Más del 60% de los proyectos de IA en empresas no llegan a producción. No porque la tecnología falle —los modelos funcionan, las herramientas están maduras, los casos de uso son reales. Fallan porque se cometen los mismos errores una y otra vez. Los he visto en bancos, retailers, startups y empresas industriales en LATAM. El patrón es casi siempre el mismo.
Lo que sigue son los 7 errores que más matan proyectos de IA corporativa en 2026 —con lo que realmente funciona en su lugar. Si reconoces alguno de estos en tu organización, es una buena señal: significa que puedes corregirlo antes de que el proyecto muera.
Error 1: Arrancar con tecnología, no con un problema real
El error más frecuente: llegar al proyecto diciendo "queremos implementar IA generativa" sin tener claro qué proceso van a mejorar. El resultado típico es un chatbot que nadie usa o un dashboard de IA que no responde ninguna pregunta real del negocio. La IA se convierte en un proyecto de exhibición, no en una herramienta de trabajo.
Lo que funciona: empezar con el dolor. ¿Cuánto tiempo pierde tu equipo en tareas manuales que se repiten? ¿Qué decisión toman hoy de forma lenta que con datos podrían tomar más rápido? ¿Qué proceso genera cuellos de botella constantes? Ese es el punto de partida. La tecnología viene después.
Error 2: No involucrar al equipo antes de desplegar
La IA no se adopta por decreto. Si el equipo que va a usar la herramienta no entiende para qué sirve —o siente que los va a reemplazar—, la resistencia pasiva termina matando el proyecto aunque técnicamente funcione. He visto herramientas excelentes con cero adopción interna porque nadie explicó el "para qué" antes de hacer el despliegue.
Los proyectos que tienen más éxito siempre incluyen una fase de sensibilización con el equipo antes de desplegar cualquier herramienta: qué va a cambiar, qué no va a cambiar, y cómo la IA va a hacer su trabajo más fácil, no más amenazante. Esto no es opcional —es parte del diseño del proyecto.
Error 3: Confundir «darle acceso a ChatGPT» con capacitar al equipo
Darle acceso a tu equipo a ChatGPT o Copilot y esperar que los resultados lleguen solos es como comprar software de diseño y esperar que todos sepan usarlo. El acceso sin estructura no produce resultados —produce frustración y la conclusión de que "la IA no sirve para nuestro caso".
Equipos que recibieron capacitación estructurada en IA —con casos de uso específicos al rol, flujos reales de trabajo y criterios de calidad claros— reportan entre 3x y 5x más impacto en productividad que los que solo recibieron acceso a la herramienta. La diferencia no está en la herramienta; está en saber usarla para el problema correcto de la forma correcta.
Error 4: No definir cómo van a medir el impacto
"Queremos ser más eficientes con IA" no es un objetivo medible. Si no defines antes del despliegue qué vas a medir —horas ahorradas por semana, tasa de resolución en primera respuesta, velocidad del ciclo de análisis, precisión de predicciones—, no vas a poder justificar la inversión cuando te pregunten, y tampoco vas a saber si está funcionando o no.
Un proyecto de IA bien diseñado define los KPIs antes de escribir la primera línea de código. Y esos KPIs deben importarle al negocio, no solo al equipo técnico. Si el único que entiende la métrica de éxito es el data scientist, el proyecto va a tener problemas de sponsorship cuando llegue el momento de escalar.
Error 5: Ignorar la gobernanza desde el principio
La IA generativa introduce riesgos que el equipo técnico no siempre anticipa: ¿Quién tiene acceso a qué datos? ¿Qué pasa si el modelo alucina en un documento legal o en una recomendación financiera? ¿Dónde quedan los prompts con información sensible de clientes? ¿Qué herramientas están aprobadas por seguridad informática?
No necesitas un departamento de compliance completo para arrancar, pero sí un mínimo de gobernanza desde el primer día: qué herramientas están aprobadas, qué datos no deben entrar a modelos externos, quién revisa los outputs en procesos críticos, y qué hace el equipo cuando el modelo se equivoca. Sin eso, el primer incidente de datos o de decisión errónea puede paralizar todo el programa.
Error 6: El piloto que nunca termina
Hay equipos que llevan 18 meses en "fase piloto" con IA. El problema no es la tecnología —es que nunca se definieron los criterios de éxito para pasar a producción. El piloto eterno consume presupuesto y tiempo sin generar valor real, y termina matando el entusiasmo del equipo y el sponsorship ejecutivo.
Un buen piloto dura 6-8 semanas, tiene métricas claras de éxito definidas al inicio, y termina en una decisión ejecutiva: escalar, pivotar o cancelar. Si no puedes tomar esa decisión, el piloto no estaba bien diseñado desde el principio.
Error 7: Tratar la IA como un proyecto de TI, no de negocio
Si el proyecto de IA es responsabilidad exclusiva del área de tecnología, tiene alta probabilidad de fracasar. Los proyectos que funcionan tienen tres elementos: sponsorship ejecutivo visible (alguien en el C-level que lo impulsa), un dueño de negocio que se beneficia directamente del resultado, y KPIs que importan al negocio —no solo métricas técnicas como "accuracy del modelo" o "latencia de respuesta".
La IA no es un upgrade de infraestructura —es un cambio en cómo trabajan las personas. Eso requiere gestión del cambio, comunicación interna y liderazgo ejecutivo. Si el CEO o el CTO no lo están mencionando en sus conversaciones de negocio, el proyecto probablemente no tiene el peso político suficiente para sobrevivir la primera resistencia interna.
Qué distingue a los equipos que sí lo logran
Hemos trabajado con más de 30 empresas en LATAM en programas de capacitación y adopción de IA —entre ellas equipos de Entel, BCP y Scotiabank. Los que tienen resultados reales comparten tres características: saben exactamente qué problema van a resolver antes de elegir la tecnología, tienen al equipo capacitado por roles antes de desplegar, y miden el impacto desde la primera semana.
El patrón que más funciona es: diagnóstico honesto de madurez → programa de capacitación por roles (no genérico para todo el equipo igual) → piloto acotado con métricas → decisión de escala. Ese ciclo completo puede correr en 10-12 semanas si está bien ejecutado.
En DataPath para empresas trabajamos exactamente en eso: desde el diagnóstico de madurez hasta el acompañamiento en el primer despliegue en producción. Los programas cubren automatización de procesos con herramientas como n8n y agentes de IA, y si el equipo técnico necesita profundizar en arquitectura agentic, la ruta de AI Agentic Engineer está disponible como parte del programa corporativo.
Si estás evaluando cómo adoptar IA en tu equipo sin repetir los errores que ya cometieron otros, el primer paso es una conversación sin costo sobre tu caso específico. Entra a /empresas y cuéntanos qué proceso quieres mejorar y qué tamaño tiene el equipo. Desde ahí armamos el diagnóstico.
