Antes de Invertir en IA: Lo que Hemos Aprendido sobre Qué Funciona y Qué No

Hay una estadística que circula mucho en el mundo de la IA: que el 70% de los proyectos fracasan. La realidad es más compleja. Según un informe de S&P Global de 2025, el 42% de las empresas abandonaron la mayoría de sus iniciativas de IA ese año, frente al 17% del año anterior. Un estudio del MIT fue aún más duro: el 95% de los proyectos piloto de IA generativa no mostraron impacto medible en resultados financieros.

Pero estos números, por sí solos, no cuentan toda la historia. Lo interesante no es cuántos proyectos fracasan, sino por qué fracasan. Y según un estudio de RAND Corporation de 2024, el 84% de los fallos en implementación de IA son problemas de liderazgo y organización, no de tecnología.

Esto nos lleva a una conclusión incómoda pero útil: la mayoría de las veces, cuando un proyecto de IA no funciona, el problema no es la IA. Es que la empresa no estaba preparada para recibirla.

Lo que realmente importa

En nuestra experiencia trabajando con empresas, y en lo que vemos en la investigación del sector, hay cuatro áreas que determinan si un proyecto de IA tiene probabilidades de éxito: los datos, los procesos, las personas y la estrategia. No es un descubrimiento original; frameworks como el de Gartner o Microsoft evalúan dimensiones similares. Pero la forma en que estas áreas se manifiestan en el día a día de una empresa pequeña o mediana es muy concreta.

Vamos a hablar de cada una.

Sobre los datos

La encuesta CDO Insights 2025 de Informatica preguntó a líderes de datos cuáles eran los principales obstáculos para el éxito de la IA. El 43% señaló la calidad y preparación de los datos como el problema principal. Un estudio de Capital One y Forrester fue más contundente: el 73% de los líderes de datos empresariales identificaron “calidad y completitud de datos” como la barrera número uno, por encima de la precisión de los modelos, los costes de computación o la escasez de talento.

Esto se traduce en preguntas muy concretas para cualquier empresa.

¿Tus registros críticos están digitalizados? Si la información importante está en cuadernos de papel o en la cabeza de empleados veteranos, el primer paso no es implementar IA. Es digitalizar.

¿Los datos están centralizados? Información dispersa en múltiples hojas de Excel, varios sistemas que no se comunican entre sí, y datos críticos viviendo en correos electrónicos no es una base sobre la que construir nada. La IA necesita una fuente de verdad coherente.

¿Tienes suficiente histórico? Para que un modelo aprenda patrones, necesita datos del pasado. Para predicción, normalmente hablamos de al menos dos o tres años. Para sectores con estacionalidad marcada, como agricultura o retail, idealmente cinco o más.

¿Los datos están limpios? Duplicados, campos vacíos, formatos inconsistentes, errores de transcripción. La realidad es que en muchos proyectos de IA, entre el 50% y el 70% del tiempo y presupuesto se va en preparar los datos. Las empresas que tienen éxito con IA dedican una proporción significativa de recursos a esta fase, antes de tocar ningún modelo.

¿Se puede acceder a los datos de forma automatizada? Si la única manera de extraer información es exportar manualmente a Excel, hay un problema de arquitectura que hay que resolver primero.

Sobre los procesos

La IA automatiza y optimiza procesos. Pero si no hay procesos definidos y documentados, no hay nada que automatizar.

Según McKinsey, las organizaciones que reportan retornos significativos de sus iniciativas de IA tienen el doble de probabilidad de haber rediseñado sus flujos de trabajo de principio a fin antes de seleccionar técnicas de modelado. Es decir: primero entender y mejorar el proceso, luego aplicar tecnología.

¿Están los procesos documentados? No en la cabeza de alguien que lleva veinte años haciéndolo. Documentados. Con pasos, responsables, excepciones y criterios de decisión.

¿Son consistentes? Si cada persona hace las cosas “a su manera”, un modelo de IA no puede aprender un patrón. Primero hay que estandarizar.

¿Hay métricas? ¿Cuánto tarda un pedido en procesarse? ¿Cuál es la tasa de error? ¿Cuánto cuesta cada operación? Sin métricas no se puede medir si algo mejora.

¿Se han identificado los cuellos de botella? La IA es más rentable donde hay ineficiencias claras. Si no sabes dónde están los problemas, no sabrás dónde aplicar recursos.

Sobre las personas

Un dato llamativo de los estudios sobre adopción de IA en PYMEs: el 51% de los líderes empresariales admiten que no entienden cómo funciona la IA ni cómo encaja en sus necesidades. Solo el 12% de los responsables de decisión en pequeñas y medianas empresas reportan un conocimiento muy bueno de las tecnologías de IA.

Esto no es una crítica. Es la realidad de un campo que ha evolucionado muy rápido. Pero tiene implicaciones.

