Por: Nicolás Camhi, CEO de Vambe
Cuando hablamos de inteligencia artificial, la frase “eres lo que comes” no puede estar mejor aplicada, pues la realidad es que no importa si tienes la tecnología más nueva del mercado: si los datos con los que se alimenta no son los adecuados, las empresas nunca obtendrán los resultados que buscan.
La adopción de inteligencia artificial ha aumentado de manera exponencial en América Latina, pero muchos proyectos se quedan en fase piloto o generan resultados erráticos. Un informe de McKinsey señala que el 88% de las empresas usan inteligencia artificial de manera frecuente en alguna rama de su negocio, pero apenas una tercera parte ha empezado a escalar su uso.
Las dificultades para implementar soluciones de IA a gran escala se deben, en parte, a errores en su entrenamiento, diseño y despliegue. Es decir, a los datos que procesa y que utiliza para tomar decisiones automatizadas. Estos son algunos de los más comunes:
1. No definir claramente para qué sirve la IA
Una de las fallas más recurrentes es comenzar a usar IA sin un objetivo medible.
“El problema no suele ser el código, sino la visión y la ejecución”, advierte Nicolás Camhi, CEO de la empresa de soluciones de IA, Vambe. “Cada proyecto debe empezar con la pregunta: ‘¿qué problema de negocio vamos a resolver y cómo lo medimos?’”
Si la empresa no define qué debe lograr el modelo —por ejemplo, “calificar leads en menos de 2 horas” o “reducir consultas repetitivas en 40 %”—, difícilmente se verá beneficio real.
2. Usar datos de mala calidad o inadecuados
El entrenamiento falla si los datos están incompletos, sesgados o desordenados. Un análisis reciente detalla que datos inadecuados erosionan la capacidad predictiva del modelo. Siguiendo la analogía de que “eres lo que comes”, al proveer de datos inadecuados —”chatarra”— al modelo, las empresas evitan que reciba la información que realmente puede aportar valor de negocio.
3. Empezar con expectativas poco realistas
Uno de los principales errores en la implementación de IA es asumir que resolverá todos los problemas sin necesidad de supervisión humana.
Sobreestimar su poder a menudo conduce a inversiones innecesarias. Por ejemplo, una empresa puede esperar que la IA automatice completamente el servicio al cliente, solo para descubrir que las consultas complejas aún necesitan agentes humanos. Esto crea frustración y retrasa la adopción.
“La IA funciona mejor cuando se aplica a tareas específicas y bien definidas, como la detección de fraudes o la automatización de procesos”, señala Camhi. “La automatización no significa que desaparezca el humano. Significa que el humano debe centrar su acción donde tiene ventaja competitiva”.
4.Saltarse la fase de prueba y supervisión
El entrenamiento no termina al producir el modelo: un estudio señala que muchas fallas vienen por lanzar sin probar en escenarios reales o sin seguimiento constante.
Para evitarlo, es indispensable probar los modelos con datos reales antes del despliegue, monitorear el rendimiento del modelo y realizar actualizaciones que respondan a cambios en los datos o el contexto.
5. No integrar la IA con los procesos de negocio
La IA no vale lo mismo si opera en “la nube aislada” sin conexión al flujo comercial. Sin embargo, muchas empresas tratan la IA como un módulo más en lugar de integrarla a sus procesos operativos y comerciales..
Si bien es necesario tener algunos candados, una IA será fuerte en la medida en que pueda integrar más información de su contexto.
La IA es una herramienta poderosa, pero sin diseño, datos y supervisión adecuados, puede generar más ruido que resultados. Evitar errores desde el diseño incrementa las probabilidades de que el entrenamiento de IA sea efectivo y genere valor real. En un entorno en que el ruido en torno a la IA es alto, la diferencia la hacen los proyectos bien planteados y bien ejecutados.
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