El entusiasmo o las grandes inversiones no bastan para garantizar la supervivencia de un proyecto de inteligencia artificial. Así lo demuestra una lista elaborada por TechCrunch sobre proyectos y productos que fueron cerrados, cambiaron de rumbo o no cumplieron las promesas que acompañaron su lanzamiento. La lista se basa en múltiples casos, entre ellos empresas emergentes y productos dentro de grandes compañías, así como en una estimación de S&P Global Market Intelligence según la cual alrededor del 42% de las iniciativas de inteligencia artificial son finalmente abandonadas por las empresas propietarias.
Las razones varían de un proyecto a otro, pero incluyen la falta de financiación, los desafíos técnicos, la dificultad de escalar, la competencia y la débil demanda. En otros casos, el producto no desaparece por completo, sino que sus funciones se integran en un servicio más amplio o se redefine su posición después de que queda claro que el producto independiente no tiene una razón suficiente para continuar.
Cuando la gran plataforma se convierte en competidora directa
Relay, un producto de automatización de flujos de trabajo basado en agentes de inteligencia artificial, cerró después de cinco años de actividad. Permitía automatizar tareas de correo electrónico y tareas diarias como alternativa a Zapier, pero afrontó un problema fundamental cuando OpenAI, Google y plataformas más grandes desarrollaron herramientas de automatización similares dentro de sus productos existentes. En la práctica, ya no era fácil para un producto independiente defender su posición cuando la misma función llegaba a herramientas que los clientes ya utilizaban.
El patrón de integración se repitió dentro de OpenAI. La empresa descontinuó ChatGPT Atlas, un navegador independiente respaldado por inteligencia artificial, después de menos de un año, el 9 de agosto, y trasladó sus principales funciones a ChatGPT. La empresa siguió un camino similar con Operator, el agente capaz de navegar por la web y realizar tareas en nombre del usuario, mientras que las funciones de generación de imágenes se integraron en mayor medida en ChatGPT, lo que redujo el papel independiente de DALL-E. La plataforma de intercambio de videos Sora también cerró en marzo de 2026, en medio de elevados costos operativos y desafíos para retener a los usuarios.
Un lanzamiento rápido no compensa la falta de encaje del producto
Notion lanzó el servicio Notion Mail en abril de 2025 como un producto de correo centrado en la inteligencia artificial para organizar la bandeja de entrada y automatizar algunas tareas. Sin embargo, la empresa observó que sus usuarios recurrían a agentes de inteligencia artificial independientes para gestionar el correo, por lo que está previsto que el servicio se suspenda el 22 de septiembre.
Yupp, por su parte, ofrecía un espacio gratuito para comparar lado a lado las respuestas de cientos de modelos, con la posibilidad de votar por los resultados y ganar criptomonedas. En su punto máximo, permitió probar más de 800 modelos, incluidos modelos de OpenAI, Google y Anthropic, pero cerró en marzo de 2026 después de que sus fundadores afirmaran que no había alcanzado un fuerte encaje entre el producto y el mercado. Figgs AI, que permitía crear personajes de inteligencia artificial personalizados para la interpretación de roles y las historias, afrontó un problema diferente: aunque atrajo a más de un millón de usuarios, sus desarrolladores afirmaron que mantener el servicio gratuito se había vuelto insosteniblemente costoso, por lo que cerró después de operar entre 2023 y 2024.
El hardware y las grandes promesas, a prueba
Humane AI Pin destaca como uno de los fracasos más conocidos del hardware de inteligencia artificial. La empresa recaudó 230 millones de dólares y trató de ofrecer funciones de inteligencia artificial mediante un dispositivo portátil en lugar del teléfono tradicional, pero el producto sufrió importantes problemas de rendimiento. Posteriormente, Humane advirtió a los clientes que no utilizaran el estuche de carga debido a la posibilidad de que se produjera un incendio relacionado con la batería. Las operaciones de AI Pin cerraron en febrero de 2025 y HP adquirió la mayor parte de los activos de la empresa por 116 millones de dólares.
Rabbit R1 afrontó un destino menos definitivo. El dispositivo, presentado en la feria CES en enero de 2024, despertó un gran interés, y Rabbit afirmó haber vendido 100.000 unidades poco después del lanzamiento. Sin embargo, las primeras reseñas lo describieron como incompleto y señalaron un rendimiento poco fiable y un número limitado de integraciones útiles. En lugar de descontinuarlo, la empresa siguió actualizándolo y presentándolo como una herramienta para controlar el ordenador y ejecutar tareas mediante agentes. También anunció un nuevo proyecto de hardware llamado Project Cyberdeck, destinado a un dispositivo portátil construido en torno a la idea de la programación vibe-coding.
¿Qué cambia en la práctica?
Estos casos muestran que la evaluación de un proyecto de inteligencia artificial no debería basarse únicamente en el número de modelos, el volumen de financiación o las ventas iniciales. Su continuidad también depende de contar con una función difícil de copiar por las grandes plataformas, una demanda recurrente, un costo operativo sostenible, una experiencia de uso comprensible y garantías convincentes de privacidad y seguridad.
Esto quedó claro en la trayectoria de la nueva Siri de Apple. Al presentar Apple Intelligence en 2024, la empresa prometió un asistente que comprendiera el contexto, conectara lo que ocurre entre las aplicaciones y ejecutara tareas eficazmente. Sin embargo, Apple retrasó repetidamente el lanzamiento debido a problemas de ingeniería y errores, y el retraso contribuyó a un acuerdo de 250 millones de dólares relacionado con acusaciones sobre la forma en que se comercializaron las capacidades de inteligencia artificial del iPhone 16. La Siri respaldada por inteligencia artificial apareció en la versión beta de iOS 27 en julio y comenzó a implementarse para los usuarios de inglés este mes, con la expectativa de que más idiomas reciban soporte posteriormente.
La experiencia de Microsoft Recall revela que el problema puede estar en la confianza y no en la capacidad técnica. La función, anunciada en la conferencia Build de 2024, fue diseñada para registrar capturas periódicas de lo que el usuario hacía en un dispositivo Windows, a fin de que pudiera buscar en su historial digital. Esto generó de inmediato preocupaciones sobre la creación de un archivo consultable que incluyera contraseñas, mensajes privados y datos financieros, por lo que Microsoft retrasó la función cerca de un año para reconsiderar los controles de seguridad y privacidad. Incluso después de rediseñarla, un investigador de ciberseguridad volvió a plantear interrogantes tras crear una herramienta para extraer los datos recopilados por Recall.
Desde esta perspectiva, el “cementerio de la inteligencia artificial” no ofrece tanto una lista definitiva de fracasos como un registro de los límites prácticos de una industria en rápida expansión. Algunos proyectos terminaron realmente, otros pasaron a formar parte de otro producto, mientras que proyectos como Rabbit R1 continúan evolucionando pese a los tropiezos iniciales. Por ello, la pregunta más importante para cada nuevo lanzamiento sigue siendo si ofrece un valor sostenible que la plataforma propietaria o el competidor más grande no pueda proporcionar fácilmente.