Piloto de IA a resultados reales: 5 decisiones que no puedes posponer

De pilotos de IA a resultados reales: 5 decisiones que ningún directorio puede seguir postergando

Por Mariluz Rodríguez - Gerente Comercial de ACL

En casi todas las reuniones con directorios y gerencias TI escucho una frase parecida:

 

“Estamos haciendo pilotos de IA… pero todavía no vemos el impacto que esperábamos.”

 

Y no es un fenómeno aislado. A nivel global, casi 9 de cada 10 organizaciones ya usa IA en alguna función del negocio, pero solo alrededor de un tercio ha logrado escalarla más allá de la fase de pruebas. Aún más duro: según un estudio de McKinsey, menos del 10% de los casos de uso implementados superan la fase piloto.

Es decir, la IA está en todas partes… pero su impacto real sigue siendo mucho más escaso de lo que se cuenta en las presentaciones comerciales.

En Latinoamérica, la imagen es todavía más desafiante: la adopción de IA en empresas ronda el 40%, por debajo de otras regiones líderes, y los principales obstáculos que mencionan los ejecutivos son talento, infraestructura y dificultad para demostrar ROI.

Desde mi experiencia acompañando organizaciones en Chile y la región, he llegado a una conclusión: El problema no es la tecnología, es el modelo operativo.

No basta con “probar IA”. Hay que tomar decisiones estructurales sobre cómo se integra en el negocio. En esta columna comparto una metodología en 5 decisiones clave, basada en lo que hemos visto funcionar con clientes que lograron pasar de pilotos aislados a un modelo que sí escala.

La trampa del piloto eterno

Distintas consultoras coinciden en una cifra que se repite: alrededor del 70% de las transformaciones digitales no cumple sus objetivos. Y la IA no está siendo la excepción.

Cuando revisamos estos casos, casi siempre aparecen los mismos patrones:

• Pilotos desconectados entre sí, sin una hoja de ruta común.

• Equipos de datos e IA trabajando al margen del negocio.

• Proyectos que se financian “uno a uno”, sin pensar en un modelo operativo de IA.

• Falta de gobernanza y de indicadores claros de impacto.

La buena noticia es que hay un patrón igualmente claro en las organizaciones que sí logran capturar valor: usan una metodología explícita para integrar IA, basada en decisiones de negocio, no solo en experimentos tecnológicos.

Esta estructura no se construye de un día para otro. Pero se puede avanzar de forma incremental si el directorio y la alta gestión toman estas 5 decisiones.

• Decisión 1: Aceptar dónde estás realmente (diagnóstico y visión compartida)

La primera decisión parece obvia, pero casi nunca se hace bien: reconocer el punto de partida. Eso implica algo más que un inventario de proyectos. Supone:

• Evaluar la madurez actual de datos e IA: calidad de datos, plataformas, talento, gobernanza.

• Mapear los casos de uso por unidad de negocio: seguros, finanzas, retail, operaciones, canales digitales.

• Acordar una visión de 2–3 años: ¿Qué rol queremos que tenga la IA en la estrategia de la empresa?

La “salida” básica de este paso debería ser:

• Un documento simple de visión, compartido por TI, negocio y directorio.

• Un inventario priorizado de casos de uso, con foco en impacto y factibilidad.

Cuando este ejercicio no existe, la IA se vuelve terreno fértil para la improvisación. No es casualidad que muchas transformaciones fallen precisamente por falta de visión clara y gestión del cambio.

¿Mi recomendación? Antes de aprobar el próximo piloto, pregúntate si tienes claro para qué rol estratégico quieres la IA en tu organización.

• Decisión 2: Pasar de proyectos sueltos a un modelo operativo de IA

La segunda decisión toca estructuras y poder interno: ¿Qué modelo operativo de IA vamos a adoptar? Aquí entran las tres grandes alternativas:

• CoE centralizado (Centro de Excelencia en IA).

• Equipos integrados en las unidades de negocio.

• Modelo híbrido Hub & Spoke, donde el Hub central marca el estándar y los Spokes ejecutan cerca del negocio.

No hace falta entrar en teoría compleja para tomar decisiones pragmáticas. Lo relevante es definir:

• Quién decide qué: priorización, diseño de modelos, despliegue, monitoreo.

• Quién paga por qué: ¿Presupuesto central, por área, mecanismos de chargeback?

• Cómo se coordina todo: comités, OKR compartidos, procesos de aprobación.

Si tuviera que resumirlo para un comité ejecutivo, diría esto: Mientras sigas financiando “proyectos de IA” sueltos, sin un modelo operativo definido, estás condenado a la fase piloto.

La recomendación es elegir un punto de partida explícito (por ejemplo, un CoE ligero) y diseñar una evolución hacia un modelo Hub & Spoke a medida que crece la madurez. Esa transición suele coincidir con el momento en que las empresas logran pasar de pilotos aislados a casos de uso escalados, un hito que solo un tercio de las organizaciones consigue hoy.

• Decisión 3: Construir un Hub mínimo viable, no un “laboratorio perfecto”

La tercera decisión tiene que ver con expectativas: ¿Queremos un “lab de IA” impecable… o un Hub mínimo viable que empiece a entregar resultados?

En el papel es muy tentador soñar con un equipo de 30 personas especializado en todo: ML, MLOps, data engineering, UX, prompts, etc. En la realidad, en Chile y Latam, eso casi nunca es viable ni necesario como primer paso.

Lo que hemos visto que funciona en organizaciones medianas y grandes es armar un Hub con entre 5 y 10 personas clave:

• 1 líder de datos e IA (CDAO / Head of AI).

• 1–2 AI Product Managers, que conecten negocio y tecnología.

