Por qué las empresas fracasan al implementar la IA antes incluso de empezar

Hay una obsesión palpable en las empresas últimamente. Es una mezcla de entusiasmo y miedo a quedarse fuera. La premisa es sencilla: «Tenemos que meter IA en esto». Y empieza la carrera. Sin embargo, si miramos los datos fríos, y la realidad que vemos cada día en las oficinas, la mayoría de estos proyectos están destinados a estrellarse.

Se estima que un porcentaje altísimo de iniciativas de Inteligencia Artificial no pasan del piloto. Se quedan ahí, como demos bonitas que nunca llegan a producción. Y cuando preguntamos por qué, la respuesta fácil suele ser culpar a la tecnología («el modelo no era preciso») o al equipo («nos faltan científicos de datos»).

Pero casi nunca es eso. Las empresas fracasan al implementar la IA porque intentan correr un Fórmula 1 en un camino de tierra lleno de baches.

En Epic Solutions lo vemos constantemente: organizaciones que intentan poner la capa tecnológica más avanzada del mundo sobre una infraestructura que se diseñó hace quince años y que apenas aguanta el día a día. La IA no es magia; es matemáticas y cómputo. Y si la base falla, el edificio se cae.

Vamos a hablar claro de los tres problemas reales, los que nadie quiere mencionar en el Power Point, que matan los proyectos de IA.

1. La infraestructura invisible (y obsoleta)

A todos nos gusta hablar de ChatGPT o de modelos predictivos, pero a nadie le gusta hablar de servidores, latencia o APIs. Es la parte «aburrida». Pero resulta que la IA consume recursos con una voracidad que los sistemas legacy tradicionales no pueden soportar.

Nos encontramos con empresas que quieren predicción en tiempo real, pero sus sistemas core son monolitos cerrados que no tienen una API decente para comunicarse. O peor aún, dependen de servidores locales que ya se saturan cuando hay cierre de mes.

• El problema real: Si tu ERP tarda 3 segundos en responder una consulta básica, al añadirle una capa de inferencia de IA, el sistema no se vuelve más inteligente; se colapsa.
• La consecuencia: El proyecto muere porque, aunque la IA acierte, la infraestructura no permite que la respuesta llegue a tiempo para ser útil. Sin una modernización previa del stack tecnológico (cloud híbrida, microservicios, ancho de banda real), la IA es un motor demasiado potente para el chasis de tu empresa.

2. El síndrome de Diógenes digital

Existe una mentira repetida mil veces: «Tenemos muchísimos datos, así que estamos listos para la IA». Cuidado. Tener terabytes de documentos guardados no es tener Big Data; es tener síndrome de Diógenes digital.

La IA es extremadamente sensible a la calidad de lo que come. Si le das basura, te devolverá basura a una velocidad y con una confianza pasmosas (Garbage In, Garbage Out). El bloqueo técnico más frecuente no es programar el algoritmo, es descubrir que los datos de la empresa son un desastre.

• Silos estancos: Ventas usa un CRM, Logística un Excel compartido y Finanzas un software de los 90. Ninguno se habla con el otro. No existe una «verdad única».
• Datos sucios: Clientes duplicados con tres nombres distintos, campos vacíos, formatos incompatibles…
• El riesgo: Si entrenas una IA con estos datos, tendrás «alucinaciones operativas». La máquina tomará decisiones logísticas o financieras basándose en premisas falsas. Antes de comprar IA, hay que invertir en limpieza y gobernanza. Es menos sexy, pero es obligatorio.

3. Automatizar el caos: el factor humano

Este es mi favorito. Muchas empresas quieren que la IA automatice procesos que ni siquiera ellas mismas entienden del todo.

Dependen de lo que llamamos «conocimiento tribal»: «Ah, para aprobar ese presupuesto hay que preguntarle a Marta, porque depende del cliente». Eso no es un proceso, es una costumbre. Una IA no puede ir a preguntarle a Marta. Una IA necesita reglas, patrones y lógica dura.

Fracasan al implementar la IA porque intentan automatizar el caos. Y si automatizas un proceso ineficiente o mal definido, lo único que consigues es cometer errores de forma masiva y automática. Antes de escribir una sola línea de código, hay que coger una pizarra y pintar el flujo de trabajo. Si no puedes dibujarlo, la IA no puede ejecutarlo.

La madurez tecnológica antes que el «Hype»

El fracaso rara vez ocurre el primer día. El día de la demo todo parece funcionar. El problema llega al escalar, cuando los costes de la nube se disparan o el modelo empieza a degradarse porque nadie pensó en el mantenimiento a largo plazo.

La IA no es un atajo para saltarse la transformación digital. Es el premio que obtienen las empresas que hicieron los deberes antes: las que ordenaron sus datos, modernizaron sus servidores y definieron sus procesos.

En Epic Solutions, siempre decimos lo mismo: no empieces la casa por el tejado. Si quieres que tu empresa use inteligencia artificial de verdad, y no solo para un titular en LinkedIn, primero tenemos que mirar los cimientos. Hablemos de ingeniería y de base tecnológica; la IA vendrá después, y entonces sí, funcionará.