El Proyecto NANDA es del MIT. Cuantifica que el 95% de los proyectos empresariales de IA generativa no produce ningún retorno medible.
Esto, pese a una inversión estimada entre 30.000 y 40.000 millones de dólares. Agrega que apenas un 5% extrae valor real.
Esto ocurre frecuentemente al trabajar con proveedores que entienden la teoría de la inteligencia artificial. Pero que nunca han liderado una transformación operativa real y desconocen los procesos en terreno de las empresas.
Según el informe S&P Global, 2025, en un solo año subió de 17% a 42%. Esto, en el abandono de iniciativas IA antes de entrar en operación.
La inteligencia artificial requiere datos de calidad y limpios. También categorizados, validados, versionados y gobernados. Cuando los algoritmos operan sobre datos deficientes, producen respuestas estéticamente plausibles. Pero desconectadas del negocio, generando alucinaciones o amplificando sesgos.
Constituye el catalizador final de un proceso profundo. Este debe comenzar mucho antes. Como ejemplo práctico, empresas como Prevsis han tenido que perfeccionar sus procesos de transformación digital y de implementación. Esto, de la mano de sus clientes para lograr consolidar una plataforma de IA que verdaderamente funcione para las operaciones industriales.
Cada empresa posee una realidad diferente y requiere primero estructurar. Además de diseñar meticulosamente sus procesos de prevención de riesgos laborales, sostenibilidad y gestión de contratistas.
Este trabajo fundacional permite que los datos generados se encuentren limpios, relacionados y categorizados desde su origen. Solo al alcanzar ese nivel de madurez organizativa, los agentes de IA se conectan a una plataforma ordenada y operan sobre información fidedigna. Posteriormente, los datos producidos por esos mismos agentes retroalimentan el ecosistema creando un ciclo de mejora continua.
Así, los mejores proveedores no son quienes aprendieron inteligencia artificial y luego salieron a buscar dónde aplicarla. Los verdaderos aliados estratégicos son aquellos que ya poseían una profunda experiencia operativa en un dominio específico, comprendieron las fricciones reales del negocio, identificaron las oportunidades exactas de aceleración y solo después incorporaron la inteligencia artificial dentro de una arquitectura de software pensada exclusivamente para los desafíos de esa industria.
Esto, presionados por costos crecientes y por un valor de negocio que nunca llega a materializarse (Gartner, 2025). El desenlace se repetirá mientras las organizaciones sigan comprando promesas en lugar de capacidades operativas. La pregunta que un directorio debería formularle a cualquier proveedor no es cuántos modelos de inteligencia artificial domina, sino cuántas operaciones reales de su industria ha logrado ordenar y transformar antes de incorporar esa tecnología.
La buena noticia es que el camino existe y está probado. Las empresas que hoy obtienen retornos tangibles no compraron inteligencia artificial, se aliaron. Elegir bien al proveedor, uno que conozca el terreno antes que el algoritmo, es la decisión que afecta positivamente la última línea. La burbuja no estallará para quienes comprendan que la inteligencia artificial no sustituye el trabajo de fondo, lo potencia.
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