¿De qué depende
el éxito
de los proyectos
de Inteligencia Artificial?
La adopción de Inteligencia Artificial se ha convertido en una prioridad para la mayoría de las organizaciones. Sin embargo, la promesa de valor muchas veces se queda en el camino. Según estudios recientes, más del 80% de los proyectos de IA no logran superar la fase piloto. Esto no ocurre por falta de inversión ni de capacidades técnicas, sino por una desconexión estructural.
Uno de los errores más comunes es abordar la IA como un proyecto puramente tecnológico. La realidad muestra que los modelos más avanzados, por sí solos, no garantizan impacto. El verdadero diferencial está en diseñar soluciones centradas en objetivos concretos: optimizar un proceso crítico, mejorar un KPI específico o reducir costos operacionales de forma medible.
Esto exige partir desde la estrategia. Antes de pensar en algoritmos, hay que responder preguntas fundamentales: ¿Qué desafío de negocio queremos resolver? ¿Cómo definimos el éxito? ¿Qué capacidades humanas, tecnológicas y culturales necesitamos para sostenerlo en el tiempo?
1. Los habilitadores claves para escalar IA
Augusto Miquel, cofundador y director comercial de MAS Analytics, afirma que, para pasar del piloto a la operación sostenible, las organizaciones deben consolidar cuatro pilares clave: una estrategia de datos alineada al negocio, un gobierno de datos robusto, centrarse en las personas y procesos y un ecosistema tecnológico flexible y escalable.
Esta visión no surge de la teoría, sino de la experiencia práctica. “En MAS Analytics hemos desarrollado e implementado soluciones basadas en IA, enfrentando de primera mano los desafíos que impiden escalar con éxito”, sostiene Miquel. La estrategia de datos es el punto de partida: no se trata solo de recopilar información, sino de definir cómo esa información crea valor en los procesos críticos de la organización. Sin una hoja de ruta clara, los esfuerzos se dispersan y los resultados no escalan.
En paralelo, el gobierno de datos garantiza que esa estrategia se ejecute de forma confiable. Establecer reglas sobre la calidad, el acceso, la trazabilidad y la seguridad de los datos no solo mitiga riesgos, sino que genera confianza para que las soluciones de IA se usen y adopten con transparencia. El factor humano también es decisivo. La tecnología puede estar disponible, pero si las personas no entienden cómo integrarla en su día a día, el impacto se diluye. Por eso, preparar a los equipos, rediseñar procesos y fomentar una cultura orientada a la experimentación es tan importante como el desarrollo técnico.
Por último, el ecosistema de datos —la arquitectura, las herramientas y la capacidad de integración— debe ser lo suficientemente robusto como para sostener el crecimiento. Esto implica plataformas escalables, procesamiento en tiempo real y una infraestructura que permita conectar fuentes de datos diversas de forma ágil y segura.
2. De la promesa al impacto: Cómo superar la brecha entre intención y resultados
El entusiasmo por la Inteligencia Artificial no ha dejado de crecer. Según una encuesta de BCG, el 75% de las empresas a nivel global ya considera la IA como una de sus tres principales prioridades estratégicas. Sin embargo, solo el 25% ha logrado traducir esa prioridad en valor real.
Para Miquel, “la dirección impulsa la IA con fuerza, pero si no hay una base sólida que conecte la estrategia con la operación, el impacto difícilmente llega”, comenta. Uno de los principales problemas radica en cómo se seleccionan y priorizan las iniciativas. En muchos casos, los proyectos se eligen por su novedad tecnológica o porque replican casos de éxito de otras industrias, pero sin una evaluación rigurosa de su alineamiento con los objetivos del negocio.
Además, la falta de mecanismos para medir el impacto limita la capacidad de aprender, corregir y escalar. Sin indicadores claros desde el inicio, los equipos no pueden demostrar de forma objetiva si la solución mejora un proceso, reduce costos o eleva la experiencia del cliente. Este vacío de evidencia concreta debilita el respaldo interno y dificulta sostener el proyecto en el tiempo. A esto se suma otro factor clave: la preparación de las personas y de la cultura organizacional. Muchas veces se subestima el nivel de cambio que implica adoptar soluciones inteligentes. No basta con entrenar un modelo; hay que formar equipos capaces de entenderlo, usarlo y mejorarlo continuamente. La gestión del cambio, lejos de ser un accesorio, se convierte en una condición habilitante para que la IA deje de ser una promesa y se convierta en un activo estratégico.
Para concluir, Miquel sostiene que “escalar la Inteligencia Artificial no es una cuestión de tener más datos o modelos más sofisticados. Es el resultado de una orquestación cuidadosa entre estrategia, procesos y cultura organizacional. Cuando estos tres elementos se alinean, la IA deja de ser un experimento aislado para convertirse en un habilitador estructural del negocio”. El desafío está en avanzar desde la intención hacia la acción, pasando de pilotos prometedores a sistemas que generan valor sostenido. Para lograrlo, las organizaciones deben dejar de preguntarse qué puede hacer la IA y comenzar a enfocarse en qué deben hacer para que funcione de verdad.