Muchos proyectos piloto de IA no avanzan más allá de la etapa de prueba porque se subestima la complejidad de la implementación. Un camino más claro hacia adelante comienza con la identificación de las partes interesadas, la comprensión de hacia dónde se mueve la complejidad y la definición de métricas para el valor creado.
¿Por qué tantos pilotos de IA no logran escalar?
Las organizaciones experimentan con la IA, prueban algunos casos de uso y ven resultados prometedores. Entonces, la iniciativa se queda en la fase piloto:
- No pasa a formar parte del modelo operativo.
- No crea un impacto empresarial medible a escala.
Deloitte informó que solo el 25 por ciento de los encuestados había movido el 40% o más de sus experimentos de IA a producción.1
McKinsey describió una situación similar: casi dos tercios de las organizaciones aún no habían escalado la IA más allá de unos pocos pilotos.2
En mi opinión, una de las principales razones es que las partes interesadas senior a menudo subestiman la complejidad del problema:
Una iniciativa de IA se presenta como una solución que eliminará la complejidad. En la práctica, traslada la complejidad a otro lugar.
Un ejemplo sencillo: un chatbot impulsado por IA
Considere un chatbot en un sitio web. El chatbot responderá automáticamente a las preguntas de los clientes y reducirá la carga de trabajo del equipo de soporte. Un gran porcentaje de las solicitudes se gestionará sin intervención humana.
Desde la perspectiva del cliente, esto funciona bien. Un usuario recibe una respuesta de inmediato y no necesita ponerse en contacto con el soporte.
La complejidad se elimina del recorrido del cliente.
Al mismo tiempo, parte de esa complejidad se transfiere al equipo de soporte y al equipo de IA que mantiene el sistema.
¿Qué cambia para los usuarios finales?
Para los usuarios finales, la pregunta principal es: ¿resolvió el chatbot el problema?
Una métrica inicial es la tasa de resolución en el primer contacto. Muestra cuántas solicitudes se resuelven sin escalación a un especialista de soporte.
¿Qué cambia para el equipo de soporte?
El equipo de soporte recibe las solicitudes que el chatbot no puede resolver. A veces, el chatbot escala demasiado tarde. El cliente ya ha dedicado tiempo a intentar resolver el problema y se siente frustrado cuando un especialista se une a la conversación.
A veces, el chatbot escala demasiado pronto. Transfiere el caso antes de recopilar suficiente información. El especialista de soporte recibe una solicitud incompleta y necesita volver a hacer las mismas preguntas.
Esto se puede cuantificar mediante:
- Tasa de escalamiento. Mida el porcentaje de solicitudes transferidas al equipo de soporte.
- Tasa de escalamiento tardío. Realice el seguimiento de los casos en los que el cliente experimentó fricción evitable antes del escalamiento.
- Contexto faltante. Mida con qué frecuencia los especialistas necesitan solicitar información que podría haberse recopilado antes.
- Carga de trabajo de soporte. Supervise los cambios en el volumen y la dificultad de las solicitudes de soporte.
El efecto a largo plazo en el equipo de soporte
También hay una cuestión a más largo plazo:
- ¿Cómo deberían formarse los especialistas de soporte?
Antes de que se introdujera el chatbot, los especialistas junior aprendían respondiendo preguntas sencillas. Con el tiempo, desarrollaban la experiencia necesaria para casos más difíciles.
Una vez que las solicitudes rutinarias se automatizan, el equipo de soporte recibe una mayor concentración de casos complejos. El modelo de formación antiguo ya no funciona.
La organización necesita una nueva forma de desarrollar la experiencia.
¿Qué cambia para el equipo de IA?
En producción, el chatbot se convierte en un sistema que requiere mantenimiento continuo.
Aparecen nuevas preguntas de los clientes. La base de conocimientos necesita actualizaciones. Las respuestas existentes deben seguir siendo precisas después de cada cambio. Los protocolos de seguridad deben revisarse.
Podemos cuantificarlo mediante:
- Tiempo para agregar un nuevo caso de uso. Mida cuánto tiempo se tarda en dar soporte a un nuevo escenario del cliente.
- Pruebas de regresión. Compruebe si los nuevos cambios afectan a casos de uso previamente soportados.
- Mantenimiento de la base de conocimientos. Realice un seguimiento del esfuerzo necesario para mantener la información actualizada.
- Cobertura de protocolos de seguridad. Confirme que los temas sensibles tengan reglas claras y rutas de escalamiento.
Las preguntas sobre reembolsos, finanzas, acceso a la cuenta o cambios en los pedidos complican aún más el caso… ¿Debe el chatbot responder la pregunta directamente? ¿Debe proporcionar orientación general? ¿Debe transferir la solicitud a un especialista?
