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Por Qué Fallan Tantos Proyectos de IA (y Cómo Evitarlo Preparando Tus Datos)
Andrew Ng, una de las voces más influyentes de la inteligencia artificial, lo expresó claramente:
«Los datos son alimento para la IA. Si comes comida mala, no importa lo bueno que sea tu chef, vas a tener una mala comida».
En 2025, esa analogía nunca se había sentido más precisa o urgente. Un informe reciente de S&P Global reveló que el 42% de las empresas han abandonado la mayoría de sus esfuerzos de implementación de la inteligencia artificial generativa. Esa cifra representa un aumento del 17% en el número de fracasos solo con respecto al año anterior. El problema no es la falta de confianza en el potencial de la IA: el entusiasmo sigue siendo alto. Sin embargo, la brecha entre la ambición y la ejecución es cada vez más difícil de ignorar.
Entonces, ¿Qué Está Pasando?
En muchos casos, la tecnología subyacente no tiene la culpa. Las plataformas y los algoritmos actuales son más potentes y accesibles que nunca. Sin embargo, la automatización de procesos digitales, el aprendizaje automático y el análisis predictivo solo pueden prosperar si se construyen sobre bases sólidas. Los verdaderos obstáculos radican en los desafíos de integración de datos, la infraestructura heredada y los equipos aislados. Estos problemas rara vez aparecen en un informe piloto; sin embargo, hacen fracasar discretamente incluso las estrategias de IA más prometedoras.
Como comentamos en nuestro blog anterior sobre Cómo implementar la IA con éxito, el éxito no comienza con la selección o el despliegue del modelo. Todo comienza con la preparación para la IA, no solo desde el punto de vista técnico, sino también organizativo y estratégico.
Los líderes empresariales deben dar un paso atrás y preguntarse:
¿Estamos Realmente Preparados para Escalar la IA?
Esa pregunta va mucho más allá de los departamentos de TI. Requiere una alineación interfuncional, una gobernanza clara y una perspectiva a largo plazo sobre cómo la IA transformará los flujos de trabajo automatizados, la toma de decisiones y la experiencia del cliente.
Hay tres dimensiones críticas que evaluar:
- Preparación de Datos: ¿Están tus datos limpios, etiquetados y accesibles? ¿Pueden respaldar el aprendizaje continuo de la IA, garantizar la trazabilidad y cumplir con la normativa?
- Preparación del Sistema: ¿Tus plataformas son modernas y están conectadas, o sigues operando con una infraestructura aislada que frena la automatización basada en datos?
- Preparación Organizacional: ¿Tus equipos saben cómo trabajar con las herramientas de IA? ¿Existen funciones, responsabilidades y marcos de gobierno para escalar de manera ética y eficaz?
Esta guía describe un enfoque estratégico de seis pasos para la implementación de la IA, centrado en los datos, los sistemas y la cultura, los ingredientes principales para el éxito empresarial.
Marco de Preparación para la IA: 6 Pasos para Escalar IA Empresarial con Éxito
Convertirse en una organización impulsada por la IA requiere algo más que contratar científicos de datos o experimentar con modelos. Exige un enfoque estratégico que abarque toda la empresa. A continuación se presenta un marco de seis pasos para evaluar y desarrollar la preparación para la IA, y cada paso se explica en detalle. Esta guía está diseñada para ejecutivos y hace hincapié en la importancia de la estrategia de datos y en los ejemplos reales de empresas que abrieron el camino.
1. Centraliza y Conecta Tus Fuentes de Datos para Escalar Tu IA
Una implementación sólida de la IA en la estrategia empresarial comienza con un inventario completo de los activos de datos. La mayoría de las empresas almacenan los datos de los clientes en los CRM, los datos operativos en los ERP, además de datos no estructurados (correos electrónicos, documentos) y conjuntos de datos de terceros. Crear un inventario significa enumerar todas las fuentes de datos de todos los departamentos. Le ayuda a comprender qué datos existen, dónde se encuentran y cómo se utilizan. Es fundamental mapear e integrar estas fuentes dispares en un repositorio central (almacén de datos en la nube o lago de datos). Al centralizar los datos y alinearlos en entidades empresariales comunes (por ejemplo, identificadores unificados de clientes o productos), se eliminan los silos que tradicionalmente fragmentan la información entre departamentos. Los datos en silos generan información incompleta (Forrester concluye que el 85% de los ejecutivos consideran que los conjuntos de datos incompletos son uno de los principales obstáculos para la IA) y pueden arruinar las iniciativas de IA antes de que comiencen. De hecho, el 40% de las iniciativas empresariales fracasan debido a una mala integración de los datos.
