¿Qué aprenderas en este artículo?
La mayoría de adopciones de IA fallan no por la tecnología, sino por el enfoque de adopción y por la gestión del cambio con la personas.
En este artículo te explico 4 principios clave para adoptar la IA con más éxito.
Contenidos del artículo
- 1 La adopción de la IA no está fallando por la tecnología
- 2 ¿Por qué es tan difícil una adopción exitosa de la IA?
- 3 Qué podemos aprender de otras tecnologías “disruptivas”
- 4 Cada organización parte de un punto distinto
- 5 Cada rol tiene sus propios retos con la IA
- 6 ¿Por qué estos cuatro principios?
- 7 1️⃣ Empieza por problemas de negocio, no por la tecnología
- 8 2️⃣ Prioriza pocos casos de uso, con impacto y datos disponibles
- 9 3️⃣ Prepara procesos, gobernanza y roles antes de escalar
- 10 4️⃣ Invierte en adopción: formación, comunidad y liderazgo
- 11 Reflexión para ti
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La adopción de la IA no está fallando por la tecnología
Si estás leyendo esto, probablemente en tu organización se hable mucho de IA. Puede que incluso tengáis pilotos, como el caso habitual de los chatbots, usar herramientas que impulsan los fabricantes como Copilot o incluso automatizaciones “prometedoras” con Agentes IA.
Y aunque la narrativa oficial sea de revolución, posiblemente sigues siendo escéptico con la IA.
Yo también lo soy. En muchas conversaciones con directivos, managers y equipos, aparece la misma sensación: esto debería dar más valor del que está dando. No porque la tecnología no funcione, sino porque adoptar IA de forma exitosa es bastante más difícil de lo que parece.
En este artículo quiero compartir cómo lo veo yo, qué patrones se repiten y qué principios me están ayudando a acompañar adopciones de IA que sí generan impacto real. Con sentido común y crítico, como debería ser siempre.
¿Por qué es tan difícil una adopción exitosa de la IA?
El primer problema son las expectativas exageradas que crea la industria de la IA, especialmente a corto plazo. Se vende que nos hace a todos más rápidos, eficientes y que nos da ventaja competitiva. Tanto a nivel profesional como empresarial. Y eso nos genera la presión de hacer algo ya, aunque no esté claro el para qué. Nadie quiere parecer pasivo y al margen de esta revolución.
El segundo problema es que muchas organizaciones confunden probar tecnología con adoptarla. Probar es fácil: un piloto, una demo, una prueba de concepto. Adoptar implica cambiar cómo se trabaja, cómo se decide y cómo se mide el valor.
Y el tercero, quizá el más delicado, es el factor humano. La IA toca procesos, pero también roles. Y eso nos da miedo, muchas veces con razón. Cuando hemos ganado conocimiento y un cierto status, la IA nos puede ayudar a mejorar nuestro impacto. Pero también a hacernos prescindibles. Yo no soy ingenuo, no sé tú.
La combinación de estos tres factores hace que las decisiones de la IA: o se pasan de frenada invirtiendo mucho y mal, o se quedan a medio camino en forma de pilotos que no escalan.
Yo no veo a muchas organizaciones reales en 2026 desplegando sistemáticamente casos de uso espectaculares y de impacto rotundo en el negocio. No sé tú.
Qué podemos aprender de otras tecnologías “disruptivas”
Esto no es la primera vez que pasa. Ni será la última. Las tecnologías disruptivas traen el “hype”. Lo vimos con los ERP, con el big data, con el cloud o con Agile.
En todos estos casos, las organizaciones que tuvieron mejores resultados hicieron algo parecido: no se centraron en la herramienta, sino en solucionar problemas reales y compartidos por la organización.
🏋️ Ejemplo de mi caso favorito, los gimnasios GymTonic: Cuando decidieron digitalizar la relación con el cliente hace años, no empezaron desarrollando una app porque sí. Lanzaron la iniciativa porque la rotación de clientes churn estaba subiendo y nadie entendía bien por qué. La tecnología vino después, como medio, no como fin.