Alguien debe definir estas reglas, probarlas y actualizarlas cuando cambie el contexto empresarial.
¿Realmente necesitamos métricas para las iniciativas de IA?
Una pregunta razonable es si todo este esfuerzo de medición es necesario. Mi respuesta es «¡Sí!». La propia discusión crea valor. Obliga al equipo a ser más específico:
- ¿Qué entendemos exactamente por un chatbot exitoso?
- ¿Qué tipo de escalamiento es aceptable?
- ¿Cuánto trabajo de mantenimiento puede gestionar el equipo de IA?
- ¿Cómo formaremos a los especialistas de soporte?
Incluso cuando no se dispone de los valores exactos de los KPIs, esas preguntas mejoran la calidad de la implementación.
McKinsey analizó 12 prácticas de adopción y escalamiento para la IA generativa. Cada práctica tuvo una correlación positiva con el impacto en el EBIT. Entre las prácticas incluidas en el estudio, el seguimiento de KPIs bien definidos para soluciones de IA generativa tuvo el mayor impacto en el resultado final.3
El seguimiento continuo de las métricas relacionadas con cada piloto de IA requiere disciplina. La plataforma BSC Designer puede facilitar significativamente este proceso al garantizar la coherencia en la medición del desempeño y alinear los KPIs con el contexto empresarial requerido.
Empiece con métricas de complejidad
Cada proyecto de IA necesita su propio conjunto de indicadores. Aun así, hay algunas áreas comunes que vale la pena revisar en casi cualquier implementación. La primera es la complejidad.
La complejidad es difícil de cuantificar: observe las áreas en las que la organización invierte tiempo, esfuerzo y presupuesto. Busque comunicación repetida, revisiones manuales, decisiones retrasadas y excepciones.
Los buenos candidatos son:
- Tiempo de gestión de excepciones. Mida el esfuerzo necesario para resolver casos que el sistema de IA no puede gestionar.
- Comunicación repetida. Realice el seguimiento de interacciones adicionales causadas por falta de contexto o respuestas poco claras.
- Revisiones manuales. Mida el volumen de casos que requieren validación humana.
- Esfuerzo de mantenimiento. Realice el seguimiento de los recursos necesarios para actualizar y probar el sistema.
- Costes de control. Supervise el esfuerzo necesario para gestionar los riesgos de seguridad y cumplimiento.
Estas métricas muestran dónde se ha movido la complejidad después de la automatización.
Mida la confianza empíricamente
La segunda área es la confianza. Las Partes Interesadas preguntarán si el resultado de la IA es fiable. Esta pregunta se vuelve difícil cuando el resultado final depende de los datos de entrada, el modelo, la base de conocimiento, los controles y el proceso de escalado.
La confianza puede medirse empíricamente. El equipo puede probar el sistema con datos conocidos, identificar modos de fallo típicos y comprobar qué sucede si combinamos varios sistemas que fallan de diferentes maneras.
Pasar del piloto a la implementación
Para pasar de pilotos de IA a una implementación a gran escala, revise las iniciativas de IA existentes desde las perspectivas de las partes interesadas, la complejidad y la confianza.
Un taller estructurado puede ayudar al equipo a responder a algunas preguntas prácticas:
- Partes interesadas. ¿Quién se ve afectado por la iniciativa de IA?
- Valor esperado. ¿Qué mejora debería experimentar cada parte interesada?
- Complejidad transferida. ¿Dónde aparece la nueva carga de trabajo?
- Capacidades. ¿Qué sistemas, recursos y habilidades se requieren?
- Riesgos. ¿Qué puede salir mal durante la implementación?
- Métricas. ¿Cómo supervisará el equipo el progreso y los resultados?
El Strategy Execution Canvas puede utilizarse como punto de partida para este debate. Ayuda a conectar las necesidades de las partes interesadas con los objetivos, las capacidades, los riesgos, las suposiciones y las métricas.
- The State of AI in the Enterprise, Deloitte, 2026 ↩
- Are Your People Ready for AI at Scale?, Alex Camp, Drew Goldstein, Laura Pineault, Holly Price, y Nicolette Rainone, McKinsey & Company, 2026 ↩
- El estado de la IA: cómo las organizaciones se están reconfigurando para capturar valor, Alex Singla, Alexander Sukharevsky, Lareina Yee y Michael Chui, con Bryce Hall, McKinsey & Company, 2025 ↩
Alexis Savkin es arquitecto de estrategia y fundador de BSC Designer, una plataforma de software de ejecución de la estrategia con el cuadro de mando integral como núcleo. Ayuda a las organizaciones a traducir la estrategia en objetivos medibles, KPI e iniciativas. Alexis es el creador del Strategy Execution Canvas, autor de más de 100 artículos sobre estrategia y medición del desempeño, y ponente habitual.