La centralización e integración de los datos también es clave. Esto puede implicar la creación de lagos de datos en la nube o la implementación de una estructura de datos que conecte fuentes dispares. La recompensa es enorme: los datos integrados permiten realizar análisis de 360 grados y una IA más potente. Por ejemplo, The Coca-Cola Company unificó recientemente los datos de los consumidores de más de 200 países en una plataforma de datos global. Al migrar más de mil millones de registros de clientes a un único servicio en la nube, Coca-Cola logró una «visión única» de los clientes en más de 100 mercados (aws.amazon.com). De este modo, se eliminaron los compartimentos aislados entre los equipos regionales y se aceleró la obtención de información para la automatización de los procesos digitales y de marketing. Amazon también atribuye gran parte de su éxito a la integración de los flujos de datos (comercio minorista, servicios web, publicidad) en un ecosistema unificado accesible para toda la empresa.
¿Por Qué Es Importante?
Los datos integrados son la base de todos los casos de uso de la IA. Sin ellos, incluso los mejores algoritmos ofrecerán resultados fragmentados o sesgados. Al hacer un inventario de todos los datos y asegurarse de que puedan comunicarse entre sí, los ejecutivos preparan el terreno para que la IA extraiga información a partir del panorama completo, en lugar de crear un rompecabezas al que le faltan piezas.
Checklist Ejecutiva: Inventario e Integración
- Mapea Tu Patrimonio de Datos: Crea un catálogo de todas las fuentes de datos de las unidades de negocio (CRM, ERP, bases de datos, hojas de cálculo, etc.).
- Elimina los Silos: Invierte en servicios de implementación de IA o soluciones de IA personalizadas, como almacenes de datos en la nube, lagos de datos o estructuras de datos, para unificar conjuntos de datos dispares.
- Supervisa las Brechas de Datos: Identifica los datos críticos que no tiene y considera el análisis predictivo de SAP o las fuentes de datos externas para enriquecer tus datos internos (por ejemplo, datos de mercado o de terceros).
2. Alinea los Datos con Casos de Uso y Objetivos Empresariales
Con los datos en la mano, vincula tus esfuerzos de IA a casos de uso empresariales específicos. Con demasiada frecuencia, las empresas comienzan con tecnología moderna (por ejemplo, «usemos la IA porque está de moda») en lugar de con un problema concreto. Una transformación exitosa de la IA «siempre comienza con el problema empresarial que se quiere resolver», como aconseja un experto de McKinsey. Al identificar los desafíos u oportunidades de alto impacto en su empresa, se asegura de que la implementación de la IA en la empresa aporte un valor real. Esto podría significar reducir las pérdidas por fraude, predecir la pérdida de clientes, personalizar el marketing, optimizar las cadenas de suministro, etc., según el sector.
Prioriza los casos de uso que sean importantes para los resultados finales o para los objetivos clave (por ejemplo, mejorar la experiencia del cliente, optimizar la cadena de suministro o reducir el riesgo). Por ejemplo, si la retención de clientes es uno de los principales objetivos, concentra tus esfuerzos en la creación de datos en crear modelos de predicción de la pérdida de clientes o en análisis de marketing personalizados. Si la eficiencia operativa es fundamental, utiliza los datos para detectar cuellos de botella en la producción o la logística. La alineación garantiza que los recursos se gasten donde más se mueven. Además, cuando los proyectos de datos muestran un ROI, es más fácil garantizar la aceptación de nuevas inversiones.
El famoso motor de recomendaciones de Amazon no es solo una IA genial, sino que sirve directamente al objetivo empresarial de aumentar las ventas por cliente. Ha tenido un gran éxito y se estima que ha generado un 35% de los ingresos de comercio electrónico de Amazon a través de sugerencias de productos personalizadas. Amazon identificó un caso de uso (la venta cruzada para mejorar el tamaño de la cesta y la satisfacción del cliente) y aplicó datos (historial de compras, comportamiento de navegación) para lograr ese objetivo. El resultado es un círculo virtuoso: las recomendaciones basadas en datos generan más ventas, lo que genera más datos, lo que refina aún más la IA.
