Los 5 errores más comunes que cometen las empresas al implementar herramientas de inteligencia artificial y cómo evitarlos

En 2026, Meta comenzará a evaluar a sus empleados en función de sus habilidades en inteligencia artificial. Esto no es el primer y definitivamente no será el último empleador que espere y mida cómo sus empleados utilizan la inteligencia artificial de manera efectiva, ya que las empresas de todo el mundo integran la inteligencia artificial en sus procesos comerciales.

Según datos recientes, el 71% de las organizaciones hoy en día utilizan inteligencia artificial generativa en al menos una función comercial, sin embargo, solo alrededor del 1% se consideran “maduros” en su despliegue de inteligencia artificial, porque la mayoría todavía lucha por integrar herramientas de inteligencia artificial de una manera que entregue un valor real.

Encontramos que muchas empresas todavía subestiman lo desafiante que puede ser la adopción de inteligencia artificial. Como resultado, a menudo se enfrentan a los mismos problemas que frenan el progreso y evitan que las herramientas de inteligencia artificial entreguen un valor comercial real.

Aquí están los cinco errores más grandes que cometen las empresas al adoptar inteligencia artificial y cómo evitarlos.

Error 1. Falta de un problema claro que resolver

El 91% de los ejecutivos globales están escalando sus iniciativas de inteligencia artificial, según el segundo informe anual de inteligencia artificial en el trabajo de G-P. Las empresas se apresuran a integrar la inteligencia artificial en sus procesos comerciales para no quedarse atrás. El problema es que el miedo a perderseoften se convierte en el principal impulsor de la adopción. Pero la inteligencia artificial introducida sin un propósito claro rara vez simplifica las operaciones y en su lugar puede resultar en gastos innecesarios.

Según CIO, aproximadamente el 88% de los pilotos de inteligencia artificial nunca llegan a la producción, en gran parte debido a la falta de objetivos comerciales definidos y resultados medibles. Esto se aplica igualmente a los modelos internos y las soluciones de software como servicio. Para evitar el fracaso, un proyecto debe comenzar definiendo una métrica comercial específica, como ingresos, ahorros de costos o velocidad de toma de decisiones, y asignar un propietario responsable de los resultados.

Instinctools siguió exactamente este enfoque al ayudar a un fabricante de equipo industrial a implementar un asistente de inteligencia artificial para la incorporación de personal. El cliente estaba listo para desplegar inteligencia artificial en sus procesos, por lo que el equipo de instinctools analizó las operaciones de la empresa e identificó un desafío clave: la incorporación de nuevos empleados. La empresa luchaba por proporcionar capacitación continua y apoyo a los nuevos contratados. La solución fue un asistente de inteligencia artificial que ayuda a capacitar a los ingenieros en conocimientos de productos, al mismo tiempo que brinda a los equipos de marketing y productos un canal adicional para comunicarse con los ingenieros de campo.

Enfoque de problema primero

Error 2. Falta de calidad y gobernanza de los datos

Los asistentes de inteligencia artificial requieren acceso continuo a los datos. La calidad, la completitud y la coherencia de esos datos determinan cómo se desempeñará el modelo. Los problemas de calidad de los datos y la falta de gobernanza de los datos son algunos de los obstáculos clave para la adopción de inteligencia artificial, según DataCentre Solutions. En un estudio realizado en colaboración con el Centro de Análisis de Negocios y Inteligencia Artificial Aplicada de la Universidad Drexel, el 62% de las empresas participantes informaron que los problemas de datos eran una barrera importante.

Aunque el 60% de las organizaciones dice que la inteligencia artificial juega un papel crítico en sus programas de datos, solo el 12% informa que sus datos son de suficiente calidad y accesibilidad para permitir una implementación efectiva de inteligencia artificial.

Las empresas que tienen éxito en la integración de inteligencia artificial en sus procesos comerciales casi siempre comienzan con la preparación de los datos: limpieza de conjuntos de datos, alineación de definiciones en diferentes departamentos, establecimiento de roles de propiedad de los datos y implementación de procesos de control de calidad. Este trabajo fundamental, que a menudo consume hasta el 80% del tiempo de un proyecto, es un requisito previo para la construcción de sistemas de inteligencia artificial precisos, libres de sesgos y listos para la producción.

