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- El 88% de los pilotos de IA fracasan
Un equipo motivado. Un CEO que teme quedarse atrás. Un consejo que pregunta cada trimestre qué se está haciendo con IA. Se aprueba un piloto. Luego otro. El año termina igual: una carpeta llena de aprendizajes y ningún caso en producción.
Según un estudio de IDC en colaboración con Lenovo, el 88% de las pruebas de concepto de IA nunca llega a producción. Por cada 33 POCs que una empresa lanza, solo 4 se escalan de forma real.
No es un problema técnico. Es un problema de gestión del cambio.
Por qué fracasan los pilotos
Falta de preparación organizativa
IDC es claro: la baja conversión de POCs a producción refleja un nivel insuficiente de preparación organizativa en datos, procesos e infraestructura tecnológica.
Muchas organizaciones prueban la IA en entornos controlados. Cuando intentan llevarla al día a día, se encuentran con datos incompletos, procesos mal definidos y sistemas heredados que no se integran.
Stéphane Bancel, CEO de Moderna, lo resume así: el mayor reto para convertirse en una empresa impulsada por IA no es técnico, sino organizativo. Las personas deben aprender a usar la herramienta, sentirse cómodas y cambiar procesos de negocio.
La IA funciona. Lo que falla es la capacidad de la organización para absorberla.
GenAI como atajo para aprobar proyectos
El coste de desarrollar POCs ha caído drásticamente. Como resultado, muchos proyectos incorporan GenAI para facilitar su aprobación.
El problema es el origen de estas iniciativas. No parten de un caso de negocio claro, sino del miedo a quedarse atrás. Analistas citados por CIO señalan que muchas iniciativas de GenAI están mal financiadas o carecen de presupuesto estable porque nacen del pánico, no de una necesidad real.
El IBM CEO Study 2025 lo confirma: el 64% de los CEOs reconoce que el miedo a quedarse atrás impulsa sus inversiones en tecnología antes de entender su valor, mientras que solo el 37% cree que avanzar rápido, aunque se equivoque sea la mejor estrategia.
ROI distorsionado por urgencia
Bajo presión, las expectativas de retorno se relajan. IDC observa que los criterios de ROI se reinterpretan cuando la inversión se percibe como defensiva.
El resultado es conocido: solo el 25% de las iniciativas de IA entrega el ROI esperado, solo el 16% escala a nivel enterprise y el 60% permanece en piloto permanente.
Cómo salir del ciclo de POCs sin salida
Auditar la preparación antes de aprobar pilotos
Si la mayoría de fracasos se explica por falta de preparación, aprobar más POCs sin resolver los fundamentos es ineficiente.
Harvard Business School propone evaluar cuatro dimensiones antes de lanzar un piloto:
Intención estratégica: qué objetivo de negocio se quiere impactar.
Datos y tecnología: calidad de datos e integración de sistemas.
Personas y cultura: capacidad de adopción y apertura al cambio.
Gobernanza y riesgo: responsabilidades claras y políticas definidas.
Sin estas bases, incluso los pilotos más prometedores fracasan al escalar.
Evitar la decoración con GenAI
No toda iniciativa necesita GenAI. Antes de aprobar un proyecto, conviene preguntarse si la IA añade valor real o solo sirve para acelerar su aprobación.
Iavor Bojinov, profesor de HBS, insiste en demostrar primero que la IA resuelve un problema concreto y genera resultados medibles antes de invertir a gran escala.
Financiar bien o no pilotar
Los POCs subfinanciados rara vez escalan. Es preferible lanzar menos pilotos con recursos suficientes que muchos sin capacidad de crecer.
Según HumanSpark, entre un 15% y un 25% del presupuesto debería destinarse a gestión del cambio y formación. Ignorar este componente triplica la probabilidad de fracaso.
Separar aprendizaje de preparación para producción
No todos los pilotos deben llegar a producción. Pero es necesario definir criterios claros para decidir cuándo escalar y cuándo cerrar.
HBS recomienda alcanzar tasas de adopción del 75–85% antes de expandir. Escalar sin adopción sólida suele provocar regresiones a viejos hábitos.
Salir del pilotaje perpetuo
El pilotaje continuo no persiste porque la tecnología no funcione, sino porque la organización no está preparada.
Antes de aprobar un nuevo POC, conviene hacerse cuatro preguntas clave:
¿Se han resuelto las causas que hicieron fallar los pilotos anteriores?
¿Existen datos, procesos e infraestructura para llevarlo a producción?
¿Hay capacidad real para gestionar el cambio que implica?
¿Está definido el éxito en términos de negocio, no solo técnicos?
Si alguna respuesta es negativa, el piloto no es la prioridad. Lo es resolver el bloqueo.
El 88% de fracaso no es un problema de IA. Es un problema de gestión del cambio.
Referencias:
CIO: 88% of AI pilots fail to reach production - Estudio IDC/Lenovo sobre fracaso de POCs
HBS: How to Overcome Barriers to AI Adoption - Framework de preparación organizativa
IBM 2025 CEO Study: 5 Mindshifts to Supercharge Business Growth - 64% de CEOs invierte por miedo
Moderna: AI-Driven Productivity with Brice Challamel - CEO sobre gestión del cambio como desafío principal
HumanSpark: Risk and AI Adoption - 70% de fracasos organizacionales, presupuesto para change management