El 95% de los Proyectos de IA no generan retorno: ¿Qué falla y cómo evitarlo?

La Inteligencia Artificial promete revolucionar la economía, pero un reciente informe del MIT Sloan Management Review revela una dura realidad: solo el 5% de los proyectos de IA logran un retorno de inversión (ROI) significativo. Esta cifra, alarmante para cualquier ejecutivo, sugiere que la adopción de la IA no es una garantía de éxito y que la brecha entre la inversión y el beneficio real es enorme.

La necesidad de estar en "la ola" de lo último, el efecto Wow de muchas aplicaciones y la falta de un objetivo de negocio claro condenan muchos proyectos.

El estudio señala que el fracaso no reside en la tecnología en sí, sino en una serie de factores críticos de negocio y organización:

• Falta de una Estrategia Clara: Muchas empresas implementan la IA sin un objetivo de negocio bien definido. La IA no es una solución en busca de un problema, sino una herramienta para resolver desafíos específicos. La primera pregunta es ¿Para qué vamos a usar la IA?

• Desconexión entre Equipos: Los proyectos de IA a menudo fallan porque no existe una colaboración efectiva entre los equipos técnicos (científicos de datos) y los equipos de negocio. El éxito depende de que ambos entiendan los objetivos del otro. Es importante que en la parte de negocia haya una persona con suficientes conocimientos de IA para entender las implicaciones de cada eleccióm.

• Foco Excesivo en la Tecnología: Las empresas se centran en el desarrollo de modelos complejos y costosos, ignorando la necesidad de integrarlos en los flujos de trabajo existentes y de capacitar al personal. Hay que analizar el impacto en la actividad de la empresa, eso es lo realmente importante. Y comenzar con pequeños proyectos, implementaciones no muy costosas y con alto impacto, que las hay.

• Resistencia al Cambio: La implementación de la IA requiere cambiar procesos y roles. La falta de una gestión del cambio adecuada genera rechazo y limita la adopción. Es necesario formar a las personas: la IA no es magia ni es el apocalipsis. Es una herramienta.

Cómo Invertir Sabiamente en IA

El informe del MIT no es pesimista, sino una llamada a la acción. Para ser parte de ese 5% de éxito, las empresas deben cambiar su enfoque. La clave no está en tener el mejor algoritmo, sino en construir un ecosistema de IA funcional. Esto incluye:

1. Definir el Problema de Negocio: Antes de empezar, pregúntate: "¿Qué problema específico resolverá esta IA?". ¡Cuál es el coste del proceso y cuál sería el coste con la implementación de IA?

2. ¿Qué ganamos? Tiempo, calidad, utilizar a la plantilla en otras tareas, dinero... Si no hay nada de esto... Es mala idea.

3. Invertir en Datos de Calidad: Sin datos limpios, organizados y relevantes, incluso el mejor modelo de IA es inútil. Hay un famoso dicho de los científicos de datos: "garbage in, garbage out". Si sus datos son un caos, no espere que los modelos le ofrezcan nada de nada.

4. Fomentar la Colaboración: Crea equipos multidisciplinares con profesionales de tecnología y negocio.

5. Enfocarse en la Adopción: Planifica cómo se integrará la IA en los procesos diarios de los empleados y ofrece la formación necesaria.

El camino hacia la rentabilidad con la IA es posible, pero requiere una aproximación estratégica que priorice la utilidad y la integración sobre la mera tecnología.