Este paso también consiste en decir no a los proyectos de bajo impacto. Muchas empresas caen en la trampa de perseguir ideas modernas de IA que no se ajustan a su modelo de negocio. Las empresas de alto rendimiento se centran en un puñado de soluciones de IA personalizadas y las hacen bien.
Checklist Ejecutiva: Alineación con el Negocio
- Prioriza los Casos de Uso de Alto Impacto: Clasifica los proyectos potenciales por impacto y viabilidad. Aborda las «ganancias rápidas» que demuestren valor y asegúrese de que los proyectos a largo plazo se alineen con los objetivos estratégicos (expansión del mercado, servicio al cliente, etc.).
- Conéctate al ROI: Exije un argumento empresarial para las inversiones en datos. Consulta las estadísticas del sector o los estudios de casos para justificar la forma en que un proyecto determinado generará valor.
- Evita los Proyectos de Vanidad: Si una propuesta no responde claramente a «¿Cómo nos hará ganar dinero o cómo nos ahorrará dinero (o mejorará nuestra posición estratégica)?» , reconsidérala. Redirijae los esfuerzos a casos de uso probados o bien hipotetizados.
- Define Métricas de Éxito Claras: Para cada iniciativa de datos e inteligencia artificial, identifica por adelantado los KPI empresariales en los que influirá (por ejemplo, la tasa de conversión, el% de abandono y el costo de la cadena de suministro).
3. Limpia y Enriquece Tus Datos
Incluso los datos integrados son inútiles si son de mala calidad o no son confiables. Este paso tiene que ver con el enriquecimiento, la calidad y la gobernanza de los datos; básicamente, se trata de tratar los datos como un activo de alta calidad. Los datos incorrectos no solo ralentizan a tu equipo de IA, sino que también pueden generar información incorrecta y errores costosos. Para la alta dirección, no se trata de problemas técnicos, sino de riesgos e ineficiencias empresariales.
La limpieza de datos significa establecer procesos para corregir continuamente los errores, eliminar los duplicados y estandarizar la información en toda la empresa. Por ejemplo, asegúrese de que los nombres de los clientes, los códigos de producto y otros campos clave sean coherentes en todos los sistemas. Muchas empresas implementan servicios de implementación de inteligencia artificial, como las soluciones de gestión de datos maestros (MDM), para crear un «récord de oro» para las entidades críticas.
El enriquecimiento va un paso más allá: mejora tus datos con un contexto adicional. Esto podría implicar añadir datos demográficos a los registros de los clientes, añadir metadatos de los sensores del IoT (ubicación, condiciones) a los registros operativos o integrar datos de terceros (como los indicadores de mercado) para enriquecer los datos internos. Los datos enriquecidos proporcionan a los modelos de IA más señales y menos ruido.
Checklist Ejecutiva:
- Implementa Controles de Calidad: Configura herramientas automatizadas de creación de perfiles y limpieza de datos para detectar errores. Realiza un seguimiento de las métricas de calidad de los datos (integridad, precisión y puntualidad) en un panel ejecutivo.
- Enriquece los Datos Críticos: Identifica dónde agregar datos internos externos o adicionales podría mejorar la información (por ejemplo, enriquecer los perfiles de los clientes con opiniones en las redes sociales o puntajes crediticios). Invierte en asociaciones o servicios de enriquecimiento de datos si es necesario
4. Evalúa y Actualiza la Infraestructura para la IA
Las iniciativas de IA ponen a prueba la infraestructura de una manera que los sistemas de TI tradicionales no podrían soportar. Por lo tanto, los ejecutivos deben evaluar críticamente si tu tecnología actual puede satisfacer las demandas de la IA y planificar las actualizaciones cuando sea necesario. Las consideraciones clave incluyen la capacidad de procesamiento de datos, el almacenamiento, la potencia computacional y las capacidades de MLOps (operaciones de aprendizaje automático) para la implementación y el monitoreo de modelos.
