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Por Qué Tantos Proyectos de IA Fallan (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 tienes comida mala, no importa lo bueno que sea tu chef, vas a tener una mala comida».
En 2025, esa analogía nunca había sido tan precisa o tan urgente. Un informe reciente de S&P Global revela que el 42 % de las empresas han abandonado la mayoría de sus iniciativas de implantación de inteligencia artificial generativa. Esta cifra supone un aumento del 17 % respecto al año anterior. El problema no radica en la falta de confianza en el potencial de la IA: el entusiasmo sigue siendo elevado. Sin embargo, la brecha entre la ambición y la ejecución resulta cada vez más evidente.
Entonces, ¿Qué Está Pasando?
En muchos casos, la culpa no es de la tecnología subyacente. 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 residen en los problemas de integración de datos, la infraestructura heredada y los equipos aislados. Estos desafíos rara vez se manifiestan durante una prueba piloto; sin embargo, provocan el fracaso silencioso incluso de las estrategias de IA más prometedoras.
Como explicamos en nuestro blog anterior sobre cómo implementar la IA con éxito, el éxito no comienza con la elección o el despliegue del modelo. Todo empieza con la preparación para la IA, no solo desde una perspectiva técnica, sino también organizativa y estratégica.
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 visión a largo plazo sobre cómo la inteligencia artificial transformará los flujos de trabajo automatizados, la toma de decisiones y la experiencia del cliente.
Hay tres dimensiones críticas que debemos evaluar:
- Preparación de los Datos: ¿Tienes los datos limpios, etiquetados y accesibles? ¿Son capaces de respaldar el aprendizaje continuo de la IA, garantizar la trazabilidad y cumplir con la normativa?
- Preparación de los Sistemas: ¿Tus plataformas son modernas y están conectadas, o sigues operando con una infraestructura aislada que dificulta la automatización basada en datos?
- Preparación Organizacional: ¿Saben tus equipos cómo trabajar con herramientas de IA? ¿Existen funciones definidas, responsabilidades claras y marcos de gobernanza para escalar de manera ética y eficaz?
Esta guía presenta un enfoque estratégico de seis pasos para la implementación de la IA, centrado en los datos, los sistemas y la cultura: los ingredientes fundamentales 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 mucho más que contratar científicos de datos o experimentar con modelos. Exige un enfoque estratégico que abarque toda la empresa. A continuación, presentamos un marco de seis pasos para evaluar y desarrollar la preparación para la IA, explicando en detalle cada etapa. Esta guía está dirigida a ejecutivos y hace especial hincapié en la importancia de la estrategia de datos, ilustrándola con ejemplos reales de empresas que han abierto 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 clientes en sistemas CRM, los datos operativos en ERP, además de manejar 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. Esto ayuda a entender qué datos existen, dónde se encuentran y cómo se utilizan. Es fundamental mapear e integrar estas fuentes dispares en un repositorio central, como un almacén de datos en la nube o un lago de datos.
Al centralizar los datos y alinearlos en torno a entidades empresariales comunes (por ejemplo, identificadores únicos de clientes o productos), se eliminan los silos que tradicionalmente fragmentan la información entre departamentos. Los datos en silos generan información incompleta: según Forrester, el 85 % de los ejecutivos considera que los conjuntos de datos incompletos son uno de los principales obstáculos para la IA, y el 40 % de las iniciativas empresariales fracasan debido a una mala integración de los datos.
La centralización e integración de los datos es clave. Esto puede implicar la creación de lagos de datos en la nube o el diseño de una estructura que conecte fuentes dispersas. La recompensa es enorme: los datos integrados permiten realizar análisis de 360 grados y desplegar una IA mucho más potente.
Por ejemplo, The Coca-Cola Company unificó recientemente los datos de consumidores de más de 200 países en una plataforma global. Al migrar más de mil millones de registros de clientes a un único servicio en la nube, Coca-Cola consiguió una «visión única» de sus clientes en más de 100 mercados.4 Esto eliminó los compartimentos aislados entre equipos regionales y aceleró la automatización de procesos digitales y de marketing.
De forma similar, Amazon atribuye gran parte de su éxito a la integración de sus flujos de datos (comercio minorista, servicios web, publicidad) en un ecosistema unificado accesible para toda la organización.
¿Por Qué Es Importante?
Los datos integrados son la base de todos los casos de uso de IA. Sin ellos, incluso los mejores algoritmos ofrecerán resultados fragmentados o sesgados. Realizar un inventario exhaustivo y garantizar la interoperabilidad de los datos permite a los ejecutivos construir una IA que trabaje sobre una imagen completa, en lugar de basarse en piezas sueltas de un rompecabezas incompleto.
