A medida que las herramientas de IA se han vuelto esenciales para los negocios, la mayoría de las organizaciones han pasado de la experimentación a la acción. Sin embargo, a pesar de la enorme inversión, sólo una de cada cinco organizaciones está viendo los resultados que espera, y los analistas predicen que hasta el 30% de los proyectos de IA generativa podrían cancelarse este año.
Esta rotación no es necesariamente una falla de planificación, sino un síntoma natural de la temprana revolución de la IA; Debido a que los líderes empresariales aún están descubriendo qué flujos de trabajo se mantendrán, medir el éxito únicamente mediante la eficiencia hace que sea difícil.
Líder del equipo de habilitación de IA para Atera.
A medida que los presupuestos se ajustan y el liderazgo exige pruebas de valor, la definición de ROI debe evolucionar. Sin embargo, para aprovechar todo el potencial de estas iniciativas es necesario reconocer en esta etapa experimental que el “retorno” más valioso es la creación de una cultura preparada para la IA.
La clave es simple: conectar lo que se mide con la realidad de la curva de adopción, priorizando la agilidad organizacional sobre la velocidad y los resultados inmediatos.
Evaluación de la preparación: cultura sobre infraestructura
Muchas empresas han aprendido que lanzarse a la IA sin la preparación adecuada puede resultar costoso. Sin embargo, hoy en día la “preparación” requiere algo más que actualizaciones de infraestructura; Exige aceptación, conocimiento y enfoque en las personas.
Las investigaciones confirman que el “factor humano” es el mayor diferenciador. McKinsey descubrió que las organizaciones que enfatizan la comunicación y la convierten en una parte central de su implementación tienen siete veces más probabilidades de tener éxito con la automatización.
No basta con que los empleados sepan que existe la IA; Deben entender cómo ejecutarlo eficazmente dentro de su función específica.
Para desarrollar realmente esta preparación, debe ir más allá de las encuestas pasivas y priorizar los talleres prácticos. Estas sesiones prácticas permiten a los equipos interactuar directamente con las herramientas en un entorno controlado.
Al reemplazar la formación teórica con la experimentación activa, se cierra la brecha entre las posibilidades abstractas y la utilidad cotidiana. Este enfoque no solo expone brechas de habilidades reales, sino que también permite a sus equipos convertirse en impulsores de este cambio cultural desde el primer día, generando impulso desde el principio.
Elegir la batalla correcta
Para navegar esta revolución, elija proyectos iniciales que se centren en puntos de alta fricción, como tareas manuales repetitivas o silos de datos. Comience revisando los sistemas de emisión de boletos y los costos laborales donde la IA ofrece valor instantáneo.
Es importante priorizar las herramientas que se ajusten de forma nativa al flujo de trabajo existente de su equipo. Si los usuarios tienen que cambiar constantemente de contexto o alternar pantallas, se perderá la adopción. Las implementaciones más exitosas llegan a los usuarios donde están, mejorando en lugar de interrumpir los procesos actuales.
Al abordar estas barreras “nativas”, se elimina la rigidez y se logra que el salto cultural sea fluido para sus empleados, al tiempo que se demuestran claras primeras victorias.
Pivote: KPI de adopción a partir de KPI de desempeño
Una vez que las herramientas estén activas, resista la tentación de realizar un seguimiento inmediato de métricas de eficiencia como la velocidad o la tasa de error. En esta etapa experimental, no se puede optimizar una herramienta que nadie usa. En su lugar, priorice los KPI de adopción para medir el cambio cultural.
Preste atención a las tasas de uso, la participación y si los equipos realmente están cambiando su comportamiento diario. El seguimiento de estas métricas le brinda la validación para detectar la resistencia temprano y adaptar la cultura.
Esta flexibilidad es crítica; Un estudio del MIT encontró que las empresas que actualizan periódicamente sus KPI para que coincidan con su nivel de madurez tienen tres veces más probabilidades de obtener grandes ganancias financieras con el tiempo.
La diferencia de los datos: por qué el contexto impulsa el éxito
Incluso con la cultura adecuada, la tasa de éxito de cualquier iniciativa de IA depende en última instancia de la capacidad de las herramientas para conectarse con los datos de la organización. Las herramientas genéricas de IA que operan en el vacío a menudo tienen bajas tasas de éxito porque carecen de contexto. Pueden crear texto, pero no pueden resolver problemas comerciales específicos.
Por el contrario, las herramientas que “conocen” la organización integrándose de forma segura con datos internos, historial de tickets y documentación tienen tasas de éxito significativamente más altas. Aquí es donde la calidad de los datos se convierte en un factor determinante. Debes fijarte en tus datos: ¿qué tan limpios, completos y accesibles son?
Las organizaciones que adoptan un enfoque reflexivo en esta integración se aseguran de que su IA no sea solo una novedad, sino un motor consciente del contexto que impulse un valor comercial real en múltiples departamentos.
Las TI como arquitecto de la cultura y la integración
Este proceso de integración coloca a TI en el centro mismo de la transformación. Los equipos de TI ya no son sólo proveedores de servicios; Son los arquitectos del futuro de la organización. Están en una posición única para cerrar la brecha entre la integración de la información tecnológica y la adopción cultural humana.
Al apropiarse de estas iniciativas, TI garantiza que las herramientas de IA no sólo se “implementen”, sino que se integren profundamente en el panorama de datos único de la empresa. Al mismo tiempo, al utilizar métricas de adopción para guiar a la fuerza laboral, TI da forma a cómo trabaja y aprende la organización.
Las “victorias” actuales son dobles: construir canales técnicos que hagan que la IA sea consciente del contexto y fomentar hábitos humanos que hagan que la IA sea utilizable. Al liderar con un propósito y centrarse en estos resultados duales, los equipos de TI convierten la estrategia en un impacto empresarial duradero y hacen de la IA un verdadero impulsor del negocio en todas las áreas operativas.
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