De la emoción al fracaso: ¿Por qué la mayoría de los proyectos de IA no llegan a buen puerto?

Por: Jhonnatan Horna. Profesor del área de Operaciones y Tecnologías de la Información de ESAN Graduate School of Business.

La inteligencia artificial (IA) está en boca de todos. Viene transformando industrias, optimizando procesos y cambiendo la forma en que vivimos y trabajamos. Sin embargo, a pesar de toda la emoción que la rodea, la realidad es que una gran cantidad de proyectos de IA fracasan. ¿Por qué ocurre esto? ¿Qué estamos haciendo mal? Quiero compartir mi experiencia y algunos aprendizajes clave para entender por qué tantos proyectos de IA terminan en el olvido.

1. Expectativas desbordadas: Promesas que la IA no puede cumplir (todavía)

Uno de los problemas más grandes con la IA es el hype. Muchas empresas creen que esta tecnología es una solución mágica para cualquier problema. “¡Queremos implementar IA para mejorar nuestra eficiencia!” dicen los directivos. Pero cuando preguntas cómo exactamente esperan lograrlo, la respuesta suele ser vaga.

La IA no es un atajo milagroso. Es una herramienta poderosa, sí, pero no puede solucionar problemas mal definidos ni reemplazar la toma de decisiones estratégicas. Quienes piensan que basta con comprar un software de IA para ver resultados inmediatos suelen terminar decepcionados.

2. Falta de un objetivo claro: ¿Para qué necesitas IA?

Aquí es donde la mayoría de los proyectos comienzan a tambalearse. La IA se ha convertido en un término tan popular que muchas empresas quieren implementarla sin saber realmente por qué. Esto genera iniciativas con objetivos mal definidos, que no responden a una necesidad real del negocio.

Si un proyecto de IA no está alineado con una estrategia clara, lo más probable es que termine siendo solo un experimento costoso que nunca se traduce en beneficios tangibles.

3. Datos: La materia prima que nadie quiere limpiar

La IA necesita datos para funcionar, y no cualquier tipo de datos, sino datos bien estructurados y de calidad. Sin embargo, muchas empresas subestiman el esfuerzo que implica recolectar, limpiar y preparar los datos para su uso en modelos de IA.

Si los datos son incorrectos, incompletos o sesgados, el resultado del modelo será poco confiable. Esto hace que, en muchos casos, los proyectos de IA nunca pasen de la fase de experimentación porque los datos simplemente no son adecuados para entrenar un sistema útil.

4. Falta de talento especializado

La IA no se implementa sola. Se necesitan expertos en ciencia de datos, ingenieros de machine learning y profesionales que entiendan cómo integrar la tecnología con los procesos del negocio. Y aquí está el problema: hay una escasez global de estos perfiles.

Muchas empresas intentan resolver esto asignando proyectos de IA a equipos sin la experiencia necesaria. ¿El resultado? Modelos mal entrenados, expectativas frustradas y recursos desperdiciados.

5. Integración y adopción: La IA sin estrategia es solo una curiosidad

Otro error común es desarrollar una solución de IA sin pensar en cómo se integrará con el resto del negocio. La IA no es un “extra” que se añade al final, sino una parte integral de la estrategia de la empresa.

Además, no basta con crear modelos sofisticados; es clave que los equipos los usen en su día a día. Si los empleados no confían en la IA o no saben cómo interpretarla, terminarán ignorándola.

¿Cómo evitar el fracaso en proyectos de IA?

Si bien los retos son muchos, hay formas de aumentar las probabilidades de éxito en proyectos de IA:

• Definir un propósito claro: No uses IA solo porque está de moda. Asegúrate de que la implementación responde a una necesidad específica del negocio.
• Tener datos de calidad: Antes de pensar en IA, revisa qué tan buenos son los datos con los que cuentas y si necesitas mejorar su estructura.
• Contar con un equipo capacitado: La IA es compleja y requiere expertos que sepan manejar los modelos y entender sus limitaciones.
• Integrar la IA en la estrategia global: Un modelo que no se usa no tiene valor. La IA debe ser adoptada por toda la organización para que tenga impacto real.

La inteligencia artificial es una herramienta con un potencial enorme, pero no es una solución mágica. Si queremos que los proyectos de IA sean exitosos, debemos planificarlos con objetivos claros, datos de calidad y estrategias bien definidas. De lo contrario, seguiremos viendo cómo muchos de ellos terminan en la lista de fracasos.