Por qué la mayoría de las empresas fracasa al implementar IA

La inteligencia artificial ya forma parte de la agenda de casi todos los directorios corporativos. Sin embargo, la distancia entre expectativa y resultados sigue siendo amplia. Para Axel Jutoran, consultor y especialista en IA aplicada a negocios, el problema no es la herramienta, sino el enfoque.

Según advierte, el error más frecuente es “la sobreestimación del potencial inmediato frente a la subestimación de la complejidad operativa”. En su experiencia, muchas organizaciones creen que la IA es una solución automática que puede ordenar lo que nunca fue ordenado. “Muchas empresas asumen que la IA es una entidad mágica que se autogestiona. Creen que la herramienta arreglará procesos que ni siquiera tienen documentados”, sostiene Jutoran.

Para Axel Jutoran, la definición es simple: “La IA es un potenciador. Si tu empresa es ordenada, la IA potenciará ese orden; si es un caos, la IA simplemente acelerará y potenciará ese desorden”.

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Los tips más importantes para no frustrarse

El especialista también señala que, cuando la adopción responde a la presión del mercado y no a una estrategia clara, “el resultado es la frustración y el abandono”. Sin un “norte estratégico”, explica Jutoran, las compañías tienden a implementar soluciones demasiado complejas sin generar victorias tempranas, lo que instala la percepción de que “la IA no sirve”.

En esos escenarios, agrega, el uso de la tecnología queda “al libre albedrío de cada empleado”, lo que genera inconsistencias y riesgos operativos.

Respecto de las implementaciones aisladas, Jutoran reconoce que empezar con herramientas sueltas puede ayudar a generar hábito, pero advierte que el riesgo es “quedarse en la superficialidad”. Usar IA solo para corregir la ortografía de un mail, dice, “no mueve la aguja del negocio”. Sin un plan integral y una arquitectura de automatización, la empresa “nunca alcanza el nivel de eficiencia necesario para obtener un ROI real”.

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La importancia de entender la IA para no automatizar errores

Para Axel Jutoran, uno de los errores más graves es “querer automatizar antes de entender”. Su método propone cinco pasos consecutivos: “mapear y documentar” el proceso actual; “optimizar” antes de incorporar tecnología; sumar “asistentes” que acompañen al humano; avanzar en la “implementación” en tareas específicas; y recién entonces pasar a la “automatización”, delegando el proceso completo solo cuando el margen de error sea “controlado y medible”.

La advertencia es contundente: “Automatizar un proceso mal diseñado significa cometer errores miles de veces. Es la escalabilidad del error”, afirma Jutoran.

Los antecedentes existen. Chevrolet debió enfrentar un chatbot que aceptó vender autos por 1 dólar, mientras que Air Canada fue obligada a cumplir con una política de reembolsos que su propia IA había inventado. Para Jutoran, la conclusión es operativa: “No siempre hay que rediseñar todo, pero es obligatorio documentar, dar contexto y, sobre todo, medir. Lo que no se mide, no se puede mejorar”.

En la relación con los equipos, identifica como error crítico la falta de un marco de trabajo claro. Sin una metodología de interacción los resultados suelen ser mediocres. Además, detecta un sesgo peligroso: delegar la responsabilidad final a la máquina. “La IA no debe reemplazar el criterio humano, sino aumentarlo. El equipo tiene que aprender a ser el director de orquesta de estos agentes”, sostiene Axel Jutoran.

La calidad de los datos, insiste, es “el factor determinante”. La IA requiere “contexto y estructura” para ser útil; si los datos de entrada son deficientes, “el valor agregado será nulo o negativo”.