Por qué fracasan los proyectos piloto de IA

Un número llamativo de proyectos de IA funcionan a la perfección y aun así no aportan nada. El patrón se repite lo bastante como para ser previsible.

Parten de la tecnología

Alguien ve una capacidad y busca dónde aplicarla. Los proyectos que triunfan parten de un proceso que es caro por lento, y después preguntan si la tecnología ayuda.

Si no sabe nombrar las horas que se pierden hoy, el piloto no tiene destino.

Nadie definió el éxito

"Explorar la IA" no se puede evaluar, así que nunca termina. Un piloto útil declara su objetivo antes de empezar: reducir el procesamiento de facturas de cuatro minutos a uno, con un noventa y cinco por ciento de acierto, medido sobre doscientos documentos.

Esa es una frase en la que se puede estar equivocado, y por eso merece la pena ejecutarla.

La demostración usó ejemplos fáciles

Diez documentos limpios elegidos por quien montó el piloto. En producción está el escaneo torcido, la corrección a mano, el proveedor que cambió el diseño y el que viene en otro idioma.

Pruebe sobre una muestra aleatoria de trabajo real, con los casos incómodos incluidos, o estará midiendo otra cosa.

La salida no iba a ninguna parte

El modelo da la respuesta correcta y una persona la reteclea en el sistema contable. El cuello de botella nunca fue leer, sino introducir. Sin integración, ha movido el trabajo en lugar de eliminarlo.

Nadie se hizo cargo después

El entusiasta que lo montó volvió a su puesto. Nadie vigila el acierto, reentrena ni gestiona las excepciones. La calidad se degrada, la confianza se erosiona y el personal vuelve discretamente al proceso anterior.

No se contó con las personas afectadas

Presentado como una orden, se percibe como una amenaza y se sabotea. Presentado como "esto hace la parte pesada, usted revisa", se adopta. El encuadre no es cosmético: determina si la gente reporta los errores o los esconde.

Cómo es un piloto que sí funciona

• Un proceso concreto, con su coste actual medido
• Un objetivo de acierto definido y un conjunto de prueba real
• Integración con el sistema donde la salida tiene que aterrizar
• Un responsable con nombre tras la puesta en marcha, con tiempo asignado
• Las personas que hacen el trabajo implicadas desde la primera semana
• Una fecha para decidir: adoptar, ajustar o abandonar

Este último punto importa. Un piloto sin fecha de decisión se convierte en un experimento permanente que nadie quiere cerrar.

Definimos los proyectos así en implementación de IA.