Los dos errores que están frenando la adopción de la IA (y cómo superarlos)
La adopción de IA avanza con fuerza en las empresas, pero muchas organizaciones todavía enfrentan dificultades para convertir sus inversiones en resultados medibles. El desafío ya no está solo en acceder a herramientas, sino en integrarlas a procesos críticos, medir su impacto real y usarlas donde generan valor para el negocio.
Adopción de IA y valor de negocio
Las empresas están invirtiendo en inteligencia artificial como nunca antes, pero la mayoría todavía enfrenta dificultades para traducir esa inversión en valor tangible para el negocio. El informe The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, de MIT NANDA, señala que solo el 5% de los pilotos integrados de IA logra extraer millones en valor, mientras que la gran mayoría permanece sin impacto medible en resultados financieros. El reporte se basó en una revisión de más de 300 iniciativas públicas de IA, entrevistas con 52 organizaciones y respuestas de 153 líderes senior. SpinnerAI
Si bien existen cuestionamientos sobre su metodología y alcance, sus conclusiones coinciden con lo que muchas organizaciones están experimentando en la práctica. Sin embargo, se ha prestado mucha menos atención a entender por qué ocurre esto. En 2026, las causas de estos fracasos comienzan a hacerse cada vez más evidentes para quienes trabajan en la primera línea de la industria tecnológica.
Por qué la IA no está generando valor
Uno de los errores más comunes es confundir acceso con adopción. Muchas organizaciones invierten fuertemente en herramientas de IA sin replantear la manera en que realmente se trabaja.
En casos aún más extremos, confunden el consumo de estas herramientas con una adopción efectiva. Impulsadas por el miedo a quedarse afuera de la última tendencia tecnológica, implementan IA sin una estrategia clara, generando una falsa sensación de transformación.
Acceso no es adopción de IA
Como consecuencia, las iniciativas fracasan y las empresas suelen concluir que el problema está en la tecnología, cuando en realidad la implementación fue la equivocada.
El concepto de “tool-shaped objects” describe perfectamente este fenómeno: soluciones que parecen herramientas innovadoras o útiles, pero que en realidad no resuelven un problema concreto ni generan un impacto significativo. En muchos casos, se dedica un enorme esfuerzo a perfeccionar el "objeto", mientras se pierde de vista el resultado que realmente importa. Esto termina generando frustración, pérdida de tiempo y recursos, y, finalmente, desconfianza hacia la tecnología.
IA como nueva forma de operar
El segundo gran error consiste en implementar la IA únicamente para casos de uso internos, en lugar de convertirla en una nueva forma de operar. El mayor punto de fricción aparece cuando la inteligencia artificial tiene contacto con el cliente.
En varios sectores existe una especie de parálisis provocada por el temor a equivocarse durante la implementación. Muchas compañías prefieren esperar a que otra empresa de la industria innove primero para luego replicar ese camino. El resultado es un ciclo repetitivo de entusiasmo, dudas y una adopción reactiva basada en copiar lo que hacen otros.
Cómo evitar errores en la adopción de IA
Esto nos lleva nuevamente al punto de partida: las compañías tecnológicas deben asumir un rol de liderazgo, ayudando a diferenciar las verdaderas oportunidades del ruido que genera el mercado.
Con demasiada frecuencia, en el afán por vender, se subestima la complejidad que implica una adopción exitosa. Existen algunos principios que permiten abordar este proceso desde una perspectiva mucho más sólida.
Rediseñar procesos antes de medir resultados
En primer lugar, ingresar en una nueva etapa evolutiva impulsada por la inteligencia artificial requiere un cambio profundo de paradigma que desafía los procesos tradicionales de las organizaciones.
Esto implica rediseñar los flujos de trabajo, impulsar la adopción interna y comprender cómo medir el valor que realmente aporta la tecnología. Cada industria define el retorno sobre la inversión de manera diferente. En e-commerce puede reflejarse en una reducción de los tiempos de entrega; en salud, en menos horas destinadas a tareas administrativas; en banca, en pérdidas evitadas gracias a una mejor detección de fraude.
Métricas correctas para la adopción de IA
La transformación ocurre cuando se rediseñan las tareas, pero el verdadero cambio de mentalidad consiste en comprender cuál es el valor que una empresa —o una función específica dentro de ella— realmente aporta.
Un sistema de métricas incorrecto conduce inevitablemente a conclusiones equivocadas. Algunas empresas, por ejemplo, utilizan el consumo de tokens como indicador del uso de IA. Sin embargo, ese dato no permite saber si los colaboradores están utilizando la inteligencia artificial para generar impacto en el negocio o simplemente para pedirle que diseñe una rutina de entrenamiento.
La Ley de Goodhart y el riesgo de medir mal
Cuando una métrica se convierte en el objetivo, deja de cumplir su función, tal como explica la Ley de Goodhart. Este principio, asociado al economista británico Charles Goodhart, advierte que cuando una medida pasa a ser una meta, deja de ser una medida confiable. PubMed Central (PMC)
Se transforma en un incentivo perverso en lugar de una herramienta para alinear esfuerzos. El servicio de atención al cliente ofrece otro ejemplo muy claro: un sistema automatizado puede aumentar considerablemente la cantidad de interacciones atendidas, pero eso no significa necesariamente una mejor experiencia ni una mayor satisfacción del cliente.
Adoptar la IA para la misión principal
Muy relacionado con esto aparece la diferencia entre la main quest y las side quests. Definir correctamente el retorno sobre la inversión permite identificar cuál es la misión principal donde una organización crea valor y evita desperdiciar tiempo aplicando IA a tareas marginales o de bajo impacto.
Si la inteligencia artificial no se utiliza para resolver problemas que afectan directamente al corazón del negocio, no existe una verdadera adopción, sino únicamente la ilusión de haberla alcanzado.
Main quest y side quests en la adopción de IA
¿Tiene sentido que un CFO dedique tiempo a entrenar un agente de IA para diseñar presentaciones? Probablemente no. Para un analista de marketing, en cambio, puede ser una herramienta muy útil.
Finalmente, automatizar y optimizar tareas puede ser un medio, pero nunca el objetivo final. Los procesos actuales son el resultado de cómo históricamente se hacían las cosas, no necesariamente de la mejor manera de generar valor hoy. Con el avance de la tecnología y el paso del tiempo, ambos caminos inevitablemente se separan.
IA integrada a procesos críticos
El verdadero desafío consiste en elevar el nivel de abstracción, integrando agentes de IA de forma mucho más transversal dentro de los procesos de negocio, resolviendo funciones alineadas con la misión principal de la organización y generando valor medible allí donde realmente importa.
En ese recorrido, las decisiones de los líderes serán las que, en última instancia, determinarán el éxito o el fracaso de la adopción, junto con su capacidad para comunicar esa visión con claridad y evitar los errores más frecuentes que hoy siguen frenando el verdadero potencial de la inteligencia artificial.
Por Juan José López Murphy, Head of Data Science & AI de Globant
