El error que mas cuesta en IA: Pilotos sin estrategia, resultados sin valor

En una rueda de prensa, Wang Jian, fundador de Alibaba Cloud y director del Laboratorio de Zhejiang, compartió su visión sobre la evolución de la inteligencia artificial y su impacto en los negocios, lo que antes eran experimentos limitados hoy se traduce en soluciones aplicables a desafíos reales en múltiples industrias. Si bien la IA tiene un enorme potencial, su adopción se ve afectada por diversos factores, menciona ya que solo una pequeña fracción de las iniciativas genera valor medible. El informe del MIT (The GenAI Divide STATE OF AI IN BUSINESS 2025) confirma esto, ya que solo el 95% de las iniciativas corporativas de IA no generan retorno medible, y solo el 5% de los pilotos integrados alcanzan impacto tangible. Esto evidencia que el verdadero desafío no está en la tecnología en sí, sino en cómo se aplica e integra estratégicamente con los procesos y equipos del negocio.

Innovación con propósito: más allá del piloto

En sus inicios, durante los años ochenta, la IA se centraba en escenarios muy controlados y con poca relevancia práctica. Sin embargo, el poder de cómputo, los datos masivos y los algoritmos avanzados han permitido que la IA resuelva problemas reales, desde optimizar la logística hasta mejorar la atención al cliente, además, la convergencia de esta disciplina y la Automatización Robótica de procesos ha permitido desarrollar soluciones encarnadas que perciben, razonan y actúan en el mundo real abriendo nuevas posibilidades para la automatización inteligente y la analítica avanzada, trasladando la innovación desde pruebas de concepto hasta operaciones reales con resultados medibles y sostenibles.

Para que esto suceda, las organizaciones deben definir casos de uso estratégicos, priorizando aquellas aplicaciones que impacten directamente en los objetivos del negocio y generen ventaja competitiva desde el primer día.

Estrategia sobre tecnología: evitar fracasos costosos

El riesgo de aplicar IA sin dirección clara es alto. Muchas organizaciones confían en que la tecnología corregirá errores en el camino; la realidad demuestra lo contrario. La falta de procesos definidos, retroalimentación y alineación con objetivos amplifica inconsistencias existentes en lugar de resolverlas. Para líderes y equipos , esto implica evaluar:

• ¿Estamos alineando la IA con los objetivos estratégicos de cada unidad de negocio?
• ¿Contamos con procesos que capturen y actúen sobre la retroalimentación en tiempo real?
• ¿Tenemos el talento y la estructura necesariA para traducir tecnología en resultados medibles?

Sin esta estrategia integral, la IA puede convertirse en un gasto tecnológico en lugar de un motor de transformación.

Caso de uso: del piloto a la operación real

La solución correcta rara vez es la que se imaginó al principio. La IA no puede ser un añadido aislado: debe integrarse con los sistemas, procesos y objetivos de cada empresa. Según MIT, Más del 80% de las organizaciones exploran programas LLM generales, pero solo el 40% los implementa. La brecha es aún más marcada en soluciones personalizadas: solo el 5% de las herramientas de IA empresarial llegan a producción con impacto real. En el caso de los chatbots tienen éxito porque son fáciles de probar y flexibles, pero fallan en flujos de trabajo críticos debido a la falta de memoria y personalización. Pasar de la exploración a resultados sostenibles requiere:

• Talento capaz de traducir ideas en aplicaciones prácticas.
• Estructuras flexibles que permitan iterar, aprender y evolucionar rápido.
• Ecosistemas colaborativos que combinen experiencia interna y apoyo externo.

Personas, procesos y tecnología: el trípode del valor

La integración de la IA va mucho más allá de conectar sistemas: es el factor que transforma un concepto en un impacto tangible. El verdadero retorno surge cuando la IA se convierte en parte del sistema operativo del negocio, fortaleciendo la infraestructura donde se genera valor sostenible. Cuando la IA permanece aislada, no influye en las decisiones estratégicas y provoca puntos de fallo, como datos fragmentados, señales contradictorias y procesos ineficientes. 

Según el MIT, las implementaciones con socios externos alcanzan un 67% de éxito, frente al 33% de las internas, lo que evidencia que la experiencia aplicada y la colaboración son clave para maximizar el retorno de inversión. Para lograr una integración efectiva, se requiere un involucramiento activo de toda la organización, que incluye:

• Procesos: mapear flujos de trabajo y entender cómo fluye el valor actualmente, identificando áreas críticas de mejora.
• Datos y tecnología: garantizar calidad, consistencia y disponibilidad de información confiable; integrar la IA con plataformas clave como ERP, CRM y sistemas críticos.
• Cultura y adopción: capacitar equipos y líderes para usar la IA de manera estratégica, fomentando la colaboración y la toma de decisiones basada en datos.

Cuando estos tres elementos están alineados, la IA deja de ser un proyecto experimental y se convierte en un motor de valor medible y sostenido, capaz de transformar decisiones, procesos y resultados a nivel organizacional.

La innovación no espera, En Backspace te ayudamos a impulsar el verdadero valor de la IA, convirtiendo iniciativas experimentales en resultados medibles, integrando soluciones con tus sistemas y procesos, alineando a tu equipo y asegurando una adopción efectiva.