La inteligencia es artificial, las pérdidas son reales: por qué las empresas siguen despilfarrando dinero en redes neuronales

Cada vez más empresas invierten en inteligencia artificial, pero los retornos reales de esos proyectos siguen siendo escasos. Una encuesta de Gartner mostró que solo el 28% de las soluciones en infraestructura y operaciones de TI cumplen las expectativas de retorno de la inversión, y uno de cada cinco proyectos termina en fracaso.

Se trata de proyectos en el ámbito de la infraestructura y la operación de sistemas de TI, donde las empresas intentan automatizar procesos con inteligencia artificial. A pesar del gran interés, la implantación a menudo se estanca. En el estudio participaron 782 responsables de estas áreas, y la mayoría reconoció: lograr resultados es más difícil de lo que parecía al principio.

La razón principal de los fracasos es sencilla. Las empresas asumen tareas demasiado ambiciosas o comprenden mal los límites de los proyectos. Cuando la inteligencia artificial no encaja en los procesos reales, no aporta valor. Más de la mitad de los encuestados se encontraron al menos con un fracaso y lo atribuyeron a expectativas excesivas. Muchos confiaban en que el sistema automatizaría rápidamente tareas complejas, reduciría costes y solucionaría problemas antiguos. En la práctica, esas expectativas no se cumplen, la confianza cae, y los proyectos se congelan.

Los fallos se producen con mayor frecuencia en sistemas de corrección automática de errores, en infraestructuras autorreparables y en la gestión de flujos de trabajo entre servicios. Estas tareas requieren alta precisión y previsibilidad, y las herramientas actuales no siempre soportan tales cargas.

También influyen problemas más mundanos. El 38% de los participantes señaló la falta de especialistas, otros tantos señalaron la baja calidad o la falta de datos. Sin datos preparados y equipos competentes, incluso las ideas prometedoras no llegan a buen puerto.

Aun así, existen proyectos exitosos. En el 77% de las empresas consiguieron implementar al menos un escenario exitoso. La diferencia entre el éxito y el fracaso no estuvo en la «inteligencia» de los algoritmos, sino en la forma en que se implementaron. Los mejores resultados los obtienen quienes integran de inmediato la inteligencia artificial en los sistemas y procesos de trabajo existentes, en lugar de lanzar pilotos por separado. Cuando la tecnología forma parte del trabajo cotidiano, los empleados la adoptan antes.

El respaldo de la dirección es igualmente importante. Donde la alta dirección participa activamente en los proyectos, resulta más fácil acordar prioridades, eliminar barreras internas y mantener la financiación. Además, los equipos exitosos comienzan con objetivos realistas. Hoy día, las soluciones para la gestión de servicios de TI y la infraestructura en la nube producen el efecto más notable: en estas áreas ya existen enfoques probados y un valor empresarial claro.

En los próximos años, el gasto en infraestructura para inteligencia artificial solo crecerá y, según estimaciones, alcanzará el 54% de todo el gasto mundial en TI ya en 2026. En ese contexto, las empresas deben elegir con más cuidado dónde invertir. El enfoque más adecuado es vincular cada proyecto desde el principio a un objetivo empresarial concreto, evaluar riesgos y efecto esperado, y después establecer prioridades.

Por ahora muchas iniciativas se financian desde unidades aisladas, pero con el aumento de los costes las decisiones cada vez más pasan al nivel de los directores generales y financieros. Al final, el éxito lo determina no tanto la elección de ideas como su implementación y uso real dentro de la empresa.