Un dato publicado este año por el MIT lo pone en números: el 95% de las empresas no logra retorno en sus proyectos de Inteligencia Artificial Generativa. Ese número se cita mucho. Se analiza poco.
Porque ese 95% no habla de modelos mal entrenados ni de pipelines con errores técnicos. Habla de organizaciones que implementaron una solución sin un modelo de adopción. La tecnología funcionó. Lo que falló fue todo lo que la rodea.
«Llevo casi dos décadas implementando soluciones de datos en organizaciones de distintas industrias en toda la región. Y lo que veo repetirse son cinco fricciones que bloquean el retorno. Vale la pena nombrarlas sin eufemismos», argumenta Ernesto Mislej, Co-Founder y Chief Data Scientist de 7Puentes.
La primera es de foco. Muchas organizaciones siguen tratando la IA como una palanca de reducción de costos, cuando la oportunidad real está en la expansión de margen y en la generación de nuevos flujos de ingreso. La eficiencia es condición necesaria. No es suficiente.
La segunda es de profundidad. El ruido alrededor de los grandes modelos de lenguaje oscurece algo estructural: en sectores como energía, agro o salud, el diferencial competitivo no lo da el modelo base, sino la capa de dominio que se construye sobre él. Sin esa capa, el modelo es genérico. Y lo genérico no compite.
La tercera es de gobernanza. Sin arquitecturas auditables y soberanía de datos, la adopción a escala es inviable. No es un problema técnico: es un problema de confianza institucional.
La cuarta es organizacional. Implementar IA implica rediseñar procesos de decisión y estructuras de roles. Las empresas que lo tratan como un proyecto de IT fracasan más rápido que las que lo abordan como un cambio en el modelo operativo.
La quinta —y la más subestimada— es metodológica. Hay mucha experimentación y muy pocos frameworks que conecten los pilotos con resultados medibles de negocio. Se generan demos, se presentan prototipos, se consiguen aplausos internos. Y después, silencio.
Detrás de estas cinco fricciones hay una causa común que pocas organizaciones están dispuestas a mirar de frente: la ausencia de una cultura de innovación real: «No cultura como declaración de valores en una intranet. Cultura como práctica operativa. Una donde el liderazgo habilita la experimentación sin castigar el error, el aprendizaje continuo es una inversión presupuestada y la colaboración entre disciplinas es el mecanismo por defecto», explica Mislej.
Fuente: 7Puentes