¿Hay alguien en la dirección que apoye activamente el proyecto? Un proyecto de IA sin patrocinio ejecutivo muere en el primer obstáculo. Necesita a alguien con autoridad para quitar piedras del camino y mantener el foco cuando surgen otras prioridades.

¿El equipo está abierto al cambio? Si la plantilla percibe la IA como una amenaza a sus puestos, habrá resistencia. A veces pasiva, a veces activa. Hay que gestionar las expectativas y los miedos antes de implementar, no después.

¿Hay capacidad de dedicación? Un proyecto de IA no es algo que se compra y se olvida. Requiere tiempo del equipo interno para definir requisitos, validar resultados, probar, dar feedback. Si todo el mundo está al límite de su capacidad, no hay ancho de banda para proyectos nuevos.

¿La cultura tolera el error? Los primeros modelos cometen errores. Así funcionan. Si la cultura de la empresa es de “cero fallos” y “buscar culpables”, nadie querrá arriesgar con tecnología nueva.

Sobre la estrategia

“Queremos implementar IA” no es un objetivo. Es una declaración de intenciones, en el mejor de los casos. Un objetivo sería algo como “queremos reducir el tiempo de respuesta a clientes un 50%” o “queremos detectar antes los problemas de calidad en producción”.

¿Hay un problema concreto que resolver? Sin problema específico, no hay proyecto viable.

¿Se puede medir el éxito? ¿Qué indicador cambiará si el proyecto funciona? Sin métricas de éxito definidas de antemano, es imposible saber si la inversión valió la pena.

¿El retorno esperado justifica la inversión? No todos los problemas merecen una solución de IA. Si el ahorro esperado es pequeño comparado con el coste del proyecto, quizás hay mejores formas de invertir esos recursos.

¿Hay presupuesto para el largo plazo? No solo para el desarrollo inicial. También para mantenimiento, actualizaciones, formación. Un proyecto de IA no es un gasto puntual.

Las señales de alerta

Hay frases que hemos aprendido a reconocer como señales de que quizás no es el momento.

“Queremos IA porque la competencia la tiene.” Implementar por moda, sin caso de uso claro, es probablemente la forma más segura de malgastar dinero.

“No tenemos tiempo para reuniones de seguimiento.” Si no hay tiempo para gestionar el proyecto, no hay proyecto.

“Los datos son confidenciales, no podemos compartirlos.” Hay formas de trabajar con datos sensibles (anonimización, despliegue en infraestructura propia, etc.), pero si la postura es de bloqueo total, las opciones se reducen mucho.

“Queremos que funcione en dos semanas.” Los proyectos de IA serios tardan meses. Si hay presión por resultados inmediatos, mejor no empezar.

“El departamento de IT no está involucrado.” Si IT se entera del proyecto cuando ya está comprado, habrá problemas de integración, seguridad y mantenimiento.

Una reflexión sobre el contexto de las PYMEs

Los estudios sobre adopción de IA en pequeñas y medianas empresas muestran una realidad mixta. Según investigaciones recientes, el 58% de las PYMEs han adoptado alguna forma de IA, pero solo el 12% reportan un uso extensivo más allá de herramientas como ChatGPT.

Los principales obstáculos que identifican son costes de mantenimiento, falta de tiempo para formación, y preocupaciones sobre seguridad (el 32% de las PYMEs experimentaron algún tipo de brecha de seguridad en el último año, el doble que el año anterior).

Esto sugiere que para muchas empresas pequeñas y medianas, el camino hacia la IA pasa primero por resolver cuestiones más básicas de digitalización, seguridad y organización de datos.

Lo que esto significa en la práctica

Si después de leer esto sientes que tu empresa tiene carencias importantes en datos, procesos o personas, no te desanimes. Ahora sabes dónde estás. Y muchas de estas carencias se pueden trabajar sin grandes inversiones. Documentar procesos requiere tiempo, no dinero. Limpiar y organizar datos es tedioso pero no caro. Formar al equipo sobre qué es y qué no es la IA es una inversión modesta.

El mejor momento para prepararse era hace cinco años. El segundo mejor momento es ahora. Los datos que empiezas a recoger bien hoy serán el combustible de la IA de dentro de dos años. Los procesos que documentas hoy serán los que automatices mañana.

No hace falta estar “100% listo” (nadie lo está nunca). Pero tampoco tiene sentido lanzarse sin fundamentos. El equilibrio está en empezar a prepararse activamente mientras se evalúan oportunidades concretas y acotadas.

Y si un proveedor te dice que todo va a ser fácil, rápido y sin esfuerzo por tu parte, probablemente no te está contando toda la verdad.

¿Quieres hablar sobre si la IA tiene sentido para tu empresa en este momento? En AIXA AI intentamos ser honestos. Si creemos que no es el momento, te lo diremos. Escríbenos y lo hablamos.