La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en el corazón de la transformación digital. En América Latina, el 66% de las organizaciones ya la utiliza, destinando casi un tercio de su presupuesto tecnológico a soluciones de IA y automatización. La promesa es clara: automatizar procesos, anticipar comportamientos, optimizar decisiones. Sin embargo, entre la expectativa y los resultados se extiende una brecha cada vez más visible: las heridas de la IA.
Cuando la promesa no cumple
Las cifras son contundentes.
El 85% de los proyectos de IA no cumplen con las expectativas.
El 88% de las pruebas de concepto nunca llegan a producción.
Entre el 30% y el 40% de los proyectos en IA generativa se abandonan antes de implementarse.
Más del 40% se cancelan por costos excesivos o beneficios poco claros.
Pero lo más revelador es esto: el problema no es la tecnología. En la mayoría de los casos, el fracaso obedece a causas estratégicas, organizativas y humanas.
El problema no es técnico, es organizacional
Muchas empresas inician proyectos de IA sin un objetivo de negocio claro, como si adoptar la última herramienta del mercado asegurara resultados. Otras tropiezan con la base del éxito: los datos. Datos incompletos, sesgados o de baja calidad impiden que los modelos aprendan correctamente. Amazon, por ejemplo, enfrentó críticas cuando su algoritmo de reclutamiento —entrenado con historiales masculinos— comenzó a discriminar perfiles femeninos.
El factor humano también es clave. Equipos que temen ser reemplazados, falta de capacitación, resistencia al cambio y ausencia de liderazgo suelen frenar la adopción. Sin una cultura organizacional orientada al dato, la IA puede ser más un problema que una solución.
Fracasos visibles, lecciones valiosas
Incluso los gigantes han tropezado.
En 2023, Google Bard dio información errónea en su demo pública, lo que provocó una caída bursátil de casi 100 mil millones de dólares.
En 2016, el chatbot de Twitter tuvo que ser desactivado cinco días después por emitir mensajes ofensivos, producto de una mala exposición a datos sin filtrar.
Estos casos muestran que ni el músculo financiero ni el talento técnico garantizan el éxito en IA. Lo que marca la diferencia es la estrategia, la gobernanza de datos y una implementación responsable y realista.
¿Cómo evitar que la IA se convierta en una herida más?
La ruta para capturar valor es clara:
Iniciar con un diagnóstico de madurez digital y calidad de datos.
Definir métricas de éxito desde el negocio, no solo desde TI.
Empezar con pilotos pequeños, medibles y escalables.
Asegurar gobernanza de datos, monitoreo continuo y liderazgo transversal.
La inteligencia artificial no es un producto que se instala y se olvida. Es un proceso que se entrena, evoluciona y acompaña estratégicamente.
Más allá de las heridas, los casos de éxito existen
En Keyrus, hemos visto cómo los proyectos bien ejecutados generan verdadero impacto:
En una empresa de alimentos, la IA permitió reducir 75% el error en proyecciones de ventas, eliminando el sesgo de promociones y optimizando inversiones de marketing.
En una cadena de cafeterías, más de 300 tiendas automatizaron sus estimaciones de ventas, mejorando el inventario y la eficiencia operativa.
En el sector pharma y ecommerce, los motores de recomendación personalizados aumentaron significativamente la conversión y la experiencia del cliente.
Conclusión
La IA no fracasa por falta de potencia tecnológica, sino por ausencia de visión estratégica, liderazgo efectivo y una cultura organizacional orientada al cambio. No es una moda ni una solución mágica: es una herramienta poderosa que, bien implementada, puede transformar realidades.
En Keyrus lo sabemos bien. Acompañamos a las organizaciones en su viaje hacia una inteligencia artificial responsable, escalable y alineada al negocio. Porque en la era de los datos, el verdadero éxito no está en lanzar modelos, sino en generar resultados sostenibles.
Te compartimos los videos donde hablamos de Las Heridas de la IA