En la actualidad, el debate sobre la efectividad de la inteligencia artificial (IA) está más vivo que nunca, especialmente en el contexto empresarial. Un reciente estudio ha puesto el foco en una estadística alarmante: el 95% de los pilotos de IA fracasan. A pesar de que el porcentaje exacto podría ser objeto de discusión, es innegable que la mayoría de los proyectos de IA no alcanzan los resultados esperados.
Cuando se consulta a líderes empresariales sobre esta situación, muchos expresan su acuerdo. Sin embargo, al profundizar en el desempeño de sus propias iniciativas de IA, a menudo se encuentran con un incómodo silencio. Esto revela una desconexión crítica que merece ser examinada.
Las razones detrás del colapso de los proyectos de IA son variadas. La falta de comprensión de los datos, la resistencia al cambio y la existencia de «reinos de IA» dentro de las organizaciones son factores importantes. A menudo, las empresas olvidan que la tecnología debe integrarse fluidamente con otros sistemas existentes, resultando en esfuerzos que no logran escalar.
En primer lugar, muchas soluciones de IA carecen de los conectores necesarios para acceder a la totalidad de los datos empresariales. Como consecuencia, los sistemas de IA pueden no aportar respuestas útiles en momentos cruciales. Es esencial que las organizaciones conecten todos sus datos para que la IA opere de manera efectiva.
La resistencia de los empleados al cambio es otro factor determinante. La implementación de IA suele suscitar temores sobre la pérdida de empleo, generando desconfianza y rechazo. Es fundamental que la introducción de la tecnología aborde problemas reales enfrentados por los trabajadores diariamente.
Además, la proliferación de pequeños proyectos de IA en cada departamento sin un enfoque uniforme amenaza con causar más confusión que progreso. La creación de soluciones a medida sin una visión coherente dificulta la transformación organizacional.
Superar estos obstáculos requiere establecer una base sólida para la IA, integrando datos de manera coherente y permitiendo que los empleados se enfoquen en tareas de valor añadido. Un ejemplo de éxito es Deutsche Telekom, que con su asistente de IA «AskT» ha optimizado procesos de atención al cliente, mejorando a la vez la experiencia del usuario.
La verdadera transformación no depende únicamente de contar con tecnología avanzada o grandes presupuestos. Se trata de conectar la IA con el contexto completo de los datos, empoderar a los empleados resolviendo problemas reales, y crear una plataforma escalable y segura. Con un enfoque así, las empresas pueden aspirar a estar en el selecto grupo cuyos proyectos de IA no solo sobreviven, sino que realmente transforman sus operaciones.
