Noventa y cinco por ciento. Esa es la tasa de fracaso de los pilotos de IA empresariales según el informe NANDA 2025 del MIT. No “ejecutivos poco impresionados” ni “tardó más de lo esperado”. Fracaso rotundo. Sin retorno medible. Proyecto cancelado.

La otra estadística duele más. S&P Global encontró que el 42% de las empresas abandonaron la mayoría de sus iniciativas de IA en 2025, frente al 17% en 2024. La organización promedio descartó el 46% de las pruebas de concepto antes de llegar a producción.

Hay algo fundamentalmente roto en cómo las empresas abordan la experimentación con IA.

El problema no es la tecnología

El informe del MIT atribuye los fracasos a “fragile workflows, weak contextual learning, and misalignment with day-to-day operations.” Traducción: la IA funcionó bien en las pruebas, pero se derrumbó en cuanto tocó el trabajo real.

En Hacker News, el usuario morkalork captó la dinámica a la perfección: “LLMs get you 80% of the way almost immediately but that last 20% is a complete tar pit and will wreck adoption.”

Ese último 20% mata los pilotos. Una herramienta que resuelve el 80% de los casos de forma brillante, pero falla en el 20% restante, crea más trabajo del que ahorra porque alguien tiene que identificar qué casos caen en qué categoría, verificar los resultados buenos, arreglar los malos y gestionar la sobrecarga cognitiva de un sistema parcialmente fiable.

Por eso los pilotos que “funcionaban genial en las demos” se estrellan en producción. Las demos muestran los mejores casos. La producción son todos los casos.

Elegir qué pilotar

Una mala elección del problema condena los pilotos antes de empezar. La pregunta no es “¿qué puede hacer la IA?”, sino “¿qué problema específico nos cuesta dinero o tiempo y la IA podría resolver mejor que las alternativas?”

Los buenos problemas para un piloto comparten características:

Resultado medible. Puedes contar algo antes y después. Tiempo dedicado a tareas. Tasas de error. Volumen producido. Ingresos influenciados. Si no puedes ponerle un número, no puedes evaluar si el piloto tuvo éxito.

Alcance acotado. Un equipo. Un proceso. Un caso de uso. Los pilotos que tocan varios departamentos introducen demasiadas variables para interpretar resultados, y la sobrecarga de coordinación consume recursos que deberían sostener el experimento real.

Ocurrencia frecuente. La tarea sucede lo bastante a menudo como para generar datos útiles durante el periodo del piloto, que normalmente dura de ocho a doce semanas.

Fricción existente. La gente ya se queja de este problema, lo que significa que no los estás convenciendo de que algo está roto, sino ofreciendo una posible solución para algo que ya quieren resolver.

Bajo riesgo catastrófico. Si la IA se equivoca, las consecuencias se pueden arreglar. No pilotes IA en tareas donde los errores causen un daño importante.

Ejemplos que funcionan: investigación de posibles clientes para el equipo comercial, redacción de primeros borradores para marketing, clasificación de consultas de clientes, generación de resúmenes de reuniones.

Ejemplos que fracasan: “usar IA en toda la organización” (demasiado amplio), revisión de documentos legales para asuntos críticos (demasiado arriesgado), planificación estratégica anual (demasiado infrecuente para medir).

Cómo se ve realmente el éxito

Escribe exactamente qué significa el éxito antes de empezar. Este paso se salta constantemente, y así es como los pilotos producen “parecía útil” en lugar de evidencia real.

Define las métricas principales: las dos o tres cosas más importantes que vas a medir.

“Reducir el tiempo promedio de investigación de posibles clientes de 45 minutos a menos de 20 minutos.”

“Aumentar la producción de contenido de 4 piezas por semana a 8 piezas por semana con una calidad equivalente o mejor.”

“Lograr un 85% de precisión en la clasificación de consultas frente al 72% de precisión manual actual.”

Define métricas secundarias que aporten contexto: puntuaciones de satisfacción de usuarios, tasas de error aguas abajo, porcentaje de adopción para la cuarta semana.

Define indicadores de fallo que te digan que hay que parar antes de tiempo: puntuaciones de calidad por debajo de la línea base actual, menos del 50% de adopción tras una formación adecuada, incidentes importantes de seguridad o de cumplimiento normativo.

Consigue que las partes interesadas se pongan de acuerdo con estos criterios. Escríbelos en un documento compartido. Revísalos solo si las circunstancias cambian de forma fundamental, no porque los resultados decepcionen.

El tamaño y la forma correctos

Demasiado pequeño y los resultados no tienen significación estadística. Demasiado grande y ya has comprometido recursos sustanciales con un enfoque no probado antes de saber si funciona.

Entre cinco y quince personas suele ser el punto dulce para el tamaño del equipo. Suficientes para generar datos útiles, lo bastante pequeño como para dar soporte de verdad.

De ocho a doce semanas funciona para la mayoría de los pilotos. Menos de seis semanas rara vez permite la curva de adopción y el cambio de comportamiento. Más de dieciséis semanas hace que se pierdan el foco y la urgencia.