La IA moderna a menudo requiere procesar flujos de datos en tiempo real, así como enormes conjuntos de datos históricos. ¿Pueden tus sistemas ingerir y analizar datos de streaming (desde sensores de IoT, eventos web, etc.) en tiempo real? De lo contrario, es posible que necesite implementar plataformas de streaming (por ejemplo, Apache Kafka) y bases de datos escalables. Otro requisito es la capacidad de entrenar modelos grandes de manera eficiente, lo que significa tener acceso a potentes GPU o clústeres de computación distribuida, y disponer de suficiente espacio de almacenamiento para los macrodatos. Muchos centros de datos locales tradicionales tienen dificultades en este sentido, por lo que la computación en nube se ha convertido en la columna vertebral de la IA en muchas empresas.
Esto es especialmente importante para las empresas que buscan la implementación de IA generativa o soluciones de IA personalizadas a escala. Sin una infraestructura adecuada, incluso los modelos de IA más prometedores pueden fallar en su implementación o no lograr el ROI esperado. Los servicios de implementación de la IA suelen incluir una auditoría de la infraestructura, lo que ayuda a las organizaciones a alinear su hardware y plataformas con las demandas modernas.
5. Crea una Cultura Basada en Datos y Fortalece la Gobernanza de la IA
La tecnología por sí sola no garantiza el éxito de la IA: las personas y la cultura marcan la diferencia. La preparación para la IA requiere eliminar los silos organizacionales tanto como los silos de datos. El patrocinio de los ejecutivos y la colaboración interfuncional son fundamentales para convertir los proyectos piloto en capacidades para toda la empresa. Los directivos deben cultivar activamente una cultura basada en los datos: una cultura que fomente la experimentación con la IA, la colaboración entre los equipos empresariales y técnicos y el aprendizaje y la mejora continuos en materia de análisis.
En primer lugar, asegúrese de que haya campeonato de primer nivel para la IA. Cuando el CEO, el CFO y otros miembros de la alta dirección con frecuencia expresan la importancia de la IA en la estrategia, es una señal para que toda la organización priorice y adopte estas iniciativas.
Invertir en la mejora de las habilidades y la alfabetización de datos en toda la fuerza laboral es otro pilar de la cultura de datos. Los empleados y gerentes de primera línea no necesitan ser expertos en IA, pero deben estar familiarizados con el análisis de datos y sentirse cómodos interactuando con herramientas impulsadas por la IA. Considera la posibilidad de instituir programas de formación o crear una «academia de datos» interna. Airbnb lo hizo con su «Universidad de datos» interna, un programa que permite a todos los empleados (no solo a los analistas) utilizar los datos en la toma de decisiones. Esta iniciativa democratizó el acceso y el análisis de los datos en Airbnb, creando cientos de minianalistas en diferentes departamentos y garantizando que, cuando se implementen los conocimientos avanzados de inteligencia artificial, los empleados cuenten con el contexto necesario para entenderlos y aprovecharlos. La mejora de las capacidades puede abarcar desde cursos básicos de alfabetización de datos para todo el personal hasta cursos avanzados de aprendizaje automático para desarrolladores clave. Algunas empresas incluso rotan el talento: trasladan a un director empresarial en ascenso a un equipo de ciencia de datos durante un tiempo y viceversa, para crear personas «bilingües» que reduzcan la brecha entre la IA y las empresas.
La gobernanza y la ética de la IA también deberían formar parte de la cultura desde el primer día. Los ejecutivos deben establecer la pauta para que la IA se utilice de manera responsable. Esto podría implicar el establecimiento de un comité ético de IA o la inclusión de directrices éticas en el proyecto de IA. Microsoft, por ejemplo, creó un consejo ético interno de inteligencia artificial y un Consejo de Europa para guiar el desarrollo responsable de la IA. A nivel práctico, esto significa que cuando los equipos interdisciplinarios planifican un proyecto de IA, tienen en cuenta cuestiones como las siguientes: ¿Estamos utilizando los datos de los clientes de forma transparente? ¿Podría nuestro modelo perjudicar inadvertidamente a algún grupo de clientes? Tener equipos diversos también ayuda en este sentido: un equipo multifuncional y multidemográfico tiene más probabilidades de detectar los puntos ciegos éticos. Al incorporar estas consideraciones a tu cultura, no solo evitas los escándalos o las infracciones del cumplimiento, sino que también generas confianza en tus sistemas de IA entre los clientes y los empleados.