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 faltan y considera enriquecer tu base interna mediante análisis predictivo (por ejemplo, SAP) o mediante fuentes externas (datos de mercado o de terceros).
2. Alinea los Datos con Casos de Uso y Objetivos Empresariales
Una vez centralizados los datos, es esencial vincular los esfuerzos de IA a casos de uso empresariales específicos. Con demasiada frecuencia, las empresas empiezan con la tecnología de moda (por ejemplo, «usemos IA porque está en tendencia») en lugar de partir de 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 tu empresa, te aseguras que la implementación de la IA aporte un valor real. Esto podría traducirse en reducir las pérdidas por fraude, predecir la pérdida de clientes, personalizar las campañas de marketing, optimizar las cadenas de suministro, entre otros, según el sector.
Prioriza aquellos casos de uso que afecten directamente a los resultados finales o a los objetivos estratégicos (por ejemplo, mejorar la experiencia del cliente, optimizar la logística o reducir el riesgo). Por ejemplo, si la retención de clientes es un objetivo prioritario, enfoca tus esfuerzos en crear modelos predictivos de pérdida de clientes o análisis de marketing personalizado.Si la eficiencia operativa es crítica, utiliza los datos para identificar cuellos de botella en los procesos de producción o distribución.
Esta alineación garantiza que los recursos se inviertan donde más impacto tienen. Además, cuando los proyectos de datos ofrecen un retorno claro (ROI), resulta más sencillo obtener la aprobación para futuras inversiones.
Un buen ejemplo es el famoso motor de recomendaciones de Amazon: no es simplemente una IA innovadora, sino una herramienta directamente alineada con su objetivo empresarial de aumentar las ventas por cliente. Se estima que las recomendaciones personalizadas generan aproximadamente un 35 % de los ingresos de comercio electrónico de Amazon. La compañía identificó un caso de uso claro (venta cruzada para incrementar el tamaño de la cesta y la satisfacción del cliente) y aplicó los datos de historial de compras y comportamiento de navegación para alcanzar este objetivo. El resultado: un círculo virtuoso donde las recomendaciones generan más ventas, que a su vez generan más datos, mejorando continuamente la IA.
Este paso también implica saber decir no a proyectos de bajo impacto. Muchas empresas caen en la trampa de perseguir ideas de IA atractivas pero desconectadas de su modelo de negocio. Las organizaciones de alto rendimiento se centran en un número reducido de soluciones de IA bien definidas y las ejecutan con excelencia.
Checklist Ejecutiva: Alineación con el Negocio
- Prioriza los Casos de Uso de Alto Impacto: Clasifica los proyectos potenciales según su impacto y viabilidad. Aborda las «victorias rápidas» que demuestren valor, asegurándote de que los proyectos a largo plazo estén alineados con los objetivos estratégicos (expansión de mercado, servicio al cliente, etc.).
- Conéctate al ROI: Exige siempre un argumento de negocio para cada inversión en datos. Apóyate en estadísticas del sector o estudios de caso para justificar cómo un proyecto generará valor.
- Evita los Proyectos de Vanidad: Si una propuesta no responde claramente a «¿Cómo nos hará ganar dinero, ahorrar costes o mejorar nuestra posición estratégica?», replantea el esfuerzo. Redirige los recursos hacia casos de uso probados o con hipótesis sólidas.
- Define Métricas de Éxito Claras: Para cada iniciativa de datos e IA, identifica desde el principio los KPIs empresariales que se verán afectados (por ejemplo, tasa de conversión, porcentaje de abandono o coste de la cadena de suministro).
3. Limpia y Enriquece Tus Datos
Incluso los datos integrados resultan inútiles si son de mala calidad o poco fiables. Este paso se centra en el enriquecimiento, la calidad y la gobernanza de los datos; en definitiva, se trata de tratar los datos como un activo de alto valor. Los datos incorrectos no solo ralentizan a los equipos de IA, sino que también pueden generar información errónea y provocar errores costosos. Para los altos ejecutivos, no estamos hablando únicamente de cuestiones técnicas, sino de riesgos e ineficiencias empresariales.
La limpieza de datos implica establecer procesos continuos para corregir errores, eliminar duplicados y estandarizar la información en toda la empresa. Por ejemplo, es esencial asegurarse de que los nombres de clientes, los códigos de producto y otros campos clave sean consistentes en todos los sistemas. Muchas empresas implementan servicios de IA, como soluciones de gestión de datos maestros (MDM), para crear un «récord de oro» de 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. Supervisa las métricas de calidad de datos (integridad, precisión y puntualidad) a través de un panel ejecutivo.