Un caso de uso principal. Quizá uno secundario si está estrechamente relacionado. Resiste la tentación de probarlo todo a la vez, porque así es como terminas con resultados que no puedes interpretar y lecciones que no puedes aplicar.

Para enfoques de comparación, tienes opciones:

La medición antes/después funciona cuando mides a las mismas personas antes y después de la adopción de IA. Simple, pero no tiene en cuenta otros cambios durante el periodo.

Los grupos de control funcionan cuando algunas personas usan IA y otras no durante el mismo periodo. Evidencia más sólida, pero requiere emparejar grupos con cuidado y puede generar preocupaciones de equidad.

Las pruebas A/B dentro de las tareas funcionan cuando la misma persona hace algunas tareas con IA y otras sin ella. Lo mejor para tareas repetibles y de gran volumen.

Elige según tu situación y el nivel de evidencia que necesites. Si vas a pedir una inversión grande en base a los resultados del piloto, un grupo de control refuerza mucho tu caso.

Por qué la gente deja de usar la herramienta

El modo de fracaso más predecible de un piloto es el colapso de la adopción. La gente prueba la herramienta, se topa con fricción y deja de usarla porque nadie les ayuda a atravesar los tramos difíciles.

La usuaria zoeysmithe en Hacker News describió el escenario típico: “Staff asking ‘how can this actually help me,’ because they can’t get it to help them other than polishing emails.”

Esto es un fallo de soporte, no un fallo de la herramienta. Cuando la gente se encuentra con problemas y no tiene ayuda, se rinde. Cuando recibe asistencia inmediata para sortear obstáculos, aguanta hasta el punto en el que la herramienta se vuelve valiosa.

Mecanismos de apoyo que importan:

Formación inicial estructurada. No “aquí está la herramienta, apáñatelas” sino sesiones reales de aprendizaje que cubran lo básico, casos de uso comunes y consejos de las primeras pruebas.

Documentación que la gente use. Guías de referencia rápida. Indicaciones que funcionan para escenarios comunes. Pasos de resolución de problemas para incidencias conocidas.

Ayuda que responda. Alguien a quien los participantes puedan contactar con preguntas y que responda en horas, no en días.

Seguimientos regulares. Puntos de contacto programados para hablar de lo que funciona y lo que no.

Canales de aprendizaje entre compañeros. Formas de que los participantes compartan descubrimientos entre sí.

Las dos primeras semanas son críticas. Espera necesidades intensivas de soporte. Presupuesta tiempo en consecuencia. Adelantar el soporte evita la frustración temprana que mata los pilotos antes de que empiecen a producir datos útiles.

Evaluación honesta

El piloto termina. Hora de evaluar.

Dos errores comunes destruyen el valor de la evaluación:

Declarar el éxito demasiado pronto. Algunos resultados positivos no significan que el piloto funcionó. Compara contra tus criterios predefinidos, no contra cero.

Explicar el fracaso como si no importara. “Habría funcionado si…” no es éxito. Anota el aprendizaje, pero llama al fracaso por su nombre.

Preguntas para tu evaluación:

¿Cumplimos los criterios de éxito? Compara los resultados reales con los objetivos definidos al inicio. Sé honesto. “Logramos el 70% de las métricas objetivo” es información útil.

¿Qué funcionó bien? Tareas, casos de uso o situaciones específicas donde la IA entregó un valor claro.

¿Qué no funcionó? Tareas donde la IA no ayudó o empeoró las cosas. Sé específico sobre por qué.

¿Qué nos sorprendió? Positivos o negativos inesperados, que a menudo contienen el aprendizaje más valioso.

¿Qué haríamos distinto? Tanto para el proceso del piloto como para un posible despliegue más amplio.

¿Hay un camino para escalar? En base a los resultados, ¿tiene sentido expandir? ¿Qué tendría que cambiar?

¿Cuál es la recomendación? Siguiente paso claro: proceder a escalar, ejecutar otro piloto con modificaciones o discontinuar.

Saber cuándo parar

No todos los pilotos deberían tener éxito. Ese es el punto de pilotar: aprender barato qué funciona y qué no antes de comprometer recursos significativos.

La investigación del MIT encontró que las empresas que ejecutan más pilotos no necesariamente convierten más a producción. Las organizaciones medianas pasan más rápido del piloto a la implementación completa. Las grandes empresas se enfrentan a una brecha de transición distinta: los pilotos tienen éxito en aislamiento, pero no escalan.

Si tu piloto no cumple los criterios de éxito, documenta el aprendizaje. ¿Por qué no funcionó? ¿Limitaciones de la herramienta? ¿Caso de uso equivocado? ¿Problemas de implementación? ¿Resistencia organizativa?

Distingue tipos de fracaso:

Problema equivocado significa pilotar esta solución en un problema diferente.

Solución equivocada significa pilotar una herramienta diferente en este problema.

Momento equivocado significa intentarlo de nuevo cuando cambien las circunstancias.

Simplemente no funciona significa dejar de invertir.

Comunica con honestidad. “El piloto no entregó los resultados esperados. Esto es lo que aprendimos y lo que recomendamos como siguiente paso.” Ocultar el fracaso impide el aprendizaje organizativo y desperdicia la inversión que hiciste al ejecutar el experimento.