Fundamentalmente, los ejecutivos deben instituir una gobernanza de datos sólida. La gobernanza de datos es el marco de políticas, estándares y funciones que garantizan que los datos sean precisos, seguros y se usen de manera adecuada. Se trata tanto de las personas y los procesos como de la tecnología. Una encuesta del MIT realizada en 2022 entre los directores de datos reveló que la gobernanza de los datos es su responsabilidad #1, y el 51% de los CDO citaron como mandato principal «establecer una gobernanza de datos clara y eficaz». Esto incluye establecer la propiedad de los datos (¿quién es el «propietario» de los datos de los clientes? ¿datos financieros?) , estándares de calidad y procedimientos de cumplimiento. Dado que las normas de privacidad de datos ahora cubrirán aproximadamente al 75% de la población mundial en 2024, la gobernanza no es opcional. Regulaciones como el RGPD, la CCPA y otras imponen fuertes sanciones por la mala administración de los datos personales. Pero más allá del cumplimiento, la buena gobernanza genera confianza.
De hecho, en un artículo reciente, Gartner destacó la importancia de la gobernanza de los datos como uno de los tres pasos clave para la preparación de los datos. Para las organizaciones que adoptan la implementación de la IA en las empresas, una gobernanza clara ayuda a garantizar que los modelos sigan siendo auditables, explicables y justos.
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Por último, predica con el ejemplo en la toma de decisiones basada en datos. Cuando los propios ejecutivos utilizan de manera consistente paneles de datos, citan la información extraída de los datos en las reuniones y permanecen abiertos a las recomendaciones impulsadas por la inteligencia artificial (incluso cuando ponen en tela de juicio la intuición), se refuerza la cultura.
Fomente un entorno en el que las unidades de TI, ciencia de datos y negocios trabajen como «un solo equipo» en la IA. Reconozca y recompense la colaboración y el intercambio de conocimientos. Rompa con la mentalidad de «TI versus negocio»: en una empresa de inteligencia artificial, estas personas se convierten en partes interesadas compartidas para alcanzar el éxito. Y recuerde que el aprendizaje organizacional es clave: cada piloto de IA (que tenga éxito o no) debe dejar atrás las lecciones aprendidas y aumentar el conocimiento colectivo de la empresa en materia de IA.
6. Pilota, Monitorea y Escala la IA con Cuidado
Tras sentar las bases (datos, infraestructura, cultura), ha llegado el momento de implementar soluciones de IA, pero los líderes inteligentes lo hacen de forma gradual e impulsada por la experimentación. En lugar de apostar por un proyecto de IA que no haya sido probado, la estrategia debería consistir en: poner a prueba, perfeccionar y, a continuación, escalar. Este enfoque gestiona el riesgo y permite a la organización generar confianza y experiencia con cada éxito.
Comience con pequeños proyectos piloto o pruebas de concepto (POC) que se centren en los casos de uso identificados anteriormente. Defina métricas claras para el éxito (KPI) desde el principio del proyecto piloto; por ejemplo, «¿podemos reducir las transacciones fraudulentas en al menos un 50% en esta unidad de negocio en un plazo de 6 meses?» o «aumentar la precisión de las previsiones en un 20% para el producto X» Al medir los resultados en función de estas metas, puedes decidir objetivamente si quieres repetir o cambiar de objetivo.
Fundamentalmente, supervise el rendimiento de la IA de forma continua durante y después del piloto. Los modelos de IA no se «configuran y olvidan», sino que requieren una supervisión continua. Realice un seguimiento de los KPI del piloto en tiempo real con paneles. Si se trata de una IA orientada al cliente (por ejemplo, un motor de recomendaciones en tu sitio web), supervisa las métricas de participación y recopila los comentarios de los usuarios. Muchas empresas configuran una supervisión automatizada para garantizar la precisión de los modelos y la desviación de los datos. Por ejemplo, después de implementar su modelo de predicción de la pérdida de clientes, el proveedor industrial monitorizaría cada trimestre la precisión con la que las predicciones del modelo se traducen en ingresos reales retenidos, y reentrenaría el modelo a medida que evolucionara el comportamiento de los clientes. Este ciclo de mejora iterativo es vital. Cuando el modelo de precios de Zillow fracasó, uno de los problemas fue la falta de un ajuste rápido cuando la distribución de los datos sobre la vivienda cambió, lo que nos recordó que la supervisión continua podría haber provocado una corrección anterior.
