Casi todas las organizaciones están probando la IA, pero pocas están viendo resultados. A pesar de las enormes inversiones, la mayoría de las organizaciones no están viendo los resultados que esperaban. Según el informe del MIT sobre el estado de la inteligencia artificial en los negocios 2025, el 95 % de las iniciativas empresariales de IA no logran lograr un impacto medible en las pérdidas y ganancias, y solo el 5 % de los proyectos piloto llegan a producción con una creación de valor real.
Entonces, ¿por qué tantas empresas fracasan en sus proyectos de inteligencia artificial, a pesar de las grandes cantidades de dinero, tiempo y recursos invertidos en estos esfuerzos? Aquí hay siete errores comunes que se cometen en las empresas estadounidenses y cómo evitarlos.
Error nº1: el objetivo empresarial no está del todo claro
Antes de iniciar un proyecto de IA, pregúntese: ¿Qué problema estamos intentando resolver? Muchos proyectos fracasan simplemente porque no se definen de antemano objetivos precisos. Dejar las cosas demasiado vagas y vagas puede generar expectativas encontradas dentro de su organización. Entonces, pase lo que pase, al final del día lo más probable es que queden al menos algunas personas infelices.
Solución: Sea específico. Sea claro. Tómate el tiempo necesario para definir claramente el problema y el retorno de la inversión esperado con todas las partes interesadas desde el principio.
Error #2: El proyecto está mal gestionado
Presentar la última y brillante herramienta no es suficiente. Las organizaciones necesitan profesionales capacitados con visión para los negocios que puedan aplicar técnicas probadas para gestionar proyectos de IA de forma clara y eficaz.
Solución: encuentre gerentes de proyectos con experiencia para liderar sus iniciativas de IA. No todo el mundo es director de proyectos, e incluso los directores de proyectos experimentados necesitan comprender la singularidad de los proyectos de IA y cómo no pueden tratarse como transformaciones tecnológicas tradicionales. Tenga cuidado al contratar talentos que estén capacitados para implementar con éxito incluso los proyectos de IA más complejos y ofrecer valor desde el primer día.
Error número 3: prometes demasiado. Creer que la IA lo resolverá todo es una receta para la decepción
El informe del MIT encontró que, si bien el 80 por ciento de las organizaciones han probado herramientas de consumo como ChatGPT o Copilot, menos del 20 por ciento de los sistemas empresariales han superado la etapa piloto.
La solución: comprenda las limitaciones de lo que la IA puede hacer ahora y dónde y cómo desea utilizarla. Sepa que el futuro puede ser diferente al actual. Y asegúrese de definir claramente el alcance del proyecto en base a esto.
Error nº 4. Subestimación significativa de los recursos necesarios.
Los proyectos de IA pueden requerir muchos recursos, tanto en términos de tiempo como de dinero, especialmente por adelantado. Subestimar lo que se requiere, especialmente en lo que respecta al arduo trabajo de recopilar y preparar datos, puede provocar que incluso el proyecto más prometedor fracase.
Solución: sea realista. Antes de comenzar un proyecto, asegúrese de tener un presupuesto suficiente (o más) y de haber asignado su tiempo en consecuencia. Recuerde que trabajar en sprints breves e iterativos funciona mejor para controlar el alcance y los recursos necesarios.
Error #5: Ignorar la realidad
Lo que funciona bien en el laboratorio puede no funcionar en absoluto en el mundo real. Es posible que problemas como la variabilidad de los datos y la integración de sistemas no se manifiesten en un entorno controlado y luego surjan y alteren la situación en el mundo real. También es un error suponer que los datos de entrenamiento siempre reflejarán escenarios del mundo real. Esta suposición puede conducir a modelos que pueden funcionar bien en las pruebas, pero fallan cuando se utilizan en el mundo real.
Solución: Pruebe y entrene sus soluciones de IA en escenarios realistas para garantizar su eficacia y eliminar cualquier debilidad oculta.
Error #6: No te ofendas, pero la calidad de tus datos es mala.
Los proyectos de IA viven (y mueren) por la calidad de sus datos. Cuando la calidad de los datos es mala, las cosas empeoran rápidamente porque hace que los modelos defectuosos produzcan resultados poco fiables. Además de la calidad, piensa en la cantidad. Incluso si son buenos datos, pueden no ser suficientes y será muy difícil que el sistema aprenda correctamente y haga predicciones precisas con el tiempo.
Corrección: Recuerde, la basura que entra es basura que sale. Asegúrese de tener suficientes datos y no escatime en el tiempo necesario para limpiarlos, transformarlos y prepararlos desde el principio para garantizar que sean de alta calidad.
Error #7: ¿Pensar que el proyecto está terminado? No precisamente
Si bien los proyectos de IA pueden tener un comienzo y un final claros, el trabajo no termina cuando el modelo se pone en producción. Los sistemas de IA son dinámicos, los modelos pueden variar, los datos pueden cambiar y los resultados pueden deteriorarse con el tiempo. Tratar la IA como una iniciativa de “configúrala y olvídala” es un error costoso. Sin un monitoreo, evaluación y actualizaciones constantes, su solución de IA puede perder precisión, relevancia y confiabilidad.
Solución: Implementar una estrategia de monitoreo y mantenimiento continuo. Planifique la evaluación continua del modelo, el seguimiento del rendimiento y las actualizaciones. Asegúrese de asignar recursos para el mantenimiento y la gestión a largo plazo para que su IA proporcione valor mucho más allá de la finalización oficial del proyecto.
La IA está en todas partes, pero para lograr todo su valor se requieren objetivos claros, una planificación cuidadosa y, lo más importante, profesionales de proyectos capacitados que comprendan los aspectos técnicos y estratégicos de la IA. Muchas iniciativas fracasan no porque falle la tecnología, sino porque la dirección subestima la complejidad y la naturaleza continua del trabajo de la IA.
Para desbloquear verdaderamente el potencial transformador de la IA, las organizaciones deben aprender de los errores comunes, adoptar una mentalidad de aprendizaje continuo e invertir en líderes que puedan liderar estos proyectos una vez que estén en funcionamiento. Con el liderazgo adecuado y una visión a largo plazo, el éxito de la IA no sólo es posible, sino también sostenible.
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