La IA no es diferente. Cambia la velocidad y la potencia, pero las reglas de adopción organizativa siguen siendo sorprendentemente parecidas.
Cada organización parte de un punto distinto
Un error habitual es tratar la adopción de la IA como algo común a todas las empresas. No es lo mismo GymTonic que un gran banco, o que una empresa industrial. Cada empresa tiene su contexto propio, tanto externo como interno.
Además del tipo de empresa, no están igual de preparadas. Algunas tienen datos de calidad y procesos claros. Otras no. Algunas tienen cultura de experimentación. Otras penalizan el error.
Pretender aplicar recetas o metodologías estándar para la IA sin tener en cuenta ese punto de partida es una forma bastante segura de estrellarse.
Y estos cuatro principios que te presentaré después funcionan bien, porque ayudan a cada empresa a encontrar su camino.
Cada rol tiene sus propios retos con la IA
Entender esto es necesario para reducir la incertidumbre de las iniciativas de IA, que afectan a todos los niveles de la organización.
Si no tenemos en cuenta el contexto y necesidades de todos los roles, no esperemos que colaboren en la puesta en marcha de esta tecnología.
La dirección se enfrenta a decisiones de inversión, riesgo y reputación. Tienen presión para comenzar rápido, pero frenarán los pilotos si no ven claro su impacto.
Los managers tienen que traducir convertir las iniciativas en resultados, con limitaciones de recursos y el trabajo diario que no afloja. Pueden tener dificultades para alinear a diferentes equipos o riesgos en cumplir sus objetivos.
Los equipos pueden pensar que no se les tiene en cuenta a la hora de decidir los cambios en los procesos o roles, y por ello frustrarse.
🏋️ En el caso de GymTonic, se lanzó una funcionalidad en la app de clientes para personalizar entrenamientos con IA. Los problemas no vinieron de la tecnología, que funcionaba bastante bien, sino de la gestión del cambio.
- No se involucró a los técnicos de fitness a la hora de entrenar el modelo. Por ello, algunas recomendaciones de entrenamiento eran erróneas al principio, y eso causó desconfianza.
- No sé formó bien a los técnicos, por lo que esa desconfianza se transmitía también a los clientes.
Lo que me dice mi experiencia, y lo que dicen informes como el del MIT (1), es que la IA revela lagunas en los procesos o en las decisiones que antes no eran tan visibles.
¿Por qué estos cuatro principios?
Estos principios que verás a continuación ayudan a gestionar la incertidumbre y a alinear a las personas en una organización.
Los dos primeros hablan de orientación a negocio de las iniciativas para no perderse con la tecnología, y de priorizar bien los casos de uso de IA.
Los dos segundos explican como hacer que cuando se escale la IA se haga de una manera ordenada y que gestione bien el cambio.
1️⃣ Empieza por problemas de negocio, no por la tecnología
Podemos comenzar por implementar herramientas conocidas como ChatGPT, Copilot, RAG (Retrieval Augmented Generation) o un modelo LLM de código abierto como Llama.
En algunos casos puede ser una buena decisión, porque cuando son herramientas generales y “aprobadas” por la organización, los trabajadores los usarán si se les entrena.
¿Pero ofrecen un retorno de inversión adecuado? Una barra libre de Copilot es muy cara.
En otros casos podemos querer implementar sistemas corporativos como un chatbot público o automatizar procesos del ERP. Pero, ¿puede que el CEO los frene si percibe riesgo reputacional? ¿O que pasa si los equipos no participan y la automatización de procesos presenta riesgo de fallo?
🏋️ Si comenzamos como en el caso de GymTonic con problema de negocio claro, como la pérdida de clientes, será más fácil alinear el apoyo de la dirección, managers y equipos y reducirá la posibilidad de invertir mal los recursos.
Además, si la iniciativa con IA soluciona el problema de negocio, esta tecnología ganará credibilidad en la organización para enfocar siguientes casos.
2️⃣ Prioriza pocos casos de uso, con impacto y datos disponibles
Dos anti-patrones clásicos son: 1) desplegar demasiados casos de uso a la vez y 2) impulsar iniciativas sin un retorno de inversión claro.