Una vez que un proyecto piloto alcance sus objetivos (o muestre una tendencia positiva), planifique la ampliación de forma deliberada. La ampliación puede implicar ampliar la solución de IA a unidades de negocio adicionales, volúmenes más altos o casos de uso más complejos. Es aconsejable escalar por etapas. Por ejemplo, después de que Coca-Cola tuviera éxito en algunos mercados con la previsión basada en la IA, podría ampliarla a más regiones y, al mismo tiempo, garantizar la existencia de la infraestructura necesaria (integración de los datos de esas regiones, formación del personal local para utilizar el nuevo sistema). A la hora de escalar, hay que tener en cuenta también los cambios en los procesos: ¿el personal necesita una nueva formación para trabajar con la herramienta de inteligencia artificial? ¿Es necesario actualizar los procedimientos operativos estándar? La IA puede recomendar acciones, pero las personas que están al tanto necesitan confiar en ellas y actuar en consecuencia. Aquí es donde las primeras medidas en materia de cultura y confianza dan sus frutos.
La participación en los servicios de implementación de la IA durante esta fase puede ayudar a las organizaciones a crear soluciones escalables de nivel empresarial y a desarrollar un modelo de gobierno que funcione en la producción. Muchas empresas también implementan soluciones de IA personalizadas por etapas, comenzando con una sola función o región antes de implementarlas en toda la empresa. Estas estrategias son especialmente útiles para la implementación de la IA generativa, donde los requisitos de complejidad y supervisión son más altos.
Por último, institucionalice un proceso de retroalimentación e iteración. Incluso a gran escala, las soluciones de IA necesitan ajustes periódicos. Establezca una cadencia (por ejemplo, una revisión trimestral del modelo o una revisión mensual de los KPI) en la que el equipo evalúe si el rendimiento del modelo se mantiene estable y si se cumplen las métricas empresariales. Si no es así, investigue: ¿Ha cambiado la entrada de datos? ¿Ha cambiado el comportamiento de la competencia o las preferencias de los clientes (es necesario volver a adaptar el modelo a datos más recientes)? Utilice estos comentarios para mejorar continuamente el sistema de IA.
Escalar la IA es un viaje, no un proyecto que se realiza una sola vez. Al realizar pequeños proyectos piloto, demostrar su valor y expandirse gradualmente, se mitigan los riesgos y se aprende qué es lo que funciona en el contexto de la organización. Asegúrese de contar con mecanismos para supervisar los resultados y recopilar comentarios en cada etapa. Cuando se amplía cada proyecto piloto exitoso, no solo se obtienen resultados empresariales, sino que también se genera impulso y aceptación por parte de la organización para el próximo proyecto de IA. Con el tiempo, estas iteraciones se agravan y la IA comienza a impregnar múltiples facetas de la empresa, lo que brinda una ventaja competitiva difícil de replicar.
Qué Necesitas Realmente para Escalar la IA en Tu Organización
La adopción de la IA a escala es una transformación estratégica que afecta a los datos, la tecnología, las personas y los procesos. Como líder de la alta dirección, tu función consiste en organizar estos seis pasos de manera integral: garantizar que los datos estén unificados y de alta calidad, centrar los esfuerzos de inteligencia artificial en el valor empresarial, fortalecer la infraestructura tecnológica, fomentar una cultura colaborativa y basada en los datos y gestionar el despliegue de las iniciativas de inteligencia artificial con una supervisión diligente.
Recuerde que la preparación para la IA no es una lista de verificación única, sino una capacidad continua. El entorno empresarial y las tecnologías seguirán evolucionando. Sin embargo, al invertir en los aspectos fundamentales (especialmente los datos y la cultura), tu organización desarrolla la resiliencia y la agilidad necesarias para adoptar los nuevos desarrollos de inteligencia artificial más rápido que la competencia. Al final, la preparación para la IA permite a tu empresa convertir las innovaciones de vanguardia de la IA en resultados empresariales tangibles de forma repetida y sostenible. Esa es la verdadera promesa de la IA y, con el marco estratégico anterior, se trata de un objetivo alcanzable en lugar de una vaga aspiración.
