La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en la obsesión de empresas y profesionales que buscan aprovechar su potencial. Sin embargo, sin una estrategia clara y sin la preparación adecuada, gran parte de estas inversiones queda en promesas incumplidas.
A pesar de que estudios señalan que no logran los objetivos esperados, sigue creciendo el número de organizaciones dispuestas a apostar millones de dólares sin un plan de acción concreto.
Tecnología primero, negocio después
En la carrera por implementar prototipos de última generación, muchas compañías sitúan la solución tecnológica antes de definir el problema de negocio que quieren resolver. Esto conduce a proyectos costosos con resultados vagos o sin un impacto medible.
Empresas como Gartner advierten que al menos un 30% de las iniciativas de IA generativa serán abandonadas antes de 2025 debido a la mala calidad de los datos, controles de riesgo insuficientes y falta de claridad en el retorno de inversión.
Implementaciones de IA demasiado ambiciosas
La promesa de que la IA lo transformará todo genera expectativas irreales. Con frecuencia, los líderes intentan abarcar demasiadas áreas de negocio al mismo tiempo, en lugar de crecer de forma paulatina y ordenada.
Un enfoque más efectivo consiste en proyectos piloto y escalado progresivo, como lo demostró Walmart al incorporar algoritmos de machine learning de manera incremental para optimizar su gestión de inventarios.
Falta de adopción por parte de los usuarios
Ni la mejor tecnología de IA tendrá éxito si quienes la usan no comprenden su funcionamiento ni confían en ella. La integración de estas herramientas en los flujos de trabajo debe ir acompañada de formación específica y gestión del cambio.
Sin un liderazgo dedicado a detectar brechas de capacitación y a impulsar la aceptación interna, la adopción de la IA se quedará en un uso esporádico y descoordinado, perdiendo la oportunidad de generar verdadero valor.