- Enriquece los Datos Críticos: Identifica áreas donde añadir datos internos, externos o complementarios podría mejorar el valor de la información (por ejemplo, enriquecer perfiles de clientes con reseñas en redes sociales o puntuaciones crediticias). Si es necesario, invierte en asociaciones o servicios especializados en enriquecimiento de datos.
4. Evalúa y Actualiza la Infraestructura para la IA
Las iniciativas de IA exigen a la infraestructura tecnológica mucho más de lo que los sistemas de TI tradicionales pueden soportar. Por eso, es fundamental que los ejecutivos evalúen críticamente si su tecnología actual está preparada para las exigencias de la IA y planifiquen actualizaciones cuando sea necesario.
Las consideraciones clave incluyen:
- La capacidad de procesamiento de datos
- El almacenamiento
- La potencia computacional
- Las capacidades de MLOps (operaciones de aprendizaje automático para la implementación y el monitoreo de modelos)
La IA moderna suele requerir el procesamiento de flujos de datos en tiempo real, así como el análisis de grandes volúmenes de datos históricos. ¿Pueden tus sistemas analizar datos de streaming (sensores IoT, eventos web, etc.) en tiempo real? Si no es así, puede que necesites incorporar plataformas como Apache Kafka o bases de datos escalables.
Otro requisito es la capacidad de entrenar modelos complejos de forma eficiente, lo que implica disponer de GPU potentes o clústeres de computación distribuida, así como almacenamiento suficiente para macrodatos. Dado que muchos centros de datos tradicionales no están preparados para ello, la computación en la nube se ha convertido en el pilar de la IA empresarial.
Esto es especialmente relevante para organizaciones que desean desplegar IA generativa o soluciones de IA personalizadas a gran escala. Sin una infraestructura adecuada, incluso los modelos más prometedores pueden fallar en su ejecución o no ofrecer el ROI esperado. Una auditoría de infraestructura, incluida en muchos servicios de implementación de IA, ayuda a alinear los sistemas con las necesidades actuales.
5. Crea una Cultura Basada en Datos y Fortalece la Gobernanza de la IA
La tecnología por sí sola no garantiza el éxito: las personas y la cultura marcan la diferencia.
Eliminar los silos organizativos es tan importante como eliminar los de datos. Para escalar la IA, es necesario contar con patrocinio ejecutivo y una cultura colaborativa e interfuncional. 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, asegúrate de que haya patrocinio de alto nivel para la IA. Cuando el CEO, el CFO y otros miembros de la dirección ejecutiva expresan con frecuencia 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 plantilla es otro pilar de la cultura de datos. Los empleados y mandos intermedios no necesitan ser expertos en IA, pero deben estar familiarizados con el análisis de datos y sentirse cómodos interactuando con herramientas impulsadas por IA. Considera la posibilidad de instaurar 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 directivo 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 el negocio.
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 la creación de un comité ético de IA o la inclusión de directrices éticas en los proyectos 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: ¿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 escándalos o incumplimientos normativos, sino que también generas confianza en tus sistemas de IA entre clientes y 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 normativas de privacidad de datos 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 gestión de los datos personales. Pero más allá del cumplimiento, una 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. Para las organizaciones que adoptan la IA en el ámbito empresarial, 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 habitualmente paneles de datos, citan la información obtenida en las reuniones y se mantienen abiertos a las recomendaciones impulsadas por la IA (incluso cuando desafían la intuición), se refuerza la cultura.
Fomenta un entorno en el que los equipos de TI, ciencia de datos y negocio trabajen como «un solo equipo» en materia de IA. Reconoce y recompensa la colaboración y el intercambio de conocimiento. Rompe con la mentalidad de «TI versus negocio»: en una empresa basada en inteligencia artificial, todos son actores clave hacia el éxito. Y recuerda que el aprendizaje organizacional es crucial: cada piloto de IA, tenga éxito o no, debe dejar lecciones aprendidas y aumentar el conocimiento colectivo en 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 y basada en la experimentación. En lugar de apostar por un proyecto de IA no probado, la estrategia debería consistir en: probar, perfeccionar y, a continuación, escalar. Este enfoque permite gestionar el riesgo y facilita que la organización gane confianza y experiencia con cada éxito.
Comienza con pequeños proyectos piloto o pruebas de concepto (POC) que se centren en los casos de uso identificados anteriormente. Define métricas claras de éxito (KPI) desde el inicio 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 estos objetivos, podrás decidir de forma objetiva si merece la pena repetir o cambiar de dirección.
