¿Por qué un piloto exitoso de IA no demuestra que la estrategia de IA funciona?

Lograr que una herramienta de IA funcione en una prueba pequeña es una cosa. Lograr que funcione de manera confiable en toda una empresa es otra, y muchas compañías están descubriendo esa brecha por las malas. Ese es el argumento central de Zacharie Lahmi, fundador de Ellis Partners, quien afirma que un piloto exitoso no es prueba de que la estrategia de IA de una empresa esté funcionando.

Las cifras sugieren que el problema es generalizado. Una encuesta global de McKinsey de 2026 encontró que solo el 37 % de los encuestados dijo que la IA había mejorado las utilidades de su empresa, sin cambios frente al año anterior. Sin embargo, ocho de cada diez afirmaron que la IA les había ayudado a ser más productivos en el trabajo.

Una herramienta que funciona bien durante una prueba limitada suele tener una tarea simple y datos limpios con los que trabajar. Implementarla en toda una empresa es un trabajo distinto. El sistema debe conectarse al software existente, cumplir los requisitos de acceso a datos y seguridad, e incluir un proceso claro para manejar las fallas. Además, alguien debe responder por su desempeño. Hacer todo eso implica coordinar a los equipos de TI, operaciones, finanzas y riesgos, y ahí es donde muchos proyectos se estancan.

Define el costo antes del piloto

El dinero es otro punto problemático. Las empresas están acostumbradas a presupuestar software y estimar el tiempo del personal. Los costos de la IA son más difíciles de pronosticar. Dependen de la cantidad de información que procesa el sistema, del modelo en el que funciona y de la frecuencia con que los empleados lo usan. Sin una estimación clara, los equipos financieros pueden tener dificultades para decidir si un proyecto vale la pena frente al gasto.

¿Qué deben definir las empresas antes de iniciar un piloto de IA?

Lahmi, quien tiene diez años de experiencia en tecnología, incluido el trabajo para ayudar a lanzar monday.com en Francia, recomienda evaluar las oportunidades de IA un proceso de negocio a la vez. Su enfoque comienza con estimar el costo y los recursos que necesitará cada caso de uso antes de probar cualquier cosa.

“Las empresas necesitan entender el costo de un caso de uso y los recursos que requerirá”, dijo. “La conversación sobre el retorno de la inversión debe ocurrir antes del piloto, no después”.

Cada prueba también necesita metas claras y un plan para cuando las cosas salgan mal. Lahmi sugiere establecer objetivos medibles para el uso, los costos de mantenimiento y los errores. Afirma que los criterios de éxito deben acordarse de antemano.

“Los pilotos útiles son los que realmente queremos ver en producción”, dijo. “Debemos acordar los criterios de éxito de antemano, para que no haya debate después del piloto sobre si funcionó”.

Mira más allá de ventas y marketing

Lahmi también advierte a las empresas que no se concentren solo en ventas y marketing al elegir proyectos de IA. Esas funciones tienden a ofrecer beneficios que son más fáciles de vincular directamente con los ingresos. Él sostiene que los procesos operativos cotidianos pueden ofrecer oportunidades mayores.

“Las tareas operativas más aburridas, los procesos centrales de tu industria, son los que deberías considerar con la IA”, dijo. “Pregúntate cómo puedes cambiar de fondo la forma en que opera tu industria, en lugar de simplemente maximizar las ganancias a corto plazo”.

Algunos proyectos empresariales de IA permanecen en fase de prueba durante meses, señaló Lahmi. Con frecuencia, nadie ha definido qué debe lograr un proyecto para justificar una implementación más amplia. Él recomienda evaluar cada proyecto según el problema de negocio que busca resolver, y luego sopesar los beneficios esperados frente al esfuerzo requerido y el tiempo que tomaría ver resultados.

“Un proyecto más pequeño que entrega resultados rápidamente puede ser un mejor punto de partida que uno más grande”, dijo.

También sugiere observar de cerca las operaciones comerciales rutinarias. Mejorar un proceso puede cambiar la forma en que trabaja una empresa, no solo ayudar a los empleados a terminar tareas más rápido.

El tamaño de la empresa cambia el ritmo. Lahmi señala que las empresas pequeñas suelen tener menos niveles de aprobación, lo que les permite tomar decisiones y cambiar de rumbo con mayor rapidez. Las grandes corporaciones pueden enfrentar más obstáculos porque un cambio puede afectar a varios equipos y sistemas existentes.

¿Cómo pueden las empresas saber si un sistema de IA está entregando resultados?

Sin importar el tamaño, las empresas deben verificar si un sistema de IA está entregando lo que esperaban. Pueden medir cuánto tiempo ahorra, si reduce los errores y cuánto cuesta mantenerlo. Esas medidas pueden ayudar a los líderes a decidir si mantienen un proyecto, lo modifican o lo abandonan. Una demostración exitosa por sí sola puede no ser suficiente para justificar una adopción más amplia.

De experimento a herramienta confiable

Para los ejecutivos, Lahmi afirma que la verdadera prueba de la IA empresarial no es hacer el mismo trabajo más rápido. Es cambiar la forma en que se crea valor. Lanzar más pilotos no significa necesariamente que una empresa esté avanzando. Cada proyecto necesita una meta clara, un presupuesto realista y límites a los riesgos que el negocio está dispuesto a aceptar.

Las empresas también pueden revisar el desempeño después del lanzamiento y asegurarse de que alguien tenga la autoridad para pausar y auditar un sistema si surgen problemas. Estos pasos pueden ayudar a convertir los experimentos de IA en herramientas en las que una empresa pueda confiar.

This article was written with the assistance of AI.
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