilidad del Reino Unido empezó con las funciones de IA de herramientas que ya tenía, en tareas internas de bajo riesgo. Un socio cuenta que resumir un documento largo lleva ahora de 10 a 15 minutos, cuando antes llevaba 45. La firma prohíbe introducir datos de clientes en herramientas de IA públicas y trata todo lo que produce la IA como un primer borrador.
- Herges: un modelo de IA estimó los tiempos de producción cinco veces mejor que los expertos de la empresa Un fabricante familiar de estructuras de acero presupuesta trabajos únicos a partir de lo que sus expertos estiman que durará el trabajo. Un centro público de apoyo le ayudó a registrar los tiempos reales y a entrenar con ellos un modelo de IA. Las estimaciones del modelo quedaron cinco veces más cerca de la cifra real que las de los propios expertos.
- Hitachi Energy: un modelo de IA señaló los dos pasos de producción que estropeaban chips Unos investigadores entrenaron un modelo de IA con los registros de producción de una planta de chips y le preguntaron qué pasos del proceso estropeaban más chips. Los ingenieros probaron sus dos sugerencias en un lote real, y las pérdidas bajaron un 21,7 %. En un segundo producto, el mismo método redujo las pérdidas un 51,3 %. El análisis habitual de la planta no había detectado ninguna de las dos causas.
- HMRC repartió 3000 licencias de Copilot al azar: cerca de una hora a la semana ahorrada, según estimó el personal La autoridad fiscal del Reino Unido eligió al azar a 3000 empleados y les dio durante tres meses un asistente de IA dentro de su software de oficina. La mayoría lo usó y le gustó. El personal estimó que le ahorraba cerca de una hora a la semana, y la autoridad rebajó las estimaciones autodeclaradas para tener en cuenta que los usuarios más entusiastas responden más a menudo.
- Klarna: la IA redujo en una cuarta parte el gasto en proveedores externos de marketing Klarna informó de que las herramientas de IA le permitieron gastar un 25 % menos en proveedores externos de marketing y lanzar más campañas. Para las agencias, es un cliente que dice en público qué trabajo ha pasado a hacer internamente.
- Klarna: un asistente de IA asumió dos tercios de los chats de atención al cliente, y después la empresa volvió a contratar personas Klarna informó de grandes ahorros gracias a un asistente de IA de atención al cliente. Cerca de un año después, su consejero delegado dijo que la empresa había juzgado el trabajo demasiado por su costo, y empezó a contratar de nuevo agentes humanos. El asistente de IA se quedó.
- Levidow, Levidow & Oberman: multados por presentar escritos con casos inventados por ChatGPT Un abogado usó ChatGPT para investigar jurisprudencia y presentó seis resoluciones judiciales que no existían. El tribunal multó al despacho y a dos de sus abogados. El juez dijo que el problema no era usar IA. Era no comprobar.
- META-Regalbau: sensores y análisis con IA de la preparación de pedidos, amortizados en un año aproximadamente Un fabricante de estanterías con unos 300 empleados hizo que su personal llevara pequeños sensores para que una IA analizara cómo se preparan los pedidos en su almacén. Los resultados dieron forma a la distribución de un almacén nuevo y ahorran unos 22.000 € al año. Desde el principio se explicó el objetivo a los responsables, al comité de empresa y a toda la plantilla.
- Milkforbubs: una pequeña tienda en línea puso un chatbot ya hecho a responder a los clientes Una pequeña tienda en línea de Singapur compró un chatbot de IA ya hecho para responder a los clientes. El equipo lo cargó con las preguntas frecuentes, formó al personal y sigue corrigiendo sus respuestas. La fundadora calcula que el equipo dedica un 30 % menos de tiempo a las preguntas de los clientes.
- Ministry of Clean: una empresa de limpieza pasó a sus clientes de hojas de cálculo a un CRM con IA incorporada Una empresa de limpieza de Singapur llevaba su lista de clientes en hojas de cálculo. Pasó a un software de gestión de clientes ya hecho que redacta respuestas y sugiere el siguiente paso con cada cliente potencial. La empresa declara respuestas en 10 minutos donde antes tardaba una hora, y un 30 % más de ingresos por ventas.
- Morgan & Morgan: ocho casos inventados por la herramienta de IA del propio despacho, firmados por tres abogados Un abogado pidió a la herramienta de IA de su propio despacho que añadiera jurisprudencia a un escrito judicial. Ocho de los nueve casos que citó no existían. Otros dos abogados firmaron sin leerlo. El despacho había formado a su personal, y después añadió un aviso dentro de la herramienta.
- NSW Reconstruction Authority: un trabajador temporal subió a ChatGPT datos de 2031 personas Un trabajador temporal subió a ChatGPT, que la agencia no había aprobado, una hoja de cálculo de solicitantes de ayudas por inundaciones. Contenía datos personales y de salud de 2031 personas. Después la agencia redactó pautas sobre la IA, reforzó la formación y bloqueó ese tipo de subidas.
- Presto Automation: el regulador de EE. UU. concluyó que la mayoría de los pedidos “con IA” del autoservicio necesitaban una persona Presto vendía a restaurantes una IA de voz para los pedidos del autoservicio y dijo a los inversores que eliminaba la toma de pedidos por personas. El regulador de valores de EE. UU. concluyó que personas que trabajaban a distancia, sobre todo en Filipinas e India, introducían la gran mayoría de los pedidos. Presto llegó a un acuerdo sin admitir ni negar las conclusiones.
