Los errores en inteligencia artificial que las empresas no pueden repetir en 2026

El 2026 se perfila como un año decisivo para la adopción de inteligencia artificial (IA) en las empresas. En la mayoría de los sectores, la tecnología ya dejó de ser experimental y forma parte de los planes estratégicos corporativos. Sin embargo, la experiencia acumulada durante 2025 dejó en evidencia que incorporar IA no garantiza, por sí sola, mejoras en eficiencia, productividad o resultados económicos.

Douglas Rodríguez, CEO de Grishen, sostiene que buena parte de los proyectos de inteligencia artificial desarrollados en el último año no fracasaron por limitaciones técnicas, sino por errores en la forma en que se definieron y aplicaron. “Se vieron iniciativas técnicamente sofisticadas, con inversiones relevantes, que no lograron generar impacto real en el negocio”, señala. En muchos casos, agrega, la IA fue utilizada como una solución general para problemas que requerían primero una revisión de procesos, roles y objetivos.

Uno de los errores más frecuentes fue intentar aplicar inteligencia artificial sobre procesos mal definidos, fragmentados o altamente dependientes de decisiones informales. La tecnología, advierte Rodríguez, no corrige deficiencias estructurales ni reemplaza automáticamente el criterio humano. Su mayor aporte se da cuando ejecuta o asiste tareas específicas dentro de procesos diseñados para absorber ese valor. Cuando esto no ocurre, el resultado suele ser la degradación del proceso en lugar de su mejora.

Otro punto crítico fue la definición de los casos de uso de IA. En muchos proyectos, esta tarea quedó exclusivamente en manos de perfiles técnicos o proveedores de soluciones. Si bien estos actores son clave para la implementación, no siempre son los más indicados para decidir dónde la IA genera valor. Las experiencias más exitosas, explica el CEO de Grishen, fueron aquellas lideradas por especialistas en negocio y procesos, con conocimiento suficiente de la tecnología para evaluar posibilidades, pero sin dependencia de herramientas o proveedores específicos.

La validación en entornos irreales fue otro de los problemas recurrentes. Durante 2025 se multiplicaron las pruebas de concepto que funcionaron correctamente en escenarios controlados, pero fallaron al pasar a producción. Las causas se repitieron: datos de prueba alejados de la realidad, integraciones incompletas y ausencia de usuarios reales operando el proceso. “La inteligencia artificial es altamente sensible al contexto. Probarla fuera de las condiciones reales genera una falsa sensación de viabilidad”, advierte Rodríguez.

También se detectó una confusión frecuente entre herramientas de IA y agentes de IA. Mientras las primeras dependen del uso que cada persona haga de ellas, los agentes están diseñados para ejecutar tareas de forma autónoma dentro de un proceso, con mínima intervención humana. No distinguir correctamente entre ambos enfoques llevó a expectativas mal alineadas y resultados inconsistentes en términos de productividad empresarial.

Finalmente, muchos proyectos fueron evaluados principalmente con métricas técnicas, como precisión o tiempos de respuesta, dejando en segundo plano el impacto real en el negocio. Para Rodríguez, ese enfoque termina debilitando la toma de decisiones. “El éxito de una iniciativa de inteligencia artificial en empresas no se define por indicadores técnicos, sino por su capacidad de reducir costos, acortar tiempos de ciclo, aumentar capacidad operativa o mejorar la experiencia del cliente”, sostiene.

La conclusión es clara, la adopción de inteligencia artificial ya no es experimental. En 2026, el diferencial no estará en quién implemente más modelos o pilotos, sino en quién logre alinear la IA con procesos maduros, incentivos adecuados y objetivos de negocio bien definidos. La experiencia de 2025 dejó señales suficientes. Ignorarlas sería el verdadero error.