80 % de los proyectos empresariales de IA siguen fracasando... ¿Cuáles son las claves del éxito? ¿Cómo puede alinear la inteligencia artificial con sus objetivos estratégicos? Conseguir que un proyecto de IA sea un éxito no es algo que se pueda improvisar: descubra los comentarios concretos de las empresas pioneras. Una visión práctica de cómo lograr el éxito de un proyecto de IA.
La inteligencia artificial promete una revolución: optimización de costes, personalización del cliente, innovación disruptiva... Sin embargo, según diversos estudios (Gartner, RAND), 80 % de los proyectos de IA fracasan antes de que alcancen todo su potencial.
¿Cómo se explica este desfase entre promesa y realidad? Y, sobre todo, ¿cómo puede convertirse en uno de los 20 % de éxito? A través de ejemplos concretos de empresas francesas e internacionales, descubra las claves para alinear la IA con sus objetivos estratégicos.
1. Fallos de la IA: 8 trampas mortales y sus soluciones
Antes de explorar los caminos hacia el éxito, es crucial entender por qué tantos proyectos de IA se empantanan o fracasan. Varios factores contribuyen a esta elevada tasa de fracaso.
Trampa 1 : sobreestimar las capacidades de la IA
En 2024, McDonald’s a dû abandonner brutalement son expérimentation de commandes vocale dans ses drive et arrêter sa collaboration de trois ans avec IBM. L’entreprise a surestimé la capacité de l’IA à pouvoir remplacer ses équipiers pour comprendre les accents des clients et les demandes complexes.
Considerar la IA como una solución mágica que resolverá todos los problemas a la vez, o ignorar sus limitaciones técnicas, puede conducir a la decepción y al fracaso.
Solución Incluir a expertos técnicos para evaluar la viabilidad de los proyectos de IA y comprender los límites de esta tecnología. Adopte un enfoque gradual. Empiece con proyectos piloto para probar y validar los resultados antes de pasar a implantaciones a mayor escala..
Trampa 2 Objetivos poco claros y falta de indicadores clave de rendimiento
70 % des PoC (Proof of Concept) d’IA ne passent jamais en production. Cela est souvent dû à un manque de suivi et d’indicateurs de performance (KPI). De nombreuses entreprises se lancent dans l’IA sans définir clairement leurs objectifs ni leurs KPI.
Solución Antes de dar el paso, es crucial alinear los proyectos de IA con las necesidades estratégicas de la empresa. Definir claramente los objetivos, casos de uso y KPI para medir el éxito de las iniciativas de IA. Las empresas deben centrarse en proyectos que aporten ventajas competitivas y no en mejoras menores. Un enfoque basado en el punto de entrega (POD) también puede ayudar aEmpezar con 2 o 3 unidades modulares para probar la viabilidad antes de un despliegue a mayor escala.
Trampa 3 Datos de mala calidad
Una empresa como Philip Morris vio cómo se derrumbaba un proyecto de análisis de ventas debido a la incompatibilidad de datos entre distintas regiones.
La eficacia de la IA depende en gran medida de la calidad de los datos utilizados para entrenar los modelos.. Los datos de mala calidad, incompletos, sesgados o mal gestionados pueden dar lugar a resultados inexactos o no acordes con las expectativas.
Solución : il est impératif de vérifier l’exhaustivité, l’exactitude et la pertinence des données. Il faut également mettre en place des processus pour standardiser, mettre à jour et éliminer les biais des données. La gouvernance des données et la gestion des accès sont aussi des points clés.
Trampa 4 costes elevados e imprevisibles
FedEx está utilizando la plataforma Agentforce 2.0 de Salesforce para agilizar sus operaciones, pero se enfrenta a unos costes "aterradores" según los expertos, según CIO Online, ya que este agente de IA utiliza una tarificación por conversación cuyo retorno de la inversión sigue sin estar claro. Este enfoque de precios por conversación para la IA agéntica representa un nuevo modelo de costes difícil de predecir para las empresas,
Según un informe RAND de 2024 , el 26 % de los proyectos de IA fracasan por problemas presupuestarios. Los costes asociados aIA Generativa, notamment pour l’infrastructure, l’entraînement des modèles (GPU) et la consommation d’énergie, peuvent être élevés et difficiles à prévoir. La tarification aléatoire des fournisseurs peut également compliquer la budgétisation des projets.
Soluciónlas empresas deben considerar modelos de tarificación basados en el uso para mejorar la visibilidad y el control de costes. También es una buena idea centrarse en casos de uso básicos y desarrollar una comprensión más clara de sus necesidades.utilizar soluciones SaaS en lugar de crear modelos a medida, sobre todo para las empresas no tecnológicas. También es importante optimizar los costes energéticos.
Trampa 5 : el falta de participación de los trabajadores y resistencia al cambio
60 % de los empleados temen que la IA sustituya sus puestos de trabajo.
