
A pesar de $30-40 mil millones invertidos en IA generativa, investigación reciente del MIT revela una realidad brutal que cambia todo lo que creíamos saber sobre adopción de IA en la empresa.
"El problema NO es la tecnología. Es el 'learning gap': la mayoría de sistemas de IA no retienen feedback, no se adaptan al contexto, no mejoran con el tiempo."— MIT NANDA, "The GenAI Divide" (2025)
Por eso los talleres de capacitación no funcionan.
Por eso los pilotos no escalan.
Por eso su inversión de millones genera adopción del 11%.
Basado en el Modelo ADA (Adopción Digital Acelerada) con 10 herramientas propietarias validadas con Fortune 500 en América Latina, este assessment identifica los obstáculos específicos del "learning gap" que el MIT documentó como la causa fundamental del fracaso.
Cuáles de los 10 obstáculos humanos específicos están bloqueando su adopción (validados por investigación MIT + 50 estudios globales)
Los 3 obstáculos críticos que debe resolver PRIMERO para cruzar del 95% al 5% que sí genera retorno
Recomendaciones específicas de intervención basadas en SU contexto organizacional, no teoría genérica
Cómo su organización compara vs. los benchmarks del MIT y qué mejora puede esperar
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Porque las organizaciones invierten en tecnología (el 30% del problema) pero no resuelven el "learning gap" humano (el 70% del problema). Los sistemas actuales no retienen feedback, no se adaptan al contexto, no mejoran con el tiempo.
Diagnostica los 10 obstáculos específicos del "learning gap" que el MIT identificó, no solo pregunta sobre "resistencia al cambio" genérica. Y le da un roadmap concreto basado en el Modelo ADA validado con Fortune 500.
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