Errores más frecuentes a la hora de implementar la IA en las empresas
- Estrategias digitales
La falta de definición estratégica, no aprovechar la inteligencia artificial como ventaja competitiva, suponer que la IA generativa puede reemplazar todas las tareas humanas, la insuficiente inversión en formación, o las expectativas irreales, se encuentran entre los errores más frecuentes.
La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar enormemente los procesos empresariales y la gestión del talento. Las empresas que adopten estas tecnologías estarán mejor posicionadas para competir en el mercado global y atraer el talento que necesitan para prosperar en la era digital.
Sin embargo, la implementación de la IA es un proceso complejo que requiere una planificación cuidadosa y una adaptación continua, y su éxito depende en gran medida de cómo se gestione la transición y del contexto específico de cada empresa. MIOTI Tech & Business School ha identificado los cinco errores más frecuentes en las empresas:
1. No definir con precisión los problemas a resolver
Resulta fundamental que las organizaciones definan claramente los problemas específicos que la IA generativa debe abordar. Uno de los errores más comunes es no tener una estrategia clara o intentar implementar la inteligencia artificial generativa sin un objetivo específico. Esto implica que las empresas deben definir claramente cómo quieren utilizar la IA para aportar valor a su negocio.
Según el informe de McKinsey "The State of AI in 2024", las empresas que definen claramente sus objetivos con IA tienen un 40% más de probabilidades de obtener un retorno positivo de la inversión en IA. El reporte enfatiza que una estrategia bien definida es fundamental para alinear las iniciativas de IA con los objetivos del negocio.
2. No aprovechar la IA como ventaja competitiva y subestimar la importancia de la calidad de los datos
La inteligencia artificial generativa y la toma de decisiones basada en datos destacan como las principales ventajas competitivas para los líderes empresariales globales y el análisis de fuentes de datos alternativas emerge como uno de los principales casos de uso de la IA generativa. Según un estudio de Experian, 7 de cada 10 directivos españoles considera que la ventaja competitiva en su sector dependerá de quién pueda hacer el mejor uso de la IA.
La IA generativa depende de datos precisos y de alta calidad, y si los datos son deficientes, los resultados también lo serán. Este fenómeno se describe como "garbage in, garbage out" (basura que entra, basura que sale). En su informe "Data Quality and AI", Gartner destaca que las organizaciones que invierten en mejorar la calidad de sus datos pueden incrementar el rendimiento de sus modelos de IA en un 20% o más.
3. Suponer que la IA generativa puede reemplazar todas las tareas humanas
Como destaca el Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum las habilidades de pensamiento analítico, resiliencia, flexibilidad y agilidad, liderazgo e influencia social y el pensamiento creativo son esenciales para complementar las capacidades técnicas que ya proporciona la IA generativa.
Las herramientas de IA permiten automatizar tareas rutinarias y liberar tiempo para actividades que requieren habilidades humanas de mayor valor añadido, como la toma de decisiones estratégicas.
4. Pensar que el departamento de sistemas puede formar a toda la compañía en IA generativa
La capacitación en IA no debe depender únicamente del departamento de sistemas. Resulta clave implementar un enfoque interdisciplinario, donde la formación en IA generativa sea accesible a todos los niveles de la organización para aprovechar al máximo las capacidades tecnológicas y fomentar la innovación. Sin la formación adecuada, los empleados pueden tener dificultades para adoptar y utilizar eficazmente las nuevas herramientas de IA, lo que limita el impacto positivo de la tecnología.
Un estudio elaborado por MIOTI revela que el 67% de las empresas ya está utilizando inteligencia artificial generativa para optimizar sus procesos y mejorar su competitividad, subrayando la importancia de la formación personalizada en estas herramientas para impulsar el desarrollo de los empleados.
5. Expectativas irreales sobre resultados exponenciales
Dar por sentado que la IA generativa proporcionará resultados exponenciales sin actualizar los procesos, a las personas y herramientas actuales es otra de las equivocaciones frecuentes que cometen algunas compañías. La transformación digital exitosa requiere de una reevaluación continua de los procesos para maximizar los beneficios de la IA.
