Por qué los pilotos de IA no logran escalar y cómo pueden solucionarlo las empresas

Introducción

Un proyecto de IA puede parecer un éxito durante las pruebas y, aun así, tropezar con graves problemas cuando una empresa empieza a utilizarlo en sus operaciones diarias.

Una pequeña prueba piloto puede procesar facturas con precisión, responder a las preguntas de los clientes o ayudar a los empleados a completar sus tareas más rápidamente. Los resultados parecen prometedores y la dirección decide implantar el sistema en toda la empresa.

Pero, en cuanto más personas empiezan a utilizarlo, comienzan a surgir problemas.

La IA tiene dificultades para gestionar solicitudes inesperadas. Algunos sistemas de la empresa no intercambian la información correctamente. Los empleados se dan cuenta de que la herramienta requiere más intervención manual de lo previsto. Los costes operativos también comienzan a aumentar.

Esto no siempre significa que el proyecto de IA original se haya diseñado mal.

El problema es que un proyecto piloto exitoso y un sistema de producción fiable son dos cosas diferentes.

Llevar la IA a la fase de producción requiere algo más que buenos resultados en las pruebas. Las empresas deben prepararse para datos reales, mayores cargas de trabajo, fallos del sistema, problemas de seguridad y un soporte continuo.

Comprender estos retos antes de la puesta en marcha puede evitar que un proyecto prometedor de IA se convierta en un costoso problema operativo.

1. Un proyecto piloto exitoso no garantiza la preparación para la producción

Los proyectos piloto de IA suelen desarrollarse en un entorno controlado.

El equipo de desarrollo sabe qué problema debe resolver el sistema. Los datos de prueba suelen prepararse con antelación y solo un pequeño grupo de empleados utiliza la aplicación.

Estas condiciones facilitan demostrar lo que la tecnología puede lograr.

Sin embargo, las operaciones empresariales cotidianas rara vez son tan predecibles.

Pensemos en una empresa que prueba la IA para el procesamiento de facturas.

Durante la fase piloto, el equipo proporciona 100 facturas con formatos legibles e información completa sobre los proveedores. El sistema extrae los datos necesarios con precisión y ofrece resultados útiles.

Tras la implementación, recibe facturas de cientos de proveedores.

Algunos documentos están mal escaneados. Otros contienen diferentes divisas, carecen de números de orden de compra o presentan diseños poco habituales.

Es posible que la IA requiera ahora más correcciones manuales de lo previsto.

La prueba original demostró que la tecnología podía realizar una tarea concreta. No demostró que el sistema pudiera gestionar todas las situaciones con las que se encontraría la empresa.

Antes de ampliar la escala, las empresas deben identificar las condiciones que contribuyeron al éxito de la prueba piloto y examinar si esas condiciones se mantendrán iguales en la fase de producción.

2. Los datos empresariales reales generan problemas inesperados

La calidad de los datos es una de las razones más comunes por las que los sistemas de IA tienen dificultades tras su implementación.

Durante las pruebas, los equipos suelen trabajar con información seleccionada que es precisa, está organizada y es fácil de procesar.

Los sistemas de producción deben trabajar con información recopilada a través de las actividades empresariales cotidianas.

Esos datos pueden contener registros duplicados, datos obsoletos, campos que faltan y formatos inconsistentes.

Por ejemplo, un asistente de atención al cliente basado en IA puede funcionar bien al responder a preguntas de una base de conocimientos aprobada.

Sin embargo, es posible que la empresa lo conecte posteriormente con registros de productos, cuentas de clientes y documentos de soporte.

Si estas fuentes contienen información contradictoria, el asistente podría dar respuestas incorrectas.

Un producto podría aparecer como disponible en un sistema, mientras que otro sistema muestra que está agotado.

La IA no puede resolver de forma fiable todas las discrepancias sin unas reglas de negocio claras.

Por lo tanto, las empresas deben probar la IA con información realista antes de su implementación.

También necesitan personal encargado de mantener la calidad de los datos y corregir los problemas a medida que surjan.

Los buenos resultados obtenidos a partir de datos cuidadosamente preparados son útiles, pero no bastan para demostrar que un sistema está listo para su uso diario.

3. Es posible que los sistemas empresariales existentes no funcionen juntos sin problemas

Muchos proyectos piloto de IA funcionan de forma independiente del software que utiliza una empresa a diario.

Los desarrolladores pueden cargar archivos de muestra manualmente o conectar la IA a una base de datos temporal.

Esto es aceptable durante las primeras fases de prueba, ya que el objetivo principal es comprender si la idea funciona.

La puesta en producción requiere algo más fiable.

Es posible que la IA tenga que intercambiar información con software de CRM, plataformas ERP, aplicaciones financieras, herramientas de atención al cliente y bases de datos internas.

Estas conexiones plantean nuevos retos.

Un asistente de ventas basado en IA podría identificar un cliente potencial prometedor, pero fallar al intentar actualizar el CRM.

Una herramienta de procesamiento de facturas podría extraer el importe correcto, pero enviar la información en un formato que el sistema de contabilidad no pueda aceptar.

