Del laboratorio al negocio: por qué la mayoría de proyectos de IA no generan ganancias

Aunque la Inteligencia Artificial se ha convertido en una herramienta frecuente en los negocios modernos, la realidad es desalentadora: apenas uno de cada cuatro proyectos logra cumplir con los objetivos financieros establecidos, según datos del IBM Institute for Business Value. El problema principal no radica en adoptar la tecnología, sino en convertirla en un componente funcional que aporte valor real a la operación empresarial. Antes de invertir en cualquier plataforma, las organizaciones deben tener claridad sobre cuál es el desafío específico que buscan resolver y cómo verificarán si la solución realmente funciona. Sin un propósito definido, aunque se logren automatizar procesos, será imposible evaluar si hubo un impacto positivo en el negocio. Alejandro Zubiria, profesional en consultoría empresarial, enfatiza que las compañías cometen el error de preguntarse primero qué software adquirir, cuando deberían preguntarse qué obstáculo necesitan superar. La falta de claridad sobre qué mejorar, reducir o acelerar dificulta posteriormente demostrar que la inversión fue rentable. Los números son reveladores: mientras que más del 70 por ciento de las empresas latinoamericanas experimenta con herramientas de IA, menos del 20 por ciento logra implementarlas efectivamente en sus operaciones con beneficios sostenibles, según reportes de IDC Latin America. El camino desde una prueba piloto hacia una implementación productiva exige transformaciones profundas en la estructura organizacional. Tener acceso a la tecnología es insuficiente; es necesario contar con el talento, la información estructurada y los flujos de trabajo adecuados. Cecilia Hermida, máxima autoridad de Infor en México, identifica tres barreras críticas: talento humano, calidad de datos y procesos consolidados. En primer lugar, el capital humano representa un obstáculo significativo, ya que el 62 por ciento de los ejecutivos reconoce que el personal carece de formación necesaria para implementar y extraer valor de la IA. No basta entregar una herramienta; se requiere designar responsables de analizar los resultados e integrarlos en la toma de decisiones. En segundo lugar, cuando distintas áreas manejan definiciones divergentes de términos como inventario, demanda o rentabilidad, los sistemas de IA pueden producir respuestas rápidas pero poco confiables. Para obtener información válida se necesita data consistente, verificable y unificada bajo estándares comunes. En tercer lugar, los procesos resultan problemáticos cuando las compañías intentan incorporar IA en operaciones que aún dependen de hojas de cálculo, procedimientos informales o conocimiento guardado en pocas personas. En estos contextos, la tecnología no puede expandirse porque no existe un flujo de trabajo estable al cual integrarse.