Jimmy Pepinosa
EditorLa inteligencia artificial se ha convertido en una de las grandes promesas de transformación para las empresas. Automatizar procesos, reducir costos, anticipar decisiones y mejorar la productividad parecen objetivos al alcance de un algoritmo.
Sin embargo, la realidad es menos optimista. De acuerdo con el Instituto Tecnológico de Massachusetts, cerca del 95 por ciento de los proyectos corporativos de IA no logra cumplir lo que promete. No porque la tecnología falle, sino porque las organizaciones repiten los mismos errores de base.
En Colombia, el escenario no es distinto. De cara a 2026, la mayoría de las compañías planea incorporar soluciones de inteligencia artificial en áreas clave como operaciones, servicio al cliente o análisis de datos.
El problema es que, en muchos casos, esa adopción se construye sobre expectativas mal definidas, estructuras internas poco preparadas y datos que no dialogan con el negocio. El resultado es una implementación costosa que no escala y termina archivada.
1 - Cuando la IA llega sin una razón clara
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Uno de los tropiezos más frecuentes tiene que ver con el origen mismo de los proyectos. Muchas iniciativas de IA nacen impulsadas por el entusiasmo del mercado o por la presión de no quedarse atrás frente a la competencia.
Se adquieren herramientas, se contratan proveedores y se anuncian pilotos sin que exista una definición clara del problema que se quiere resolver.
El MIT advierte que, sin una estrategia concreta y sin métricas de retorno bien establecidas, la inteligencia artificial se convierte en un experimento permanente. Los modelos funcionan, pero no impactan los resultados del negocio. No hay ahorro medible, no hay mejoras sostenidas en productividad y, con el tiempo, la inversión empieza a verse como un gasto difícil de justificar.
2 - Tecnología sin personas no escala
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Otra barrera estructural aparece cuando las empresas asumen que la IA es únicamente un asunto técnico. En ese enfoque, el factor humano queda relegado a un segundo plano. La resistencia al cambio, la falta de liderazgo digital y la ausencia de procesos de capacitación terminan bloqueando cualquier avance real.
Según los análisis del MIT, la adopción de inteligencia artificial exige cambios culturales profundos. Los equipos deben entender cómo usar la tecnología, confiar en ella y saber interpretar sus resultados.
Cuando eso no ocurre, los sistemas se perciben como una amenaza o como una caja negra incomprensible. En lugar de facilitar el trabajo, la IA se convierte en un elemento que genera fricción interna y desconfianza.
3 - Datos que no reflejan el negocio
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La tercera falla, quizá la menos visible al inicio, tiene que ver con la calidad y la coherencia de los datos. Los algoritmos dependen por completo de la información que los alimenta. Si los datos están fragmentados entre áreas, desactualizados o desconectados de los objetivos estratégicos, las predicciones pierden valor.
El MIT señala que muchos proyectos de IA se construyen sobre bases de datos que no fueron diseñadas para análisis avanzado.
Esto impide que los modelos aprendan de manera correcta y limita su capacidad de escalar. En la práctica, las empresas terminan con soluciones que funcionan en entornos controlados, pero que fallan cuando se enfrentan a la complejidad del negocio real.
Del experimento a la hoja de ruta
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Frente a este panorama, distintas iniciativas buscan cerrar la brecha entre la promesa y la ejecución. En Colombia, la plataforma Meteor IA lanzó el taller virtual gratuito “Cómo potenciar tu negocio con Agentes de Inteligencia Artificial”, con el objetivo de ayudar a empresarios y directivos a identificar oportunidades reales de automatización antes de invertir tiempo y recursos.
El enfoque del programa no está en la programación ni en el desarrollo de modelos, sino en la toma de decisiones.
La idea es que las compañías comprendan su nivel de madurez tecnológica, definan problemas concretos y construyan una hoja de ruta con retorno medible. Para Daniel Vargas, cofundador de Meteor IA, el punto de partida es claro: la inteligencia artificial no reemplaza personas, sino que amplía la capacidad de decidir mejor con los datos disponibles.
El taller incorpora metodologías como “Jobs to Be Done”, que permiten priorizar qué procesos vale la pena automatizar y cuáles no. De acuerdo con Vargas, uno de los errores más costosos es adoptar tecnología por moda, sin entender la necesidad real que existe detrás.
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