En ambos casos, la IA realiza la tarea que se le ha asignado, pero el proceso empresarial en su conjunto sigue sin completarse.

Antes de la implementación, los equipos deben probar el flujo de trabajo completo, incluyendo lo que ocurre cuando otro sistema deja de estar disponible.

Un recurso útil es esta guía sobre cómo llevar los proyectos piloto de IA a producción, que explica cómo las empresas pueden evaluar la preparación de los datos, la fiabilidad del sistema, la seguridad y los requisitos operativos antes de ampliar el uso de la IA.

El objetivo debe ser lograr que la IA funcione de forma fiable dentro de los procesos empresariales existentes, no simplemente conectar otra aplicación.

4. Las pruebas en producción deben abarcar más que la precisión

A menudo, un proyecto piloto se centra en si la IA produce la respuesta correcta o completa la tarea prevista.

La precisión es importante, pero solo es una parte de las pruebas de producción.

Las empresas también deben comprender cómo se comporta el sistema cuando varios usuarios acceden a él al mismo tiempo, cuando falta información o cuando surge una solicitud inesperada.

Supongamos que un asistente de IA gestiona 20 conversaciones con clientes durante las pruebas.

Puede que responda con rapidez y precisión.

Pero, ¿qué ocurre cuando 500 clientes intentan utilizarlo durante un periodo de mucha actividad?

Los tiempos de respuesta podrían aumentar. Algunas solicitudes podrían fallar y el coste de procesar cada conversación podría incrementarse.

Un plan de pruebas de producción debe examinar varias áreas:

• Precisión en el mundo real: ¿Puede el sistema gestionar información incompleta, inusual o mal formateada?
• Rendimiento: ¿Responde de forma fiable cuando aumenta el uso?
• Integración: ¿Puede intercambiar información correctamente con las aplicaciones empresariales conectadas?
• Seguridad: ¿Protege la información confidencial y respeta las restricciones de acceso?
• Gestión de fallos: ¿Qué ocurre cuando el modelo de IA u otro servicio deja de estar disponible?
• Revisión humana: ¿Pueden los empleados corregir errores y hacerse cargo de casos complicados?

Estas pruebas deben reflejar cómo utilizará realmente la empresa el sistema.

La empresa también debería acordar unos niveles de rendimiento aceptables antes del lanzamiento.

Por ejemplo, la dirección podría establecer objetivos en cuanto a la finalización satisfactoria de las tareas, el tiempo de procesamiento y el número de casos que requieran revisión manual.

Sin unos objetivos acordados, los equipos pueden tener dificultades para decidir si el sistema está listo.

5. Los riesgos de seguridad aumentan cuando más personas utilizan la IA

Es posible que un pequeño proyecto piloto de IA solo sea accesible para unos pocos empleados que utilicen información limitada.

Una vez implantado en toda la empresa, ese mismo sistema podría gestionar registros de clientes, documentos financieros, datos de empleados e información empresarial confidencial.

Esto genera responsabilidades adicionales en materia de seguridad.

Las empresas deben saber qué empleados pueden acceder a la aplicación de IA y a qué información puede acceder esta.

Un empleado de atención al cliente, por ejemplo, no debería tener acceso automático a registros financieros confidenciales simplemente porque ambos departamentos utilicen la misma plataforma de IA.

Las empresas también deben revisar cómo se transfiere la información entre sistemas y si los proveedores externos procesan o conservan datos empresariales.

Antes de una implantación más amplia, deben establecerse controles de permisos, registros de actividad, conexiones seguras y normas claras de tratamiento de datos.

Las revisiones de seguridad también deben continuar tras el lanzamiento, especialmente cuando se conecten nuevos departamentos o fuentes de datos.

Ampliar la IA sin revisar estos controles puede exponer información que nunca se pretendió compartir.

6. La falta de claridad sobre la titularidad dificulta la resolución de problemas en producción

Durante una fase piloto, los desarrolladores suelen supervisar el sistema de cerca.

Si algo falla, el equipo del proyecto puede investigar y corregir el problema.

Esta situación se complica cuando la IA empieza a dar soporte a las operaciones empresariales cotidianas.

¿Quién responderá si el sistema deja de funcionar fuera del horario de oficina?

¿Quién decide si una recomendación errónea es lo suficientemente grave como para detener la automatización?

¿Quién actualiza la información empresarial cuando cambian las políticas de la empresa?

Estas preguntas deben tener respuesta antes de la implementación.

Un sistema de IA en producción debe tener responsabilidades claras repartidas entre los equipos técnicos y de negocio.

Los desarrolladores pueden encargarse de los problemas de software, mientras que los responsables de departamento evalúan si la IA está generando resultados empresariales útiles.

Los equipos de operaciones pueden supervisar la disponibilidad del sistema, y los empleados pueden ocuparse de los casos que requieran criterio humano.

Sin esta estructura, los problemas pueden quedar sin resolver mientras los equipos discrepan sobre quién debe asumir la responsabilidad.

Una atribución clara de responsabilidades facilita mantener el rendimiento y responder rápidamente cuando algo sale mal.

