El debate sobre la inteligencia artificial (IA) está intensificando el interés en el ámbito empresarial. Un estudio reciente destaca una inquietante cifra: el 95% de los pilotos de IA fallan. Aunque esta estadística puede ser objeto de discusión, la realidad es que muchos proyectos de IA no alcanzan las expectativas planteadas.
Consultados sobre esta alarmante tasa de fracaso, muchos líderes empresariales confirman la tendencia. Sin embargo, cuando los encargados de los proyectos de IA son cuestionados sobre el éxito de sus esfuerzos, suelen responder con silencio, reflejando una desconexión que merece análisis.
Entre las principales causas del colapso de los proyectos de IA se encuentran la falta de comprensión de los datos, la resistencia al cambio por parte del personal y la proliferación de iniciativas aisladas dentro de las organizaciones. Al implementar tecnologías de IA, muchas empresas olvidan que estas deben integrarse fluidamente con sus sistemas existentes. Como resultado, muchos esfuerzos no escalan y se quedan en intentos aislados.
Uno de los problemas más comunes es la falta de conectores adecuados para que las soluciones de IA accedan al corpus completo de datos de la empresa. Esto lleva a que los equipos no obtengan las respuestas necesarias en momentos críticos. La integración efectiva de todos los datos es esencial para el funcionamiento satisfactorio de la IA.
Además, la resistencia de los empleados al cambio es un factor crucial. Las tecnologías de IA suelen generar preocupaciones sobre la posible pérdida de empleos, lo que puede desencadenar un ambiente de desconfianza. Para evitar esto, es vital que la implementación tecnológica trate problemas reales que enfrentan los trabajadores día a día.
Otra problemática es la creación de microproyectos de IA dentro de cada departamento, lo cual puede entorpecer la coherencia organizativa necesaria para una transformación real. La falta de un enfoque unificado puede llevar a que los departamentos desarrollen soluciones a medida que no suman al objetivo colectivo de la empresa.
La clave para superar estos desafíos es construir una base robusta para la IA, integrando datos de manera coherente y permitiendo que los empleados se enfoquen en tareas de alto valor. Un caso destacado es el de Deutsche Telekom, que con su asistente de IA «AskT» ha logrado optimizar procesos en atención al cliente y mejorar la experiencia del usuario.
La verdadera transformación empresarial no depende únicamente de contar con tecnología avanzada o grandes presupuestos. Se trata de conectar inteligentemente la IA con el contexto de los datos, empoderar a los empleados resolviendo problemas reales y crear plataformas escalables y seguras. Con este enfoque, las empresas pueden aspirar a estar entre las pocas que logran no solo sobrevivir, sino transformar verdaderamente sus operaciones.