Es fundamental supervisar el rendimiento de la IA de forma continua durante y después del piloto. Los modelos de IA no se “configuran y se olvidan”, sino que requieren un seguimiento constante. Realiza un control en tiempo real de los KPI del piloto mediante paneles. Si se trata de una IA orientada al cliente (por ejemplo, un motor de recomendaciones en tu sitio web), monitoriza las métricas de participación y recoge los comentarios de los usuarios.
Muchas empresas configuran sistemas de supervisión automatizada para garantizar la precisión de los modelos y controlar posibles desviaciones en los datos. Por ejemplo, tras implementar su modelo de predicción de pérdida de clientes, un proveedor industrial podría supervisar trimestralmente si las predicciones del modelo se traducen en ingresos realmente retenidos, y volver a entrenar el modelo a medida que evoluciona el comportamiento de los clientes. Este ciclo iterativo de mejora es clave. Cuando el modelo de precios de Zillow fracasó, uno de los problemas fue la falta de ajuste rápido cuando cambió la distribución de los datos sobre vivienda. Una supervisión continua podría haber provocado una corrección a tiempo.
Una vez que un proyecto piloto alcanza sus objetivos (o muestra una tendencia positiva), planifica su ampliación de forma deliberada. Escalar puede implicar extender la solución de IA a otras unidades de negocio, mayores volúmenes de datos o casos de uso más complejos. Es aconsejable hacerlo por etapas. Por ejemplo, tras el éxito de Coca-Cola en algunos mercados con previsiones basadas en IA, la empresa pudo escalar la solución a más regiones asegurando previamente la infraestructura necesaria (integración de los datos regionales, formación del personal local, etc.).
A la hora de escalar, también deben tenerse en cuenta los cambios en los procesos. ¿Necesita el personal una nueva formación para trabajar con la IA? ¿Es necesario actualizar los procedimientos operativos estándar? La IA puede ofrecer recomendaciones, pero son las personas quienes deben confiar en ellas y actuar en consecuencia. Aquí es donde las primeras inversiones en cultura y confianza dan sus frutos.
Contar con servicios de implementación de IA durante esta fase puede ayudar a desarrollar soluciones escalables a nivel empresarial y a establecer un modelo de gobernanza operativo. Muchas organizaciones también implementan soluciones de IA personalizadas por fases, empezando con una función o región antes de extenderlas a toda la empresa. Estas estrategias son especialmente útiles en el caso de la IA generativa, donde los requisitos de supervisión y complejidad son más elevados.
Por último, institucionaliza un proceso de retroalimentación e iteración. Incluso a gran escala, las soluciones de IA necesitan ajustes periódicos. Establece una cadencia fija (por ejemplo, revisión trimestral del modelo o revisión mensual de KPI) en la que el equipo evalúe si el rendimiento del modelo se mantiene y si se están cumpliendo los objetivos. Si no es así, investiga: ¿ha cambiado la entrada de datos? ¿Ha evolucionado el comportamiento del cliente o de la competencia? Si es necesario, adapta el modelo a datos más recientes. Utiliza esta retroalimentación para mejorar continuamente el sistema de IA.
Escalar la IA es un proceso, no un proyecto puntual.
Al avanzar mediante pilotos, demostrar valor y expandirse gradualmente, se minimizan los riesgos y se genera conocimiento organizativo. Asegúrate de contar con mecanismos para supervisar los resultados y recopilar feedback en cada fase. Cuando cada piloto exitoso se amplía, no solo se obtienen beneficios empresariales, sino que también se impulsa el compromiso organizacional para el siguiente proyecto de IA.
Con el tiempo, estas iteraciones se acumulan y la IA empieza a impregnar múltiples áreas de la empresa, generando una ventaja competitiva difícil de igualar.
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, tu función consiste en organizar estos seis pasos de manera coherente: garantizar que los datos estén unificados y sean de alta calidad, enfocar los esfuerzos de IA en el valor empresarial, reforzar la infraestructura tecnológica, fomentar una cultura colaborativa y orientada a los datos, y gestionar el despliegue con una supervisión rigurosa.
Recuerda que la preparación para la IA no es una lista de comprobación única, sino una capacidad continua. El entorno empresarial y la tecnología seguirán cambiando. Sin embargo, si tu organización invierte en los aspectos fundamentales — especialmente en datos y cultura — desarrollará la agilidad y la resiliencia necesarias para adaptarse más rápido que la competencia.
En definitiva, la preparación para la IA permite convertir las innovaciones más punteras en resultados empresariales reales, repetibles y sostenibles. Esa es la verdadera promesa de la IA. Y con el marco adecuado, es un objetivo alcanzable.