El éxito de la IA también depende de la capacidad de los empleados para adoptarla. La resistencia, el desinterés o un frenesí desorganizado pueden comprometer el despliegue de la IA.
Solución Es importante implicar a los empleados en el proceso, compartir conocimientos, abordar temores y definir objetivos comunes. Es esencial que nuestros equipos reciban formación y se aculturen a la IA. Des initiatives comme des « cafés IA » ou des « ambassadeurs IA » au sein de chaque service peuvent faciliter l’adoption. Il est crucial de montrer comment l’IA peut aider les employés à gagner du temps et à se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Trampa 6 La falta de implicación de las líneas de negocio
El MDPH de las Landas ha conseguido reducir los plazos de tramitación de los expedientes de incapacidad implicando a los equipos comerciales desde la fase de diseño.
La IA no debe ser una iniciativa aislada del departamento de TI.
Solución La colaboración entre los equipos informáticos y empresariales es esencial para identificar necesidades, definir casos de uso y garantizar la adopción de soluciones.
Trampa 7 : falta de seguimiento y actualización de los modelos
En febrero de 2024, Air Canada fue condenada a indemnizar a un cliente tras una chatbot proporcionó información incorrecta sobre las tarifas. La empresa intentó eximirse de responsabilidad, pero el tribunal dictaminó que no había tomado "precauciones razonables" para comprobar la exactitud de las respuestas de su IA.
Los modelos de IA requieren un seguimiento continuo para garantizar que no se desvíen y que sigan siendo eficaces.
Solución : Establecer bucles de prueba y validación humana para evaluar la eficacia de los modelos y ajustarlos de forma permanente. Surveiller la dérive (les modifications du contenu) pour détecter les baisses de qualité et les problèmes de biais, d’éthique et d’hallucination. La Société Générale utilise des boucles de validation humaine pour réduire les faux positifs de 50 % en détection de fraude.
Trampa 8 : no tener en cuenta el impacto sobre las competencias
Selon le Baromètre mondial de l’emploi en IA 2024 du cabinet de conseil et d’audit PwC, 69 % des dirigeants d’entreprise dans le monde s’attendent à ce que l’IA exige de nouvelles compétences de la part de leurs salariés. De plus, les compétences requises pour les professions exposées à l’IA évoluent 25 % plus rapidement que dans les postes moins exposés à l’IA.
La IA puede automatizar ciertas tareas, pero es crucial invertir en reciclar y actualizar las cualificaciones de los empleados para que puedan adaptarse a los nuevos requisitos.
Solución Formación: las empresas deben identificar las futuras necesidades de competencias y poner en marcha planes de formación para apoyar la movilidad profesional. Decathlon ha formado a sus equipos para analizar las devoluciones de los clientes, reduciendo las devoluciones de productos en un 15 %.
Historias de éxito: el éxito de los proyectos de IA en las empresas
Afortunadamente, algunas empresas han conseguido salir adelante y se han convertido en modelos a seguir en lo que respecta a la IA. He aquí algunos ejemplos concretos y las lecciones que podemos aprender de ellos.
| Empresa | Sector | Departamento/Línea de negocio | Casos de uso de la IA | Impacto |
|---|---|---|---|---|
| Société Générale | Banco | Conformidad | IA para la detección del fraude y el blanqueo de capitales | 50% reducción de falsos positivos en la detección de fraudes |
| Naranja | Telecomunicaciones | Mantenimiento de la red | Mantenimiento predictivo de equipos de red |
|
| Carrefour | Distribución | Marketing | Análisis de los datos de compra para personalizar las ofertas promocionales |
|
| Airbus | Aeroespacial | Producción | Robots colaborativos e inteligencia artificial para el ensamblaje |
|
| Capgemini | Consejo | RRHH | IA para la contratación y la gestión del talento | 30% reducción del tiempo de contratación |
| Decathlon | Distribución | Diseño del producto | IA para analizar las opiniones de los clientes |
|
| Atos | Servicios informáticos | Atención al cliente | Chatbots de IA para asistencia técnica |
|
| Bouygues | Construcción | Planificación | IA para la gestión de proyectos complejos |
|
Estos pocos ejemplos demuestran que la IA no se limita a aumentar la productividad. También ayuda a mejorar la satisfacción de los clientes y el bienestar de los empleados (seguridad, salud, reducción de la carga mental, tareas más gratificantes, etc.).
En definitiva, la adopción de la IA y el éxito de los proyectos de IA no son simplemente una cuestión de tecnología. Es ante todo una aventura humana, que requiere una visión clara, la implicación de todos los actores y una adaptación continua. Inspirándose en los casos de éxito y evitando las trampas de los experimentos fallidos, usted también puede hacer de la IA una nueva palanca de crecimiento.
