En medio del auge de la inteligencia artificial (IA) y su rápida adopción en el sector empresarial, cada vez más organizaciones en Colombia están enfrentando una realidad incómoda: las inversiones no están generando los resultados esperados.
De acuerdo con Jorge Quintero, gerente de Digital Factory de SONDA, el problema no está en la tecnología, sino en la forma en que se está abordando su implementación. “La IA deja de ser una inversión y se convierte en gasto cuando se implementa como una iniciativa aislada, sin una estrategia clara de negocio. Muchas organizaciones comienzan por la tecnología, sin haber definido primero qué problema quieren resolver”, explica Quintero.
Expectativas irreales y resultados limitados
El entusiasmo por la IA ha llevado a que algunas empresas la adopten más por presión del mercado que por una necesidad estratégica. Esto ha derivado en iniciativas con enfoque reputacional, que buscan mostrar innovación, pero que no necesariamente generan impacto en indicadores clave como productividad, eficiencia o ingresos.
Un informe de McKinsey & Company señala que, aunque más del 70% de las empresas a nivel global ya experimentan con IA, solo una minoría logra escalar estas iniciativas y capturar valor tangible de ellas, lo que evidencia una brecha entre adopción e impacto.
Las cinco fallas que están frenando la IA
Desde la amplia experiencia de implementación en la región, SONDA, empresa de transformación digital, revela cinco errores críticos que están marcando la diferencia entre el éxito y el fracaso:
- Falta de un problema de negocio claro
Uno de los errores más frecuentes es comenzar por la tecnología y no por la necesidad. Es decir, adquirir herramientas de IA sin tener claridad sobre qué proceso se quiere optimizar, qué costo se busca reducir o qué experiencia se pretende mejorar.
En la práctica, esto se traduce en soluciones que funcionan técnicamente, pero que no generan impacto real porque no están alineadas con prioridades estratégicas. Por ejemplo, implementar un chatbot puede parecer un avance, pero si no está conectado con procesos clave como ventas, servicio o retención de clientes, su impacto será marginal.
- Subestimar la importancia de los datos
La IA es tan buena como los datos que la alimentan. Muchas organizaciones descubren demasiado tarde que su información está fragmentada, incompleta o desactualizada. Esto no solo afecta la precisión de los modelos, sino que limita su implementación en escenarios reales.
En términos simples: si los datos están desordenados, la IA también lo estará.
- Pensar en pilotos, no en escalabilidad
Muchas empresas logran que la IA funcione en entornos de prueba, pero fallan al integrarla en la operación real del negocio. El reto no es demostrar que la tecnología funciona, sino lograr que impacte procesos, sistemas y decisiones del día a día.
- Falta de gobierno y responsabilidad sobre la IA
En 2026, uno de los mayores riesgos es la falta de marcos de gobernanza. Sin reglas claras, las empresas enfrentan sistemas que no generan valor o que toman decisiones difíciles de explicar.
- No prepararse para el cambio
La IA no solo implica tecnología, sino nuevas formas de trabajar. Sin preparación organizacional, su adopción se ralentiza o fracasa.
“Muchas organizaciones quieren correr antes de caminar. Sin una modernización de aplicaciones, capacitación, sin un entendimiento claro del core de su negocio a través de sus datos y la no anticipación de los equipos para esta transformación, el resultado no será el esperado ”, agrega Quintero.
¿Qué diferenciará a las empresas líderes en 2026?
Este año, el mercado comenzará a mostrar una brecha más clara entre las empresas que realmente generan valor con IA y aquellas que solo la utilizan como discurso.
Para SONDA, las organizaciones que liderarán esta transformación tendrán tres características clave:
- IA integrada en procesos operativos, más allá de canales de atención
- Arquitecturas de datos maduras y conectadas
- Modelos de gobierno que permitan escalar y sostener las iniciativas
Para este proceso, los socios tecnológicos cobran mayor relevancia. La implementación de IA ya no se trata de adquirir herramientas, sino de construir capacidades.
“Comprar software no garantiza resultados. La adopción de IA es una transformación que requiere integración, estrategia tecnológica – corporativa y acompañamiento. Ahí es donde un socio tecnológico puede marcar la diferencia”, señala Quintero.
Finalmente, el mensaje para las organizaciones que han tenido experiencias fallidas es claro: la IA sí funciona, pero bajo el enfoque y la guía correctos.
