Dado que la mayoría de los proyectos fracasan antes de llegar a producción, identificar las causas de estos errores recurrentes es clave para convertir la IA en valor real.

La inteligencia artificial se volvió una prioridad estratégica para empresas de todos los tamaños. Sin embargo, muchas organizaciones enfrentan obstáculos al intentar escalar y consolidar sus iniciativas de IA. Como resultado, hasta el momento, gran parte de ellas todavía no logró sacar el máximo potencial de la tecnología para obtener resultados tangibles.

Según los datos de S&P Global, el porcentaje de empresas que abandonan la mayoría de sus iniciativas de IA antes de que lleguen a producción aumentó del 17% al 42% interanual. Además, en promedio, el 46% se descartan entre la prueba de concepto y la adopción generalizada.

Las implementaciones fallidas de IA suelen estar vinculadas con decisiones apresuradas, falta de visión de negocio o debilidades organizacionales. A continuación, los errores más comunes en su adopción y qué hacer para evitarlos.

No alinear los proyectos de IA con los objetivos del negocio

Uno de los errores más frecuentes es iniciar proyectos de IA sin una conexión clara con los objetivos de la empresa. En muchos casos, los pilotos parecen interesantes en términos técnicos, pero no responden a una necesidad concreta ni resuelven un problema relevante para la operación o el cliente.

Esto puede derivar en iniciativas desconectadas y difíciles de justificar. Para evitar que esto suceda, es necesario identificar estos casos antes de emprender nuevas iniciativas. En su lugar, se deben priorizar aquellas que generen impacto tangible y se integren con los procesos del negocio desde el primer día.

Subestimar los desafíos de escalabilidad

Muchas organizaciones descubren que las pruebas de concepto no fueron diseñadas para escalar cuando ya es demasiado tarde. En este sentido, según un informe de BCG, del 98% de las empresas que al menos experimentan con IA, solo el 26% desarrolló las capacidades necesarias para ir más allá de las pruebas de concepto y empezar a extraer valor, y solo el 4% está a la vanguardia.

Estos datos demuestran que el éxito no depende solo del modelo, sino de todo el ecosistema que lo rodea. Para no pertenecer al 74% que todavía no pudo demostrar un valor tangible derivado de la IA, se necesita un enfoque de arquitectura preparada para la producción desde el inicio. Esto implica trabajar con pipelines reproducibles, definir cómo será el monitoreo de los modelos desde temprano y asegurar que los datos puedan actualizarse y versionarse, entre otras cosas.

Ignorar la gestión del cambio

Otro error común es no tener en cuenta que implementar IA conlleva transformar el modo en que las personas trabajan y toman decisiones. Muchas empresas abordan estos proyectos sin considerar el impacto que pueden tener en los equipos, la necesidad de capacitación o las resistencias al cambio.

En varias ocasiones, los empleados desconfían de la IA. En otras, ni siquiera logran comprender el propósito ni el funcionamiento del sistema. En cualquier caso, se debe trabajar desde el inicio con usuarios clave, comunicar el valor esperado e involucrar a los equipos en la definición de los casos de uso.

Descuidar la calidad y gobernanza de los datos

Las organizaciones tienden a avanzar con sus proyectos de IA a pesar de no haber resuelto los problemas estructurales de su ecosistema de datos. Este descuido puede hacer que los modelos generen resultados poco confiables, sesgados o erróneos. Si a esto se le suma una gobernanza inadecuada, mantener su rendimiento a largo plazo supone una tarea aún más difícil.

Antes de escalar cualquier iniciativa de IA, es fundamental evaluar la madurez de los datos disponibles, definir estándares de calidad y asegurar procesos de limpieza y enriquecimiento. Por último, se deben establecer mecanismos de gobierno que garanticen la integridad, seguridad y disponibilidad de la información.

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