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#123. La Trampa de la Experimentación con IA: Lecciones para Líderes
Un reciente reporte del MIT Media Lab/Project NANDA muestra una estadística que, a primera vista, parece alarmante:
95% de las inversiones en IA generativa han producido cero retornos.
Antes de continuar siempre le dejó un mensaje a Roberto mi amigo de la empresa metalurgica que descree de todo y me dice “a mi los de MIT no me preguntaron nada“ y tiene razón.
Me fui a la fuente para entender si contemplaron a Latinoamérica y dice algo como esto…
La fuente de datos del reporte del MIT Media Lab/Project NANDA titulado proviene de:
150 entrevistas con ejecutivos.
Encuestas a 350 empleados.
Análisis de 300 proyectos individuales de inteligencia artificial.
De todas maneras vamos a tomar los aprendizajes y sugerencias que te sirvan a vos y por supuesto a Roberto, mi empresario más exigente.
Sigamos entonces, esta cifra no es solo un número más en las estadísticas tecnológicas, sino un reflejo de errores fundamentales que las empresas están cometiendo en su aproximación a la inteligencia artificial.
El Contexto Actual
La industria se encuentra en lo que Gartner denomina el "valle de la desilusión" de la IA generativa, la tercera fase del ciclo de adopción tecnológica.
Este momento crítico coincide con el lanzamiento poco impresionante de GPT-5 de OpenAI, alimentando el escepticismo sobre el potencial real de la IA para generar resultados a escala.
El Error Que Se Comete
Las organizaciones están repitiendo los mismos errores de la era de transformación digital: financiar prueba pilotos dispersos que no se conectan con el valor empresarial real.
La experimentación con IA se ha convertido en una trampa donde las empresas invierten en proyectos fragmentados sin una estrategia coherente de implementación y escalamiento.
La Metodología sugerida
El artículo propone un enfoque disciplinado para la experimentación con IA que debe incluir:
Enfoque en problemas centrales del cliente: No experimentar por experimentar, sino dirigir los esfuerzos hacia resolver necesidades reales y medibles.
Frameworks de evaluación estructurados: Utilizar criterios como intensidad, frecuencia y densidad para seleccionar casos de uso apropiados.
Experimentación de bajo costo: Diseñar pruebas que permitan iteración rápida sin comprometer grandes recursos.
Diseño para escalamiento: Desde el inicio, considerar cómo los experimentos exitosos pueden expandirse a través de equipos especializados ("equipos ninja").
Ignorar el hype: Mantener objetivos claros basados en métricas empresariales reales, no en tendencias del mercado.
Mensaje para los Robertos
La experimentación con IA no está rota, pero debe ser disciplinada. Igual que la dieta que vas a empezar hoy lunes.
El alto índice de fracaso no refleja las limitaciones de la tecnología, sino la falta de metodología estratégica en su implementación.
Para los líderes empresariales, este momento representa una oportunidad única: mientras otros se retiran debido a la desilusión, quienes adopten un enfoque metodológico y centrado en valor real pueden obtener ventajas competitivas significativas.
La clave no está en experimentar menos, sino en experimentar mejor.
En lugar de múltiples pruebas piloto desconectadas, necesitamos programas de experimentación coherentes que conecten directamente con objetivos de negocio y tengan un plan claro de escalamiento.
El futuro pertenece a quienes entienden que la IA no es una solución mágica, sino una herramienta poderosa que requiere la misma disciplina estratégica que cualquier otra inversión empresarial crítica.
Palabras finales de Roberto
Momento de honestidad: ¿tus pilotos de IA resuelven problemas reales de clientes o solo siguen tendencias?
Si no puedes responder esta pregunta en 30 segundos, probablemente estés en la trampa.
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