Entre cierres, pivotes y demandas, varias apuestas de inteligencia artificial no lograron sostenerse. Un reporte estima que 42% de iniciativas corporativas termina abandonado.
El mercado de la inteligencia artificial está dejando detrás una lista cada vez más larga de proyectos que prometieron cambiar hábitos de trabajo, consumo y productividad, pero no resistieron la competencia, los costos o la falta de uso sostenido. Un informe de S&P Global Market Intelligence estima que cerca de 42% de las iniciativas de IA termina abandonado por las compañías que las lanzan.
En ese panorama aparecen casos de empresas que cerraron por completo, funciones que fueron absorbidas por plataformas más grandes y productos que no alcanzaron a justificar su existencia como ofertas independientes.
Cuando la promesa no alcanza para sostener el producto
Uno de los patrones más repetidos es el de herramientas que nacen como soluciones especializadas y luego quedan atrapadas por la propia evolución del sector. Eso ocurrió con Relay, una aplicación de automatización de flujos de trabajo con IA, que cerró en agosto. Su propuesta era ayudar a automatizar correos y tareas con agentes de IA, pero terminó perdiendo terreno a medida que plataformas más grandes incorporaron funciones parecidas dentro de sus propios servicios.
Algo similar pasó con Notion Mail, lanzado en abril de 2025 como un producto de correo orientado a organizar y automatizar bandejas de entrada. La empresa concluyó después que muchos usuarios ya preferían agentes externos para esa misma tarea, por lo que su cierre quedó fijado para el 22 de septiembre.
También se reportó el cierre de Huxe, una aplicación de audio que convertía información escrita en formatos conversacionales tipo pódcast. Su desaparición en mayo de 2026 respondió, en parte, a que plataformas más grandes empezaron a ofrecer experiencias parecidas a audiencias ya consolidadas.
Las grandes tecnológicas también retroceden
Ni siquiera los actores más poderosos han evitado tropiezos. OpenAI intentó en julio convertir ChatGPT en una especie de aplicación integral, con modos separados para conversar, programar y trabajar. La rediseñó para agrupar varias funciones, pero la respuesta de los usuarios fue crítica por la interfaz confusa y cargada, y la compañía dio marcha atrás poco después. En la misma línea, también fue reduciendo el peso de herramientas que antes operaban por separado, al integrar varias de sus capacidades dentro de ChatGPT.
Apple vivió una ruta parecida con Siri. Cuando presentó Apple Intelligence en 2024, una versión mejorada del asistente fue una de las grandes apuestas, pero la compañía fue posponiendo su lanzamiento por problemas de ingeniería y fallas técnicas, según Bloomberg. El resultado fue una demora prolongada que terminó golpeando la narrativa comercial del producto.
Microsoft también enfrentó rechazo con Recall, una función pensada como una “memoria fotográfica” para computadoras con Windows. La herramienta tomaba capturas periódicas de la actividad del usuario para luego permitir búsquedas sobre ese historial digital, pero recibió críticas inmediatas por privacidad y seguridad. Aun después del rediseño, siguieron apareciendo dudas sobre la capacidad de terceros para extraer los datos capturados.
Hardware, chatbots y otras apuestas que no despegaron
En el terreno del hardware, el Humane AI Pin quedó como uno de los fracasos más visibles. El dispositivo buscaba llevar las funciones de IA a un formato vestible, pero las fallas de desempeño se acumularon y la compañía acabó cerrando su negocio en febrero de 2025. En paralelo, Rabbit R1 también fue presentado como un dispositivo de acompañamiento con IA, aunque sus primeras reseñas lo describieron como incompleto y con integraciones limitadas.
El tramo más delicado ha estado en los chatbots. Character.ai, fundada en 2021, se convirtió en una de las aplicaciones de consumo más comentadas del sector, pero enfrentó demandas, advertencias regulatorias y cuestionamientos por el uso de personajes y conversaciones abiertas con menores. En octubre, la empresa solicitó protección por bancarrota, citando obstáculos legales, regulatorios y operativos.
El balance general sugiere que el problema no siempre es la idea, sino la incapacidad de convertirla en un producto durable. Las apuestas que sobreviven suelen ser las que consiguen una base de uso clara, una integración útil y un costo sostenible. Las que no, terminan engrosando un cementerio de proyectos de IA que prometieron más de lo que pudieron sostener.
Contenido redactado con asistencia de un LLM.
