Qué aporta esta lista
La novedad no es un único lanzamiento, sino una fotografía acumulada de un sector en el que incluso compañías muy grandes han tenido que rectificar. El texto reúne ejemplos de productos que han sido abandonados, rebajados de ambición o absorbidos por otras funciones: desde herramientas de automatización hasta hardware de consumo, pasando por asistentes, apps de audio y funciones de sistema.
Para el lector, lo relevante no es el tono de “lista de fracasos”, sino el patrón que deja ver: la dificultad de convertir una demostración llamativa en un producto estable, el riesgo de que una gran plataforma copie o integre la función antes de que la startup consolide su espacio y la dependencia de promesas ambiciosas que luego se retrasan o se corrigen. La pieza cita un dato de S&P Global Market Intelligence según el cual alrededor del 42% de las iniciativas de IA terminan siendo abandonadas por sus matrices; conviene leerlo como contexto, no como una medida universal de todo el mercado.
OpenAI: el problema de concentrarlo todo en una sola app
Uno de los casos más visibles es el intento de OpenAI de convertir ChatGPT en una experiencia más amplia. La compañía actualizó la aplicación el 9 de julio para combinar varias experiencias, entre ellas modos separados de chat, código y trabajo, y renombró la versión tradicional como “ChatGPT Classic”. La reacción de muchos usuarios fue negativa por una interfaz que percibieron como confusa y recargada, y OpenAI acabó dando marcha atrás poco después.
Ese episodio ilustra un límite frecuente en productos de IA de uso masivo: añadir más funciones no siempre mejora la experiencia. En este caso, el problema no fue técnico en sentido estricto, sino de diseño de producto y de claridad para el usuario. La misma pieza añade que OpenAI ha ido cerrando o integrando varios productos independientes dentro de ChatGPT, como Atlas, Operator y DALL-E, en una estrategia de concentración funcional que ha funcionado mejor que el experimento de la “super app”.
Apple y Siri: prometer antes de tiempo también pasa factura
El artículo sitúa a Apple en otra historia delicada del sector: la nueva Siri prometida junto a Apple Intelligence en 2024. La compañía había presentado una Siri con más contexto y capacidad para actuar entre aplicaciones, pero el lanzamiento se fue aplazando varias veces por problemas de ingeniería y errores.
La pieza añade que ese retraso contribuyó a un acuerdo económico de 250 millones de dólares por reclamaciones relacionadas con la forma en que Apple habría promocionado las capacidades de IA del iPhone 16. También señala que Siri AI apareció finalmente en la beta de iOS 27 en julio y que su despliegue para usuarios de habla inglesa comenzó este mes, con otros idiomas previstos más adelante. En conjunto, el caso muestra dos cosas: Apple sí ha seguido adelante, pero mucho más tarde de lo esperado, y la promesa inicial pasó a formar parte del problema.
Cuando una función pierde sentido como producto independiente
Relay aparece como ejemplo de un producto de nicho que dejó de tener espacio cuando las grandes plataformas absorbieron su propuesta. Era una herramienta de automatización de flujos de trabajo basada en IA, pensada como alternativa a Zapier, pero cerró en agosto. El artículo sugiere que, mientras OpenAI, Google y otros actores integraban funciones parecidas en sus propios productos, Relay fue perdiendo su razón de ser como servicio independiente.
El mismo patrón explica por qué Huxe cerró en mayo de 2026: su propuesta convertía texto en audio conversacional o tipo pódcast, pero plataformas más grandes comenzaron a ofrecer experiencias parecidas a audiencias mucho mayores. Y también ayuda a entender por qué Notion Mail, lanzado en abril de 2025, ya tiene fecha de cierre: la propia compañía detectó que los usuarios preferían apoyarse en agentes de IA externos para gestionar el correo, en lugar de usar su producto específico.
Hardware de IA: mucha atención, menos tracción
Humane AI Pin y Rabbit R1 representan otra categoría de tropiezo: el hardware con IA como producto estrella. Humane levantó 230 millones de dólares y generó mucha atención, pero el dispositivo no rindió como se esperaba; la compañía incluso avisó a sus clientes de un posible riesgo de incendio en la batería antes de cerrar el negocio en febrero de 2025 y vender la mayor parte de sus activos a HP por 116 millones.
Rabbit, por su parte, sí presumió de ventas iniciales —100.000 unidades, según la empresa—, pero las primeras críticas describieron el dispositivo como inacabado, con rendimiento irregular e integraciones limitadas. La diferencia entre ambos casos es relevante: uno cayó por falta de producto viable; el otro sigue vivo, pero todavía lucha por demostrar que su propuesta merece el sitio que se le dio al principio.
Lo que deja ver el patrón
Más allá de las anécdotas, la lista apunta a tres fragilidades recurrentes. Primera: la dificultad para convertir una demo llamativa en un producto estable. Segunda: el riesgo de que una gran plataforma copie o integre la función antes de que la startup consolide su espacio. Y tercera: la dependencia de promesas ambiciosas que luego se retrasan o se corrigen, como en el caso de Siri.
La consecuencia práctica para el sector es clara: en IA, la visibilidad ya no basta. Los productos necesitan utilidad sostenida, costes asumibles y una propuesta que siga teniendo sentido cuando la función deja de ser novedad. La cuestión pendiente es cuántas de las apuestas actuales resistirán cuando las grandes plataformas terminen de copiar, integrar o abaratar lo que hoy parece diferenciar a tantas startups.
