El modelo operativo de IA explicado (y por qué los pilotos mueren)

Introducción: el año en que todo el mundo “ya estaba con IA”

En este último año muchas empresas se despertaron de golpe: la IA ya no era una demo, era algo que la gente estaba usando de verdad. De hecho, el 78% de las organizaciones reportó usar IA en al menos una función (frente al 55% el año anterior).

Y, sin embargo, pasa lo más humano de todo: muchísima adopción… y poquísimo impacto.

• La prensa y varios análisis se han hecho eco de una cifra dolorosa: solo ~5% de los pilotos de GenAI llegan a producción con impacto medible, mientras la mayoría se queda en “bonito, pero nada cambia”.

• En paralelo, los datos de mercado muestran una deriva preocupante: 42% de empresas abandonando la mayoría de iniciativas antes de producción, y de media 46% de PoCs descartadas entre prueba y adopción amplia.

En resumen: tenemos pilotos por todas partes y valor real en muy pocos sitios.

El problema (casi siempre) no es que el modelo “no funcione”. El problema es que la organización no está diseñada para absorber IA sin romperse por dentro.

No es (solo) tecnología: es estructura

BCG lo dijo sin demasiados rodeos: el 74% de compañías sigue sin lograr y escalar valor con IA.

IBM, en su encuesta a CEOs, remata la idea desde otro ángulo: solo el 16% ha escalado iniciativas de IA a nivel enterprise (y apenas una minoría reporta ROI “como se esperaba”).

Si juntas estas piezas, sale un patrón: la IA funciona en una slide… pero muere cuando toca convivir con procesos, datos reales, compliance, TI, incentivos y personas.

Por qué mueren los pilotos: el cementerio tiene un patrón (y no es “falta de GPU”)

Voy a ponerlo en lenguaje llano: un piloto muere cuando intenta tocar la realidad. Y la realidad corporativa tiene seis “jefes finales” bastante consistentes.

1) Objetivos difusos y “IA en busca de problema”

El piloto empieza con un “esto mola” y termina con un “no sabemos qué KPI mover”.

Si no hay un dueño de proceso, un resultado medible y una decisión operativa que cambiar, el piloto es entretenimiento corporativo con presupuesto.

2) “Pilot paralysis”: no existe ruta a producción

Pilotar es fácil porque todo está limpio, acotado, con datos de juguete y sin fricciones.

Producción es lo contrario: identidades, permisos, trazabilidad, latencias, SLAs, integración con sistemas legacy, auditoría, control de costes… y la vida.

3) Silos: cada área hace su mini-IA

Cuando cada unidad va por libre, aparecen duplicidades, herramientas distintas, políticas contradictorias y una guerra fría entre “negocio”, “datos”, “TI” y “riesgo”. Resultado: nadie escala nada.

4) Fetichismo del modelo (y abandono de la operativa)

Se optimiza el prompt, el RAG, el score… mientras nadie rediseña el workflow.

La pregunta que importa no es “¿genera bien texto?” sino: “¿qué trabajo deja de hacerse igual desde el lunes?”

5) Personas: sin adopción, no existe proyecto

El piloto puede ser excelente y aun así fracasar si:

• el usuario no confía,

• el manager no lo incorpora a la rutina,

• o el incentivo real es seguir como siempre.

6) Gobernanza y riesgo aparecen tarde (y te revientan el plan)

Si Legal, Seguridad y Cumplimiento entran al final, el piloto suele descubrir “sorpresas”: datos no aptos, ausencia de explicabilidad, riesgos de privacidad o controles insuficientes.

Y si miras hacia lo que viene, Gartner es bastante directo: más del 40% de proyectos de IA agentiva se cancelarán antes de 2027 por costes, valor poco claro o controles de riesgo flojos.

Entonces… ¿qué demonios es un “modelo operativo de IA”?

Un modelo operativo de IA es el conjunto de decisiones (y mecanismos) que responden a esto:

• Quién decide qué se hace con IA (y con qué prioridad).

• Quién es dueño del resultado (no del piloto).

• Cómo se construye, se integra, se controla y se mejora.

• Cómo se mide el valor (y cómo se evita quemar dinero).

• Cómo se adopta sin generar caos (ni Shadow AI).

Dicho más fácil: es el sistema nervioso que permite que la IA deje de ser un experimento y se convierta en capacidad empresarial.

Las piezas mínimas de un modelo operativo que no sea postureo

1) Portfolio de casos de uso (pocos, serios y con P&L)

Una señal de madurez es elegir 3–5 apuestas con impacto claro, en vez de 30 ideas dispersas.

Cada caso debe tener:

• dueño de proceso,

• métrica de negocio,

• baseline (cómo estás hoy),

• y plan de despliegue (cómo cambia el trabajo).

2) Producto, no proyecto

La IA en empresa se parece más a un producto vivo que a una implantación cerrada:

• versiones,

• feedback,

• métricas,

• mejora continua,

• y responsabilidad clara.

3) Plataforma e integración (la “infraestructura invisible”)

RAG, agentes, copilots… todo eso da igual si no tienes resuelto:

• identidad y permisos,

• acceso a datos con control,

• observabilidad,

• y un camino estándar a producción.

4) Datos y calidad: el cuello de botella favorito

No hay magia. Si tu dato está roto, la IA solo lo “redacta mejor”.

De hecho, en una encuesta citada por Informatica, 43% de líderes de datos señalan la calidad y preparación del dato como principal obstáculo para que GenAI llegue a buen puerto.

5) Riesgo y gobernanza desde el día 1 (no desde el susto)

Políticas claras, revisión de riesgos por tipo de caso, trazabilidad mínima, y un marco de “qué se puede y qué no”. Si no, lo que escala no es la IA: escala el desorden.

6) Cambio y adopción (la parte que más se subestima)

Formación, comunicación, rituales, incentivos y rediseño del día a día.

Si tu solución no entra en la rutina del equipo, no existe.

7) Medición y control de costes (porque la factura también “alucina”)

Si no puedes explicar valor y coste, el CFO te lo explica a ti. Y suele ser una conversación corta.

Cierre: la diferencia entre el 95% y el 5% no es la IA, es el “sistema”

La IA ya es suficientemente buena para aportar valor en muchísimos procesos. El drama es que las empresas siguen intentando enchufarla en estructuras diseñadas para otro mundo.

Y aquí está la tesis central:

los pilotos no mueren por falta de inteligencia, mueren por falta de sistema.

Un modelo operativo de IA no es burocracia. Es lo mínimo para convertir capacidad tecnológica en resultados. Y en 2025, con el nivel de inversión y expectativas, improvisar ya no es “ágil”. Es caro.