La Inteligencia Artificial dejó de ser una novedad, para incorporarse poco a poco al día a día de distintas organizaciones entre fintechs, bancos, retailers, aseguradoras y más. Es prácticamente una de las prioridades estratégicas en la mayoría de los sectores.
En un informe de McKinsey, el 64% de los empresarios encuestados afirmaron que la IA facilita su innovación, pero también es una realidad que la mayoría de las organizaciones se encuentran en una fase de experimentación o prueba piloto.
Y en este contexto surgen grandes preguntas, como: ¿Por qué muchos proyectos no pasan de la fase piloto? ¿Qué pueden hacer las empresas para evitarlo? Es justamente de lo que hablaremos en este artículo así que quédate leyendo.
Por qué muchos proyectos de IA fracasan en Latinoamérica
Primero escoger la tecnología sin evaluar el problema existente
Muchas empresas se dejan deslumbrar por todo lo que prometen las soluciones de Inteligencia Artificial, que son muy útiles y funcionales si las organizaciones saben cuáles proceso u operaciones quieren mejorar.
Uno de los errores más frecuentes que cometen los líderes empresariales es empezar a implementar la IA solo por moda, o para estar en la misma tendencia que los demás, pero no tienen una definición clara del problema que quieren resolver o del valor que esperan que aporte la IA a su negocio.
Y, sobre todo en Latinoamérica, donde los presupuestos suelen ser un poco más reducidos para la inversión tecnológica, pues una mala implementación de IA puede salir más costosa todavía.
¿Cómo evitarlo?
Es importante que los proyectos de IA estén alineados directamente a indicadores de negocios claros, definir qué se quiere lograr, por ejemplo:
- Reducción de costos
- Aumento de ingresos
- Mitigación de riesgos
- Mejora en tiempos de respuesta
Todo proyecto de IA debe partir de una pregunta de negocio concreta. No se trata de “implementar IA”, sino de reducir fraudes, mejorar la cobranza, disminuir churn o acelerar procesos internos. La tecnología es un medio, no el fin.
Trabajar con datos de poca calidad
Cuando se trata de implementar soluciones de IA, el elemento más preciado son los datos y la calidad que estos tengan. El resultado de la IA será tan bueno como lo sean los datos.
Muchas empresas tienen este panorama: datos dispersos en diferentes sistemas legacy, datos duplicados y sin ninguna clase de organización o categorización.
Esto hace que el entrenamiento de modelos de IA sean poco fiables y propensos a errores e inexactitudes, lo que lleva a un fracaso en la implementación y poca confianza en los resultados.
¿Cómo evitarlo?
Aunque las compañías lo primero que quieren hacer a veces es invertir en modelos avanzados de IA, el primer paso es invertir en la calidad de los datos: trabajar en la integración de sistemas, trazabilidad y gobierno de datos. Se necesitan datos relevantes, confiables y accesibles para que la solución de IA dé los resultados de calidad esperados.
Falta de talento especializado
De acuerdo con el Foro Económico Mundial, entre e 40-60% de los líderes mundiales están reportando déficit de profesionales de AI en áreas críticas, lo que evidencia el auge que sigue teniendo esta tecnología, tanto que el talento tecnológico se ha quedado corto.
Esta situación se acentúa todavía más en Latinoamérica, región en la que las compañías dependen casi por completo de los proveedores externos para implementar y desarrollar sus proyectos de IA, siendo también tardío el proceso de entrenamiento del personal interno.
Esto genera proyectos difíciles de escalar, altos costos de mantenimiento y una dependencia peligrosa a largo plazo.
¿Cómo evitarlo?
Lo mejor en este contexto es trabajar bajo un modelo híbrido: invertir tiempo de capacitación de IA del personal interno, así como sumar equipo externo ya sea de proveedores de outsourcing de TI o por medio de IT Staff Augmentation, para acelerar proyectos, transferir conocimientos, documentación y capacitación.
Expectativas irreales sobre tiempos y resultados
Muchos líderes caen en la trampa de creer que, al día siguiente de implementar soluciones de IA, ya todos sus problemas estarán resultados. De hecho, en Latinoamérica muchos se dejan llevar por los grandes resultados de corporaciones extranjeras, que al final no reflejan la realidad local.
Entonces, si al implementar IA, los resultados esperados no llegan en semanas o meses, piensan que el proyecto fracasó o que perdieron su dinero, aunque el enfoque que aplicaron haya sido el correcto.
Cuando los resultados no llegan en semanas o meses, el proyecto se percibe como un fracaso, aunque el enfoque haya sido correcto.
¿Cómo evitarlo?
En esta situación lo ideal es definir expectativas realistas del proyecto, con hitos claros y entregables incrementables. Imagina este escenario, es mejor desarrollar un proyecto pequeño y medible, al que se le pueda hacer seguimiento en 90 días, a desarrollar un proyecto demasiado ambicioso que nunca se complete o que sea difícil monitorear los resultados.
Desconexión entre el área de negocio y de tecnología
Ningún proyecto de IA va a dar frutos si está “divorciado” del área de negocio de la compañía. Con esto, lo que se logra son soluciones técnicamente correctas, pero que generan pocos resultados o resultados irrelevantes para el negocio.
En Latinoamérica, donde los procesos suelen tener particularidades operativas y regulatorias, esta desconexión es especialmente problemática.
¿Cómo evitarlo?
El negocio es lo principal y es lo que guía el proyecto de IA. Quienes vayan a ser los usuarios finales del sistema de IA, por ejemplo, deben participar en el diseño, validación y evolución del modelo, ya que la adopción por parte del equipo es tan importante como la precisión del modelo.
Ignorar el contexto regulatorio
Es fundamental que la implementación de IA se haga siguiente el contexto regulatorio de la industria donde se aplique, ya que por ejemplo sectores como banca, seguros y salud operan bajo regulaciones estrictas, que incluso pueden variar de región a región.
Y muchos proyectos
Muchos proyectos de IA fracasan por no considerar desde el inicio temas como explicabilidad, privacidad de datos y cumplimiento normativo.
Esto puede derivar en soluciones que no pueden ponerse en producción o que generan riesgos legales.
¿Cómo evitarlo?
Desde el diseño se deben implementar los principios de la IA responsable, como lo es la explicabilidad, la auditoría, la seguridad y el cumplimiento, ya que la confianza es la base para poder escalar cualquier iniciativa de IA.
Conclusión
La falta de tecnología no es la causante de que algunos proyectos de IA fracasen en Latinoamérica, son problemas de enfoque, ejecución y contexto los que afectan. Pero estos errores son totalmente evitables.
La IA puede ser un poderoso motor de competitividad para las organizaciones de la región, siempre que se implemente con una visión pragmática, alineada al negocio y adaptada a la realidad local. No se trata de perseguir tendencias, sino de resolver problemas reales con inteligencia —artificial y humana— trabajando juntas.