- Primus Solicitors: 18 citas judiciales que no existían, tomadas de la investigación con IA de un cliente Un abogado de un pequeño despacho presentó una declaración con 45 citas de jurisprudencia. Dieciocho de los casos no existían. Su cliente había hecho la investigación con herramientas de IA públicas, y nadie en el despacho la comprobó. El tribunal lo remitió a su regulador.
- Procter & Gamble: una persona con IA igualó a un equipo de dos sin IA Unos investigadores hicieron un experimento con 776 empleados de Procter & Gamble sobre tareas reales de desarrollo de productos. Las personas que trabajaban solas con IA propusieron ideas tan bien valoradas como las de equipos de dos sin IA, y más rápido.
- PSG Global Solutions: la IA hizo las entrevistas de trabajo y las personas tomaron las decisiones de contratación Una empresa de selección dejó que un agente de voz con IA hiciera entrevistas de trabajo, y sus reclutadores mantuvieron todas las decisiones de contratación. En un estudio aleatorizado de 70.884 candidaturas, las personas entrevistadas por la IA tuvieron un 12 % más de probabilidades de recibir una oferta y más probabilidades de seguir en el puesto.
- Rite Aid: cinco años sin poder usar reconocimiento facial tras comprarlo sin ponerlo a prueba Rite Aid usó reconocimiento facial para detectar a presuntos ladrones. El regulador de consumo de Estados Unidos dijo que la cadena nunca preguntó a sus proveedores lo exacto que era el sistema, nunca lo puso a prueba y no formó al personal. Se acusó injustamente a clientes. A la cadena se le prohibió usar esta tecnología durante cinco años.
- Rue La La: las recomendaciones de precios con aprendizaje automático subieron cerca de un 10 % los ingresos en una prueba Rue La La, un minorista de moda en línea, encargó una herramienta que predice la demanda de productos que nunca ha vendido y recomienda un precio para cada uno. En una prueba de cinco meses, unos investigadores estimaron que los ingresos de los productos probados subieron un 9,7 %. El minorista fijó límites firmes a lo que podía hacer la herramienta antes de dejarla tocar un precio.
- SAM: una asesoría de dos personas redujo el papeleo de cada expediente de seis horas a dos y media Una empresa de dos personas que asesora a sus clientes sobre la jubilación convirtió cada expediente en una secuencia fija de pasos y entregó los rutinarios a la IA. El tiempo administrativo por expediente bajó de unas seis horas a dos y media. La puesta en marcha costó unos 3000 € y 60 horas, y el asesor sigue aprobando las cartas importantes.
- Siemens: los inspectores detectaron más defectos cuando la IA mostró lo que había visto Unos investigadores dieron a 48 inspectores de una fábrica de electrónica de Siemens una ayuda de IA para revisar placas de circuito. La mitad solo veía la puntuación de la IA. La otra mitad veía además una imagen que marcaba dónde había encontrado la IA un problema. El segundo grupo detectó más defectos, y la mayoría de sus miembros lo hizo mejor que la IA sola.
- Temple & Webster: un minorista de muebles en línea con unas 200 personas empezó por la IA en la atención al cliente Temple & Webster vende muebles en línea con unos 200 empleados. Declara que la IA y la automatización atienden, total o parcialmente, el 80 % de los contactos de clientes, y que la atención al cliente cuesta ahora más de un 60 % menos en proporción a los ingresos. Después creó una aprobación central, formación y una persona de contacto para la IA en cada departamento.
- UK Department for Business and Trade: 1000 licencias de Copilot, usuarios satisfechos y ninguna mejora de productividad demostrada Un departamento del Gobierno del Reino Unido dio a 1000 personas un asistente de IA dentro del software de oficina que ya usaban, y midió el resultado. La mayoría de los usuarios quedaron satisfechos y las tareas de redacción fueron más rápidas. Algunas tareas fueron más lentas o salieron peor, y el departamento no encontró pruebas de una mayor productividad.
- Walmart: IA generativa para corregir 850 millones de datos de producto Walmart contó a sus inversores que usó IA generativa para crear o mejorar más de 850 millones de datos de producto. La tarea es acotada, repetitiva y fácil de revisar, que es donde la IA suele funcionar.
- Workado: un detector de IA vendido con un 98 % de acierto que dio un 53 % en las pruebas Workado vendía una herramienta que dice distinguir los textos escritos por IA de los escritos por personas, y la anunciaba con un 98 % de acierto. El regulador de consumo de Estados Unidos dijo que pruebas independientes la situaban en un 53 % en textos generales. Los compradores solo tenían la palabra del proveedor.
- WPP: £300 millones al año en una plataforma de IA, y aun así los ingresos cayeron WPP, uno de los mayores grupos de publicidad, invirtió mucho en su propia plataforma de IA y declaró que su personal la usaba ampliamente. Aun así, sus ingresos cayeron en 2025. Invertir en IA no protegió por sí solo los ingresos de una agencia.
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Las cuatro etiquetas
- Resultado medido. Unos investigadores midieron el resultado y publicaron cómo.
- Resultado declarado por la empresa. La empresa publicó las cifras ella misma.
- Marcha atrás parcial. La empresa informó de un resultado y después cambió de rumbo.
- Salió mal. Algo falló en un trabajo donde se usaba IA, y hay constancia pública de ello.
La mayoría de los casos publicados son de grandes empresas. Las empresas pequeñas rara vez publican cifras. Para planes y comunicados que aún no tienen resultados, vea lo que dice el sitio sobre los anuncios.