La decisión de escalar

Que un piloto sea exitoso no significa automáticamente que escalar vaya a salir bien. La transición requiere planificación explícita.

Preguntas que responder antes de escalar:

¿Quién sigue? ¿Qué equipos o funciones deberían adoptar después del grupo del piloto? Prioriza según impacto probable y preparación.

¿Qué cambia? Las condiciones del piloto rara vez coinciden con un despliegue amplio. ¿Qué procesos hay que modificar? ¿Qué estructuras de soporte hay que ampliar?

¿Qué formación se requiere? Tu grupo del piloto tuvo soporte intensivo. ¿Cómo formas a escala?

¿Qué infraestructura se necesita? Requisitos de TI, revisiones de seguridad, procesos de compras, ampliación de licencias.

¿Quién se hace cargo de esto en adelante? Alguien necesita responsabilidad por el éxito continuo.

¿Cuál es el presupuesto? Escalar cuesta más que pilotar. Construye el caso de negocio a partir de los datos del piloto.

¿Cuál es el cronograma? Los despliegues por fases suelen funcionar mejor que un lanzamiento de golpe.

La investigación del MIT encontró que comprar herramientas de IA a proveedores especializados tiene éxito aproximadamente el 67% de las veces, mientras que las construcciones internas solo tienen éxito un tercio de las veces. A pesar de estos datos, muchas empresas siguen construyendo sistemas propietarios internamente. Ten esto en cuenta al planificar tu enfoque de escalado.

El peaje de la verificación

Un concepto de la investigación merece atención aparte: el peaje de la verificación.

Cuando los resultados de la IA requieren comprobación, los usuarios invierten más tiempo validando que beneficiándose. Si alguien tiene que revisar cada borrador generado por IA para detectar errores, el tiempo ahorrado al generar borradores puede consumirse en el tiempo de revisión. Peor aún: la carga cognitiva de la verificación constante agota a la gente.

Los pilotos deben tenerlo en cuenta. Mide no solo la velocidad de salida, sino el tiempo total del flujo de trabajo incluyendo la verificación. Una herramienta que genera contenido en cinco minutos pero requiere treinta minutos de revisión es más lenta que el proceso manual de cuarenta minutos que reemplazó.

Las soluciones incluyen mejores indicaciones, límites más claros del caso de uso o aceptar que algunas aplicaciones todavía no son viables. Pero no puedes resolver el peaje de la verificación si no lo mides, por eso el seguimiento del tiempo total de la tarea importa más que el seguimiento de las partes asistidas por IA en aislamiento.

Tomar la decisión

Al final de tu piloto, te enfrentas a una elección. Escalar, iterar o parar.

Escala cuando cumpliste los criterios de éxito, la adopción fue fuerte, el caso de negocio es claro y tienes un camino realista hacia un despliegue más amplio con recursos suficientes.

Itera cuando los resultados fueron mixtos pero prometedores, aprendiste qué cambiar y parece que vale la pena otro piloto con modificaciones.

Para cuando los resultados no cumplieron claramente los criterios, el enfoque fundamental parece defectuoso más que la ejecución, o existen mejores alternativas.

La tercera opción es más difícil de lo que suena. Las organizaciones desarrollan apego a las iniciativas. Los pilotos consumen recursos y crean expectativas. Admitir que algo no funcionó se siente como un fracaso incluso cuando representa exactamente el tipo de aprendizaje que se supone que los pilotos deben producir.

Pero seguir invirtiendo en enfoques que el piloto demostró ineficaces es el fracaso real. El piloto hizo su trabajo al aportar información. Honra esa información tomando decisiones basadas en lo que aprendiste, no en lo que esperabas.

Empieza aquí

¿Listo para empezar? Tu lista de verificación:

Elige tu problema. Un reto específico, medible y adecuado para IA.

Define los criterios de éxito. Métricas específicas con objetivos, por escrito y acordadas.

Selecciona participantes. Grupo mixto con compromiso de tiempo y apoyo de su responsable.

Dimensiona bien. De cinco a quince personas, de ocho a doce semanas, un caso de uso.

Planifica el calendario. Fases claras con soporte adelantado.

Construye mecanismos de apoyo. Formación, documentación, contacto de ayuda, seguimientos.

Configura el seguimiento. Mediciones de línea base, actualizaciones semanales, sistema de documentación.

Informa a las partes interesadas. Todos saben qué estás probando y por qué.

Ejecuta con atención. Da soporte a los participantes, registra resultados, documenta el aprendizaje.

Evalúa con honestidad. Contra los criterios predefinidos.

Comunica resultados. Hallazgos y recomendaciones claras.

Decide los siguientes pasos. Escalar, modificar o parar.

Los pilotos de IA fracasan por razones predecibles: problemas equivocados, criterios de éxito poco claros, soporte inadecuado y evaluación deshonesta. Diseña el tuyo para evitar estas trampas.

El 5% de los pilotos que tienen éxito no tienen suerte. Están bien diseñados. Y empiezan con claridad sobre qué problema están resolviendo, cómo se ve el éxito y qué van a hacer con la respuesta.