El cementerio de la inteligencia artificial: proyectos y empresas que no resistieron

Las historias de éxito ya no son lo único que define el perfil del mercado de la inteligencia artificial. Junto a los anuncios deslumbrantes y las rondas de financiación multimillonarias, se va formando una lista cada vez más larga de productos y empresas que han cerrado, han cambiado su rumbo original o no han cumplido lo prometido a los usuarios. Según estimaciones de S&P Global Market Intelligence, cerca del 42% de las iniciativas de inteligencia artificial dentro de las empresas acaban abandonándose, por razones que van desde la falta de financiación hasta los obstáculos técnicos, la dificultad para escalar y la débil demanda real.

Cuando la gran plataforma devora los productos de terceros

El ejemplo más claro de este fenómeno es Relay, la herramienta de automatización de flujos de trabajo que se presentó como alternativa a Zapier mediante agentes de inteligencia artificial encargados de gestionar el correo y las tareas diarias. Tras cinco años de actividad, el servicio cerró por completo en agosto, al quedarse sin razón de ser independiente después de que OpenAI y Google integraran capacidades de automatización similares en sus propias plataformas.

La lección resulta familiar en la industria del software: construir un producto sobre un hueco en una gran plataforma es un riesgo calculado, porque la plataforma puede llenar ese hueco cuando quiera. En un contexto parecido, la plataforma de chatbots Character.ai declaró su quiebra tras solo cinco años de andadura, pese a su amplia popularidad entre los usuarios jóvenes.

Incluso los gigantes tropiezan

Los fracasos no se limitan a las startups. OpenAI misma emprendió experimentos que no tuvieron continuidad, el más destacado su intento de convertir ChatGPT en una "aplicación integral". En la actualización lanzada el 9 de julio, la compañía dividió la experiencia en modos separados para conversación, programación y trabajo, y renombró la interfaz tradicional como "ChatGPT Classic". Pero la reacción fue inmediata: los usuarios describieron la nueva interfaz como abarrotada y confusa, por lo que la empresa dio marcha atrás y restauró el diseño habitual.

En cambio, otra estrategia de la compañía sí funcionó: integrar las aplicaciones independientes dentro de ChatGPT en lugar de mantenerlas separadas:

• ChatGPT Atlas: un navegador web impulsado por inteligencia artificial que no llegó a cumplir su primer año antes de su cierre el 9 de agosto, con el traslado de sus funciones más relevantes a ChatGPT.
• Operator: un agente capaz de navegar por la web y completar tareas, que acabó integrándose en la experiencia principal.
• DALL·E: su papel como plataforma independiente de generación de imágenes se diluyó tras incorporar esa misma capacidad directamente en ChatGPT.
• Sora: la plataforma de intercambio de vídeo que cerró en marzo de 2026 debido a los elevados costes operativos y la dificultad para retener usuarios.

Promesas que tardaron demasiado: el caso de Siri

Cuando se presentó Apple Intelligence en 2024, el "nuevo Siri" fue la estrella del evento: un asistente que entiende el contexto, sabe qué ocurre dentro de las aplicaciones y ejecuta tareas con eficacia. Pero Apple aplazó el lanzamiento en repetidas ocasiones por problemas de ingeniería y errores de software, un retraso que contribuyó a un acuerdo judicial de 250 millones de dólares relacionado con la forma en que se comercializaron las capacidades de inteligencia artificial del iPhone 16. El asistente actualizado no apareció realmente hasta la versión beta de iOS 27 el pasado julio, para comenzar su llegada primero a los usuarios de habla inglesa, con otros idiomas más adelante.

La privacidad como obstáculo: la función Recall de Microsoft

Microsoft presentó la función Recall en la conferencia Build 2024 como una "memoria visual" para los ordenadores con Windows, que captura imágenes periódicas de la pantalla para que el usuario pueda buscar en su historial digital. Pero el anuncio desató una oleada inmediata de críticas sobre privacidad y seguridad, ya que los especialistas advirtieron de la creación de un archivo consultable con contraseñas, mensajes privados y datos financieros. Microsoft retrasó la función casi un año para reconstruir sus protecciones y, aun así, la polémica resurgió cuando un investigador de seguridad logró crear una herramienta que extraía y mostraba los datos recopilados por la función.

Una lectura errónea del comportamiento del usuario

Notion lanzó Notion Mail en abril de 2025 como un producto de correo basado en inteligencia artificial para organizar y automatizar las bandejas de entrada. Pero la compañía observó que sus usuarios preferían recurrir a agentes de inteligencia artificial independientes para gestionar el correo, así que decidió cerrar el servicio el 22 de septiembre. El mensaje es claro: que exista una necesidad real no significa que tu producto sea la forma en que la gente quiere satisfacerla.

Hardware de inteligencia artificial: el entusiasmo no basta

El Humane AI Pin sigue siendo el fracaso más célebre del hardware de inteligencia artificial. La empresa reunió 230 millones de dólares y una enorme atención mediática en torno a un dispositivo vestible que prescindía del teléfono, pero el rendimiento deficiente arruinó la experiencia, y la situación se agravó al advertir a los clientes de que no usaran el estuche de carga por riesgo de incendio de la batería. La actividad cesó en febrero de 2025 y HP adquirió la mayor parte de los activos por 116 millones de dólares.

En cuanto al Rabbit R1, presentado en el CES de enero de 2024, anunció rápidamente la venta de 100.000 unidades, pero las primeras reseñas lo describieron como un producto inacabado, con un rendimiento poco fiable e integraciones limitadas. Aun así, la compañía continúa con las actualizaciones y reposiciona el dispositivo como un mando capaz de ejecutar tareas agénticas; también ha anunciado un nuevo proyecto de hardware llamado "Project Cyberdeck", orientado a la programación rápida.

¿Qué se puede aprender?

Esta lista no es tanto un registro de fracasos como material de aprendizaje. Las conclusiones recurrentes son: construir un valor que las grandes plataformas no puedan copiar con facilidad, respetar las expectativas del usuario antes de rediseñar aquello a lo que está acostumbrado, tratar la privacidad como un requisito de diseño y no como un añadido de marketing y, por último, no confundir el ruido mediático con la demanda sostenible. Quien asimile estas lecciones a tiempo se ahorrará un puesto en una lista que se alarga cada año.

✦ بقلم فريق دروب أيديا