En los últimos años, la inteligencia artificial ha pasado de ser un experimento técnico a un eje estratégico en las empresas. Sin embargo, el 42% de los proyectos de IA nunca llegan a producción. Las razones son tan comunes como evitables.
La primera causa es la falta de alineación entre negocio y tecnología. Cuando los equipos técnicos desarrollan modelos sin un caso de uso claro o sin métricas de impacto, los resultados rara vez escalan. La IA debe comenzar con una pregunta de negocio, no con un modelo.
Otra razón crítica es la ausencia de gobernanza de datos. Los modelos solo son tan buenos como la calidad de los datos con los que se entrenan. Sin estándares de limpieza, trazabilidad y acceso, la implementación se vuelve frágil y costosa.
También influye la expectativa irreal. Muchos equipos esperan resultados inmediatos sin considerar que un modelo requiere validación, iteración y adaptación al entorno real. La IA no es magia; es estrategia sostenida.
Para evitar estos fracasos, se recomienda:
Comenzar con un caso de negocio cuantificable.
Involucrar desde el inicio a áreas técnicas y operativas.
Diseñar un plan de escalamiento modular.
Medir ROI desde el primer sprint.
La IA exitosa no se impone, se integra. Y el primer paso no es técnico: es estratégico.
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