El error más grave que frena la IA en empresas (y no es el modelo)

Por Ignacio Muñoz Riquelme

El error que más frena la IA en empresas: empezar por tecnología y no por datos

Escribí este blog con el objetivo de ordenar una conversación que hoy está llena de ruido. Muchas empresas hablan de IA, invierten en IA y muestran demos de IA, pero muy pocas logran llevarla a producción con impacto real en procesos, costos o métricas de negocio.

El principal freno para escalar IA en empresas no es la falta de tecnología ni de modelos avanzados, sino el intento de implementarlos sin datos utilizables, gobernados y alineados a un proceso concreto de negocio. Cuando se parte por la tecnología y no por los datos, la IA no transforma la operación; solo acelera las inconsistencias.

La conversación típica hoy suena así: “Ya compramos IA. ¿Dónde la ponemos?”. Y, a las pocas semanas, aparece el síntoma real: el modelo funciona en demo, pero no cambia el proceso. El área de negocio pierde paciencia, TI acumula deuda técnica y la iniciativa queda etiquetada como “piloto”.

La adopción de IA en empresas es real. Lo que sigue siendo escaso es la madurez operacional.

Según IBM, en su Global AI Adoption Index, 42% de las organizaciones “enterprise-scale” encuestadas (más de 1.000 empleados) reportaron tener IA activamente en uso; el detalle metodológico y los resultados completos están disponibles en el reporte PDF del estudio.

Sin embargo, tener IA “en uso” no equivale a usarla con impacto sistémico.

Para un C-level en Chile y Latinoamérica, la implicancia es clara: el mercado se está moviendo, pero la ventaja no la captura quien “adopta primero”, sino quien operacionaliza mejor. Y operacionalizar empieza por los datos y por el modelo operativo que los sostiene.

Insight clave: el mercado se está equivocando de punto de partida

El error más común no es elegir “el modelo equivocado”. Es un error de secuencia.

1. Se compra tecnología (LLM, copilots, automatización “con IA”, plataformas “AI-ready”).

2. Se busca un caso de uso para justificar la compra.

3. Se construye una demo con un dataset parcial.

4. Se intenta pasar a producción… y aparece la realidad: IDs duplicados, definiciones distintas entre áreas, permisos inciertos, datos críticos fuera de alcance y procesos que nadie estandarizó.

Cuando esto ocurre, el proyecto no fracasa por la IA. Fracasa porque el dato que alimenta el proceso no cumple el estándar operacional.

La oportunidad está del otro lado. Cuando se parte por proceso y datos, la IA deja de ser una capa cosmética y se convierte en un motor de mejora operacional: reduce tiempos de ciclo, baja retrabajo, automatiza decisiones repetitivas y genera trazabilidad.

La pregunta que separa ambos mundos es simple: ¿Tu IA puede ejecutar acciones sobre datos confiables dentro del flujo real del negocio, con control y medición? Si la respuesta es “no”, estás optimizando una demo.

Qué significa “datos listos” en términos de negocio

Hablar de “datos” es fácil. Lo difícil es hablar de qué datos y para qué proceso.

Para que la IA entregue valor operacional se requieren tres capacidades claras, que muchas organizaciones tienden a mezclar:

Datos utilizables para el caso de uso

No se trata de tener un data lake. Se trata de tener, para el proceso objetivo:

• Identificadores consistentes (cliente, cuenta, póliza, producto, proveedor).

• Definiciones compartidas (“cliente activo”, “mora”, “ticket resuelto”).

• Campos críticos completos y con reglas claras (validación, unicidad, vigencia, trazabilidad).

En términos ejecutivos: datos que no generen discusiones interminables de “mi número versus tu número”.

Integración que conecte IA con operación

La IA agrega valor cuando está conectada a donde ocurre el trabajo:

• CRM, ERP, core bancario, sistemas de siniestros, OMS, ITSM.

• Canales donde entra información: formularios, correos, PDFs, portales, APIs.

Una regla práctica: si la IA no puede leer y escribir en sistemas vía integración y termina en “copiar y pegar”, no es automatización; es asistencia. Puede ayudar, pero rara vez mueve KPIs relevantes.

Gobernanza y riesgo (para no quemar confianza)

No es un documento de compliance. Es claridad operacional:

• Quién es dueño del dato.

• Quién autoriza accesos y bajo qué reglas.

• Qué hace el sistema cuando el dato es incompleto o contradictorio.

• Dónde quedan los registros para auditoría.

En GenAI, el riesgo no es solo equivocarse; es operar sin control.

La diferencia entre piloto y producción: observabilidad y control

Muchas empresas confunden “funciona hoy” con “funciona siempre”. En producción, cualquier iniciativa de IA necesita monitorear al menos:

• Calidad de inputs: campos vacíos, cambios de distribución, nuevos formatos.

• Calidad de outputs: excepciones, rechazos, errores detectados.

• Intervención humana: tasa de override o corrección manual.

• Fallback: qué ocurre cuando el sistema no tiene suficiente confianza.

Una señal simple de alerta es la tasa de corrección humana. Si el humano termina corrigiendo la mayoría de los casos, la IA no está automatizando: está creando retrabajo con otra interfaz.

Señales rápidas de que tus datos no están listos

Si reconoces más de dos de estas, tu primer paso no es comprar IA:

• El mismo cliente aparece con distintos IDs entre CRM, facturación y servicio.

• No existe una definición única de métricas clave (cliente activo, churn, SLA).

• Los campos “obligatorios” llegan vacíos o con formatos libres.

• La información crítica vive en PDFs o correos sin captura estructurada.

• No está claro quién aprueba accesos a datos sensibles.

• No hay baseline: no se mide tiempo de ciclo, retrabajo o costo por transacción.

Framework ejecutivo para partir bien

• Define un proceso y una métrica. No “IA en toda la empresa”.

• Evalúa la readiness de datos y accesos. Con owners claros.

• Diseña integración y control mínimo viable. Logging, fallback, trazabilidad.

• Ejecuta un piloto corto con medición desde el día uno. Escala solo si mueve la métrica.

Para los próximos 12–24 meses, la prioridad no debería ser sumar herramientas. Debería subir el estándar operacional de datos y medición en los procesos donde la IA puede mover KPIs reales.

La diferencia competitiva no será quién tiene el modelo más nuevo, sino quién logra convertir IA en operación confiable.

 

En ACL abordamos este desafío end-to-end: diagnóstico de procesos, data readiness, integración y puesta en producción con control. Si quieres saber cómo puedes aterrizarlo en tu operación, conversemos.

 

---