IA: ¿por qué la mayoría de los proyectos no alcanzan a despegar?

La estadística es seductora, pero engañosa. Según un estudio de everis y MIT Technology Review, 7 de cada 10 empresas en América Latina están invirtiendo en automatización con IA. El 80% la considera fundamental para su futuro. Sin embargo, tras el entusiasmo inicial y los titulares optimistas, se esconde una realidad menos glamorosa: un número significativo de estos proyectos nunca supera la fase de piloto, quedan varados en un limbo de proof-of-concepts eternos o, peor aún, se desploman estrepitosamente al intentar escalar. ¿A qué se debe esta brecha entre la ambición y la realidad?

La respuesta rara vez está en la inteligencia artificial en sí misma, sino que se encuentra en lo que hay —o no hay— debajo de ella. Muchas organizaciones cometen el error crónico de tratar de construir palacios de inteligencia sobre cimientos de barro.

Se fascinan con la última herramienta de generative AI, invierten en modelos costosos, pero descuidan la infraestructura fundamental que debe sostenerlos.

Es como instalar un motor de F1 en el chasis de un auto de serie: el resultado no es velocidad, sino un desguace inminente.

El primer gran escollo es la complejidad de los entornos híbridos. La promesa de la nube híbrida es poderosa —y necesaria—, pero gestionarla manualmente es una pesadilla operativa. Proyectos de IA que funcionan a la perfección en un entorno controlado de desarrollo colapsan al enfrentarse a la disparidad de nubes públicas, data centers privados y edge computing. La falta de una capa base unificada, inteligente y automatizada convierte el despliegue en una batalla cuesta arriba contra la inconsistencia, problemas de latencia y desafíos de seguridad.

Otra de las causas es la escasez de talento especializado. Este no es un problema cualquiera; es estructural. Las empresas suponen que un puñado de científicos de datos milagrosos podrá sacar adelante cualquier iniciativa. La realidad es más cruel: sin ingenieros de plataforma que entiendan la infraestructura subyacente, sin arquitectos que integren la IA en el core operativo y sin la capacidad de escalar el conocimiento dentro de los equipos, los proyectos se convierten en islas de expertise inaccesibles. Entonces es cuando se crea una dependencia, tanto de unos pocos talentos calificados, como de soluciones cerradas que se convierten en cuellos de botella que, inevitablemente, conducen al fracaso.

Los sistemas operativos no solo transforman a las organizaciones, también mejoran la experiencia digital de millones de personas y contribuyen a resolver múltiples desafíos operativos. Aquí es donde la narrativa del “copiloto inteligente” deja de ser un eslogan tecnológico y se convierte en una necesidad de supervivencia. La integración de IA en los sistemas operativos es un requisito indispensable para avanzar hacia las siguientes etapas. Actúa como un multiplicador de fuerza que permite automatizar tareas rutinarias, ejecutar comandos complejos en lenguaje natural, recomendar acciones correctivas y guiar a los equipos de TI. En otras palabras, es el “mentor digital” que evita que los proyectos se atasquen por la curva de aprendizaje o la sobrecarga operativa.

Finalmente, algunas empresas cometen el error fatal de intentar volar solas por el camino de la IA. La complejidad del ecosistema digital actual es tal que ninguna organización puede abordarla en soledad. Los proyectos de IA que se conciben en silos, sin la colaboración profunda con partners tecnológicos que aporten expertise en implementación y adaptación a necesidades específicas, corren el riesgo de quedarse en el camino. No se trata de comprar una licencia, sino de tejer un ecosistema de innovación conjunta. Los partners son el puente esencial entre la tecnología genérica y el problema de negocio específico; sin ellos, la IA se convierte en una solución en busca de un problema.

El panorama puede tener mayores o menores tormentas, pero ahí se diferencia qué navío tiene un buen capitán. América Latina tiene una oportunidad inmensa de innovación, pero debe dejar de mirar solo el destello de la IA generativa y comenzar a observar los cimientos. Así, entendemos que la clave para llegar a buen puerto es una infraestructura robusta, inteligente y automatizada, guiada por un ecosistema de partners sólido que priorice la seguridad y la eficiencia. La pregunta dejó de ser si una empresa debe tener IA o no, sino si tiene la estrategia y habilidad para navegar el nuevo mundo con ella.