• 2–3 perfiles técnicos (Data Scientists / ML Engineers / Data Engineers).

• 1 especialista en MLOps y monitoreo.

• Apoyo parcial de riesgo/compliance en industrias reguladas.

Además, es crítico equilibrar bien la inversión: no solo en modelos, sino en datos, procesos y cambio organizacional. Líderes de firmas globales insisten en que la clave está en destinar una parte menor a algoritmos, algo más a datos e infraestructura y una porción mayor a rediseñar workflows y gestión del cambio.

• Decisión 4: Elegir bien los Spokes piloto (y medir como negocio, no como laboratorio)

La cuarta decisión es dónde “estrenar” este modelo en la práctica. Aquí es donde muchas organizaciones fallan porque eligen casos:

• Demasiado experimentales.

• Difíciles de medir.

• O con baja relevancia para el negocio.

Lo que mejor hemos visto funcionar es seleccionar 1–2 unidades early adopters, donde:

• El dolor de negocio es claro (ej. siniestros en seguros, cobranza en finanzas, inventario en retail).

• Hay líderes abiertos a experimentar.

• Es posible medir impacto con métricas simples.

Algunos ejemplos típicos en Chile y Latam:

• Seguros: priorización de siniestros, detección de fraude, scoring de riesgo.

• Finanzas: segmentación para campañas, propensión al pago, atención al cliente con IA.

• Retail: forecast de demanda, recomendaciones, optimización de promociones.

El estándar mínimo para estos Spokes piloto debería ser:

• Indicadores de negocio claros: reducción de tiempos, aumento de conversión, menos reclamos, etc.

• Seguimiento de ROI en términos de ingresos, costos o productividad.

Los estudios muestran que cuando los proyectos de IA sí logran llegar a escala, las organizaciones pueden ver mejoras promedio del orden de 15% en ingresos, reducción de costos y productividad. El problema es que en muchos casos nunca pasan de la etapa de pruebas.

Por eso, mi recomendación es que el directorio exija:

• Menos pilotos “curiosos”.

• Más casos de uso diseñados desde el día uno para escalar.

• Decisión 5: Convertir la IA en cultura, no en moda

La última decisión es la más difícil, porque no se resuelve con organigramas ni tecnología. ¿Queremos que la IA sea un proyecto… o parte de la cultura de la organización?

En la región ya vemos señales claras: la IA avanza rápido en hubs como Brasil y México, donde más del 65% de las empresas grandes inició proyectos de transformación impulsados por IA entre 2021 y 2023. Pero muchas se quedan a medio camino precisamente por falta de talento, gobierno y claridad de resultados.

Transformar IA en cultura implica:

• Documentar aprendizajes de cada piloto y compartirlos de forma sistemática.

• Ajustar el modelo operativo de IA conforme crecen los Spokes y se suman nuevos países/unidades.

• Invertir en formación transversal: no solo en TI, también en negocio, riesgos, operaciones.

• Incorporar la IA en KPIs de liderazgo y en la conversación estratégica del directorio.

He visto empresas en Chile donde, después de uno o dos buenos casos de uso, la IA desaparece del radar ejecutivo porque no se “anudó” con la cultura y el gobierno corporativo. Esa es la diferencia entre una moda tecnológica y un eje estratégico.

¿Qué significa todo esto para Chile y Latinoamérica?

Para nuestra región, la discusión no es solo tecnológica, es estratégica.

• Tenemos mercados dinámicos en retail, servicios financieros y seguros, donde la IA ya está demostrando ventajas competitivas claras.

• Pero también arrastramos brechas de infraestructura, talento y madurez de datos que hacen que muchos proyectos mueran en piloto.

Por eso, considero que no podemos copiar y pegar modelos de otros países. Necesitamos:

• Diseñar modelos Hub & Spoke adaptados a nuestra realidad regulatoria y de talento.

• Apostar por alianzas que combinen capacidad local y experiencia global.

• Y, sobre todo, tomar decisiones desde el negocio, no solo desde TI.

La IA ya no es un tema para “el equipo de innovación” o el área de tecnología. Es un tema de directorio.

¿Dónde entran nuestros expertos en esta conversación?

En ACL powered by DataArt hemos vivido esta transición de cerca: desde los primeros pilotos de IA con algunos clientes en Chile, hasta modelos operativos más maduros que hoy combinan IA, automatización y rediseño de procesos en varias industrias.

Nuestro enfoque parte justo de estas decisiones:

1. Diagnóstico y visión: entender dónde estás realmente y qué rol quieres que asuma la IA.

2. Diseño del modelo operativo de IA: ayudarte a definir el Hub & Spoke que tenga sentido para tu organización.

3. Hub mínimo viable: armar el equipo y la plataforma justos, sin sobredimensionar.

4. Spokes piloto con impacto: co-construir casos en seguros, finanzas, retail u otras áreas con métricas claras.

5. Gobierno y escalamiento: acompañar la transición de “proyecto” a “cultura”, con la experiencia combinada de ACL y DataArt.

Si tu empresa está en ese punto donde ya “probó” IA, pero siente que todavía no la integró en serio, te invito a dar el siguiente paso y revisar nuestro servicio de Inteligencia Artificial y Automatización Empresarial a Medida, donde profundizamos en cómo conectar visión de negocio con resultados concretos.

 

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La brecha entre un piloto bonito y un modelo que transforma el negocio no la cierra un algoritmo. La cierran las decisiones que tomamos en la mesa directiva. Y ese, al final, es el espacio donde la IA se juega de verdad su impacto en Chile y Latinoamérica.

Mariluz Rodríguez

Gerente Comercial, ACL Tecnología