Error 3. Empleados no preparados para utilizar la inteligencia artificial de manera efectiva

Otro desafío común que enfrentan las empresas es la brecha de habilidades entre los empleados.

“Mientras que las organizaciones están ansiosas por beneficiarse de las capacidades de la inteligencia artificial, una escasez de talento obstaculiza la integración de la inteligencia artificial”, dijo Murugan Anandarajan, PhD, profesor y director académico del Centro de Análisis de Negocios y Inteligencia Artificial Aplicada de la Universidad Drexel. “Nuestros hallazgos de investigación destacan esa brecha, con el 60% de los encuestados citando la falta de habilidades y capacitación en inteligencia artificial como un desafío significativo al lanzar iniciativas de inteligencia artificial – un señal de alerta para los líderes empresariales de que la capacitación debe ser una prioridad estratégica”.

Los proyectos de inteligencia artificial a menudo fallan porque los empleados no entienden cómo trabajar con las herramientas o cómo pueden optimizar los procesos. Sin una capacitación estructurada que incluya pasos concretos para integrar la inteligencia artificial en los flujos de trabajo, los empleados frecuentemente recurren a métodos familiares.

Error 4. Falta de gestión de riesgos

Según una encuesta global de Ernst & Young, casi todas las grandes empresas que implementan inteligencia artificial han experimentado pérdidas financieras debido a errores de modelo, violaciones de la normativa o riesgos no controlados, que ascienden a aproximadamente 4,4 millones de dólares. Las empresas a menudo pasan por alto la necesidad de anticipar riesgos, definir políticas de uso, implementar controles de calidad y planificar el manejo de errores.

Según el informe, los riesgos más comunes que enfrentan las empresas incluyen la no conformidad con las regulaciones de inteligencia artificial, donde los sistemas de inteligencia artificial se encuentran violando leyes o políticas corporativas internas, y la tendencia de la inteligencia artificial a tomar decisiones sesgadas.

La inteligencia artificial puede ayudar a crecer un negocio y mejorar los procesos, pero también puede convertirse en una trampa, lo que lleva a problemas graves para la empresa. Las organizaciones siempre deben tener un plan de gestión de riesgos en lugar, así como cumplir con las leyes y normas establecidas. La Ley de Inteligencia Artificial de la UE, por ejemplo, requiere transparencia algorítmica, rendición de cuentas y supervisión humana obligatoria. El Marco de Gestión de Riesgos de Inteligencia Artificial de NIST proporciona orientación sobre la gestión de riesgos de inteligencia artificial que se puede adaptar para cualquier organización, desde startups hasta grandes corporaciones, y en todas las industrias. También hay normas internacionales ISO/IEC, que ofrecen criterios consistentes para la calidad, la seguridad y la gobernanza.

Cumplir con estas normas y gestionar los riesgos es fundamental para el despliegue exitoso de la inteligencia artificial.

Error 5. No hay un plan de escalabilidad

Una vez más, un plan de varias etapas es esencial. La integración de la inteligencia artificial es un proceso a largo plazo que requiere actualizaciones y ajustes continuos. Las empresas necesitan considerar cómo se integrará la solución en la arquitectura de TI, quién mantendrá el modelo, cómo se monitoreará el desplazamiento de los datos y cómo se distribuirán los roles y responsabilidades en diferentes departamentos. Esto requiere fondos y recursos continuos.

Para tener éxito, una organización necesita construir un entorno unificado donde se almacenan, gestionan y acceden todos los modelos de inteligencia artificial, conjuntos de datos y herramientas relacionadas, crear infraestructura que garantice que los sistemas de inteligencia artificial operen de manera fiable a escala, políticas claras de actualización de modelos para saber cuándo y cómo volver a entrenar, validar y redeployar modelos, y procesos de monitoreo estandarizados.