7. Los costes pueden aumentar rápidamente tras la implantación

Los proyectos piloto de IA suelen implicar un uso limitado, lo que facilita el control de los costes.

Los sistemas de producción pueden ser diferentes.

Un mayor número de usuarios puede suponer más solicitudes de modelos, mayores gastos en la nube, un aumento del almacenamiento de datos y mayores requisitos de supervisión.

Algunos flujos de trabajo de IA también pueden requerir que los empleados revisen o corrijan los resultados con regularidad.

Por ejemplo, un sistema automatizado de procesamiento de documentos podría reducir el tiempo de introducción de datos, pero seguiría exigiendo que el personal de finanzas revise numerosas excepciones.

Si la empresa solo mide la velocidad de procesamiento, puede pasar por alto el coste de ese trabajo adicional.

Las empresas deben calcular el coste operativo total antes de ampliar la escala.

Esto incluye la infraestructura, el uso del software, el mantenimiento de la integración, el soporte técnico y la participación de los empleados.

También deberían comparar estos costes con el valor que aporta el sistema.

Un modelo de IA más económico no es necesariamente la mejor opción si los empleados dedican mucho más tiempo a corregir sus errores.

La verdadera medida del éxito no es lo barato que resulta el resultado generado por la IA, sino la eficiencia con la que ayuda a la empresa a completar una tarea útil.

8. Una implantación gradual reduce el riesgo de producción

Uno de los mayores errores que pueden cometer las empresas es introducir la IA en todos los departamentos inmediatamente después de una prueba piloto satisfactoria.

Una implantación total puede dificultar la identificación de problemas, ya que muchos usuarios y sistemas empiezan a depender de la tecnología al mismo tiempo.

Un enfoque gradual ofrece un mayor control.

Las empresas pueden empezar por ejecutar la IA en paralelo al proceso existente, sin permitir que realice cambios en tiempo real.

Esto permite a los empleados comparar los resultados de la IA con las decisiones empresariales habituales e identificar los errores.

El siguiente paso podría consistir en introducir el sistema en un departamento o en un pequeño grupo de usuarios.

Durante esta etapa, la empresa debe supervisar los tiempos de respuesta, la precisión, los fallos del sistema, los comentarios de los empleados y los costes operativos.

Una vez que el rendimiento sea estable, la empresa puede ampliar su uso.

Por ejemplo, una empresa que implemente un sistema de tramitación de facturas basado en IA podría empezar con un grupo de proveedores.

Tras confirmar que la extracción de documentos, las reglas de aprobación y las conexiones con el ERP funcionan correctamente, puede incorporar a más proveedores.

Si surgen problemas, la empresa puede corregirlos antes de que el sistema afecte a un volumen mucho mayor de transacciones.

Todo plan de implantación debe explicar también cómo volver al proceso anterior si algo sale mal.

Los empleados necesitan una alternativa fiable cuando un sistema automatizado deja de estar disponible.

Esto evita que un fallo técnico provoque la paralización total de una operación empresarial importante.

9. La IA requiere supervisión tras su puesta en marcha

La puesta en marcha de un sistema de IA no significa que el desarrollo y las pruebas hayan terminado.

La información empresarial cambia. Los clientes plantean nuevas preguntas, los empleados siguen procedimientos actualizados y el software conectado recibe actualizaciones.

Estos cambios pueden afectar al rendimiento de la IA.

Un sistema que hoy funciona bien puede ofrecer resultados menos fiables al cabo de varios meses.

Las empresas deben revisar periódicamente la precisión, los tiempos de respuesta, las solicitudes fallidas, las correcciones de los empleados y los costes operativos.

También deben recabar opiniones de las personas que utilizan el sistema.

Si los empleados corrigen repetidamente el mismo tipo de error, la empresa debe averiguar por qué.

El problema podría deberse a información desactualizada, una regla de negocio incorrecta o una integración que ya no funciona correctamente.

Un seguimiento periódico ayuda a los equipos a identificar estos problemas de forma temprana.

Además, proporciona datos que permiten decidir cuándo es necesario mejorar el sistema o si está preparado para dar soporte a otros departamentos.

Reflexiones finales

Las pruebas piloto exitosas de IA son un primer paso importante, pero no garantizan el éxito en las operaciones empresariales cotidianas.

Los retos suelen surgir cuando la IA debe gestionar información real, conectarse con los sistemas existentes, dar soporte a más usuarios y funcionar sin la asistencia constante de los desarrolladores.

Las empresas pueden reducir estos problemas probando situaciones realistas, revisando la seguridad, asignando responsabilidades claras y planificando los costes de producción antes de la implementación.

Una implantación gradual también da tiempo a los equipos para identificar problemas y mejorar el rendimiento antes de seguir ampliando el proyecto.

Los proyectos de IA no deben juzgarse únicamente por su rendimiento durante una demostración.

La verdadera prueba comienza cuando la tecnología pasa a formar parte de las operaciones empresariales cotidianas y debe ofrecer resultados fiables sin generar problemas adicionales.