La implementación de proyectos de IA ya es una prioridad estratégica en prácticamente todas las industrias. Ya sea para automatizar procesos y reducir costos, o para ofrecer experiencias hiperpersonalizadas que impulsen los ingresos y la fidelización de clientes, el potencial de la IA es cada vez más amplio y transformador. Sin embargo, detrás del entusiasmo generalizado, se esconde una realidad incómoda: muchas iniciativas de IA no logran generar el impacto esperado. ¿Por qué? 

Diversos estudios recientes revelan algo preocupante: aunque la mayoría de las empresas sitúan a la IA entre sus principales prioridades, solo una minoría logra capturar valor tangible a partir de sus inversiones. 

De hecho, según un informe de BCG, el 74 % de las organizaciones aún no ha logrado escalar ni obtener beneficios concretos de sus iniciativas de IA, y apenas un 4 % se considera realmente avanzado en su capacidad para generar valor significativo a través de esta tecnología. 

Este fenómeno no se explica por falta de interés ni de recursos. La explicación está, más bien, en cómo se priorizan, ejecutan y gestionan los proyectos de IA dentro de las organizaciones. 

Augusto Miquel, cofundador y director comercial de MAS Analytics, comentó sobre los tres pilares fundamentales para escalar los proyectos de IA y cerrar esta brecha entre potencial e impacto: la selección estratégica de iniciativas, la definición y seguimiento de KPIs relevantes y la inversión sostenida en capacitación y gestión del cambio. 

Pilares para escalar los proyectos de IA 

1. Priorizar iniciativas con impacto medible y escalable 

Uno de los errores más comunes en la implementación de IA es comenzar por el proyecto “más visible” o “más innovador” en lugar del más relevante para el negocio. En muchos casos, las iniciativas de IA surgen desde áreas técnicas con foco en la viabilidad del modelo, sin una conexión clara con los objetivos estratégicos de la empresa. Esto puede llevar a una proliferación de pilotos desconectados, sin continuidad ni posibilidad de escalarse. 

Una estrategia efectiva para los proyectos de IA parte de una pregunta fundamental: ¿qué problema de negocio queremos resolver y cómo la IA puede hacerlo mejor que otras soluciones? 

Esto implica: 

• Mapear los principales dolores y oportunidades del negocio. 

• Evaluar la madurez de los datos disponibles para cada caso de uso. 

• Estimar el potencial de impacto económico o estratégico. 

• Considerar la posibilidad de escalar la solución más allá de un entorno controlado. 

En esta etapa, es clave incorporar una evaluación del retorno sobre la inversión (ROI) de cada iniciativa. Más allá de la sofisticación tecnológica, una iniciativa con alto potencial de retorno -ya sea por ahorro de costos, generación de ingresos, mejora de eficiencia o diferenciación competitiva- tiene más chances de sostenerse y escalarse en el tiempo. Medir el ROI estimado desde el diseño del caso de uso permite tomar decisiones más racionales y alineadas con los objetivos del negocio. 

2. Establecer y monitorear KPIs desde el diseño del proyecto 

Un segundo factor crítico para el éxito es la medición rigurosa del impacto, tanto en la fase de desarrollo como una vez que la solución está en producción. Sin métricas claras, es imposible saber si un proyecto está cumpliendo su objetivo y mucho menos justificar su continuidad o escalamiento. 

Lamentablemente, en muchos casos los KPIs quedan relegados o mal definidos. Se priorizan métricas técnicas (como la precisión del modelo) sin traducirlas a métricas de negocio comprensibles para los decisores. 

Una práctica clave es definir desde el inicio dos tipos de indicadores: KPIs técnicos, que permiten evaluar el rendimiento del modelo, y KPIs de negocio, que reflejan el valor generado. 

Además, estos KPIs deben formar parte de un sistema de monitoreo continuo que permita hacer ajustes y demostrar valor con evidencia concreta. Las soluciones de IA no son productos cerrados, sino sistemas que requieren mantenimiento, supervisión y evolución permanente.

3. Invertir en capacidades humanas y gestión del cambio  

El tercer pilar –y quizá el más subestimado– es el factor humano. Ninguna tecnología, por avanzada que sea, puede generar impacto si las personas que deben adoptarla no están preparadas ni convencidas de su valor. 

La IA no es una herramienta que simplemente se “instala”. Requiere nuevas formas de pensar, colaborar y tomar decisiones. Esto implica una transformación profunda en la cultura organizacional, que debe ser acompañada con formación, comunicación y liderazgo. 

Hay tres frentes clave donde actuar: 

• Capacitación técnica, para los equipos que desarrollan, evalúan y mantienen los modelos de IA. 

• Alfabetización en IA para usuarios de negocio, que deben comprender cómo funciona la tecnología, qué puede (y qué no puede) hacer y cómo integrarla en sus procesos. 

• Gestión del cambio, para acompañar la adopción, reducir la resistencia y asegurar que la IA se convierta en una herramienta cotidiana, no en un experimento aislado. 

A esto se suma una dimensión crítica que muchas organizaciones aún descuidan: la operacionalización de la IA. No alcanza con construir buenos modelos; el verdadero desafío está en integrarlos de forma efectiva en los procesos del negocio. Esto requiere definir flujos de trabajo claros, rediseñar roles, garantizar gobernanza y promover la colaboración entre equipos técnicos y de negocio. Sin esta capacidad organizacional, las iniciativas de IA quedan confinadas a pilotos o pruebas de concepto, sin escalar ni generar valor sostenido. 

Este enfoque centrado en las personas no es una intuición, sino una conclusión respaldada por datos. Según el informe AI Radar 2025 de BCG, para escalar proyecto de IA y capitalizar su valor real, las empresas deben adoptar un enfoque 10-20-70: solo el 10% del éxito depende de los algoritmos, un 20% de la tecnología y los datos y un 70% de las personas y los procesos.  

Este 70% incluye la inversión en programas de formación, el desarrollo de capacidades internas y la promoción de una cultura organizacional que facilite la adopción de la IA. 

En otras palabras, el éxito no depende únicamente de qué tan buena es la tecnología, sino de qué tan bien está preparada la organización para transformarse con ella. 

Las empresas que logran escalar los proyectos de IA de forma sostenible no son necesariamente las que tienen los algoritmos más avanzados, sino las que han logrado integrar la Inteligencia Artificial en su forma de trabajar, de decidir y de generar valor. 

Conclusión: La IA como camino, no como destino 

La Inteligencia Artificial tiene el potencial de transformar industrias enteras, pero el valor no se encuentra en la tecnología en sí, sino en cómo se aplica. Las organizaciones que quieran cerrar la brecha entre el entusiasmo y el impacto real deberán asumir que el éxito en IA no depende solo de modelos ni de datos, sino de decisiones estratégicas, capacidades organizativas y una ejecución disciplinada. 

Priorizar con inteligencia, medir con rigurosidad e invertir en las personas: estos son los pilares que convierten el potencial de la IA en resultados sostenibles.