Con la IA, varios departamentos pueden poner en marcha iniciativas a la vez. Porque todo parece posible y urgente.
Pero la realidad es que la capacidad de adopción es limitada, sobre todo al principio. Los equipos de tecnología ya suelen ir saturados de trabajo. Aumentar las iniciativas simultáneas (work in progress, WIP) probablemente aumentará su tiempo de entrega y reducirá su calidad.
Así pues, tendremos que escoger bien qué iniciativas poner en marcha. Eso requiere priorizar bien y entender:
- El retorno esperado de cada iniciativa.
- Que tenemos los recursos económicos, técnicos y humanos disponibles.
Continuando con el caso de la IA en GymTonic, se identificaron más de 20 posibles casos de uso, p.e.:
- Recomendaciones automatizadas de entrenamiento.
- Optimización del uso de sesiones y salas.
- Análisis de feedback y reseñas de clientes.
- Ayudar a entrenadores con insights sobre los dientes, y otras.
Y se escogió la optimización de sesiones y salas. Posiblemente no era la más vistosa. Pero se cuantificaba el problema de negocio bien y se contaban con datos. Eso facilitó que se pudiera conseguir un retorno real.
Y a partir de ahí, se aprendió y se continuó con otras iniciativas.
3️⃣ Prepara procesos, gobernanza y roles antes de escalar
Este es otro principio que he visto fallar directamente en varias organizaciones, p.e.:
- No existe un proceso definido para gestionar la demanda. Las iniciativas IA se proponen de manera ad-hoc.
- Los equipos técnicos deben decidir sobre requisitos o riesgos, pero la responsabilidad debería estar en los roles de negocio.
- No existe suficiente calidad de datos antes de entrenar a los modelos.
Eso facilita que salgan iniciativas adelante sin un riesgo o ROI controlado, o que se paren pilotos porque legal o seguridad intervinieron al detectar riesgos.
Cuando se hacen pilotos o pruebas de concepto esto no suele ser un problema. Pero cuando se quiere escalar en inversión o en impacto de las iniciativas de IA, entonces no tener los procesos y el gobierno claros es un problema clarísimo.
Es mejor comenzar a preparar el escalado antes de que llegue la presión por escalar.
4️⃣ Invierte en adopción: formación, comunidad y liderazgo
La IA es una tecnología con un impacto organizativo y una incertidumbre muy elevados. Eso lo compartimos casi todos.
Y también hemos visto anteriormente la complejidad del cambio a nivel de procesos, tecnologías y sobre todo, las personas.
Por eso requiere tiempo y ganar madurez progresivamente. Necesita liderazgo visible y espacios de aprendizaje.
Formar no es solo enseñar a usar herramientas, sino ayudar a entender límites, riesgos y buenas prácticas.
Crear comunidad permite compartir aprendizajes reales, no solo éxitos. Y también favorece que los equipos se apoyen al lanzar las iniciativas.
Y el liderazgo es fundamental. Es necesario para gestionar el cambio e impulsar los cambios sólidos y sostenibles en la organización.
🏋️ Una de las mejores decisiones de GymTonic al adoptar la IA fue que no se encapsuló como una responsabilidad de IT. Se lanzó un grupo transversal con directivos, managers y técnicos de fitness.
Este grupo:
- Priorizó las iniciativas de IA en las que se invertía.
- Diseño los cambios en procesos, roles y organización.
- Definió las iniciativas y la formación necesaria, y…
- Alineó a los diferentes roles durante el aprendizaje y la gestión del cambio.
Este grupo fue el que más impactó en la adopción exitosa de la IA en los gimnasios GymTonic.
Reflexión para ti
Aquí van algunas preguntas:
-
- ¿Qué te ha parecido esta experiencia?
- ¿Te puede ayudar en tu organización?
- ¿Qué principio está fallando en tu empresa?
📩 Te invito a que pienses sobre estas preguntas, y contactes conmigo si quieres comentar alguna. ¡Contesto siempre, y a mano!
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