Por Canuto  

Una prueba de inteligencia artificial puede funcionar y aun así no justificar su despliegue a escala. Zacharie Lahmi, fundador de Ellis Partners, sostiene que las empresas deben definir costos, métricas y criterios de éxito antes de iniciar un piloto.
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  • La encuesta global de McKinsey de 2026 señala que el 37% de los encuestados reportó una contribución positiva de la IA al resultado operativo de su organización, una proporción prácticamente igual a la del año anterior.
  • Ocho de cada diez encuestados afirmaron que la IA mejoró su productividad individual en el trabajo.
  • Lahmi recomienda evaluar cada caso de uso por sus costos, recursos, errores y mantenimiento, y acordar de antemano qué resultados justificarían llevarlo a producción.

Un piloto exitoso de IA no garantiza una estrategia empresarial rentable

Una herramienta de inteligencia artificial puede impresionar durante una prueba acotada y, aun así, no estar lista para incorporarse a las operaciones de una empresa. El desafío aparece cuando debe conectarse con sistemas existentes, trabajar con datos y permisos adecuados, y responder de manera confiable cuando algo falla. Para Zacharie Lahmi, fundador de Ellis Partners, la diferencia entre experimentar y crear una herramienta útil empieza por definir el problema, los costos y las condiciones de éxito antes de ponerla a prueba.

La distancia entre productividad y resultados financieros aparece en la encuesta global de McKinsey de 2026: el 37% de los encuestados reportó que la IA había contribuido positivamente al resultado operativo de su organización, una proporción prácticamente igual a la del año anterior. Al mismo tiempo, ocho de cada diez afirmaron que la IA había mejorado su productividad individual. La brecha sugiere que agilizar tareas puede ser valioso, pero no demuestra por sí solo que una organización haya obtenido beneficios suficientes para justificar una adopción más amplia.

La prueba debe anticipar la operación real

Un piloto suele comenzar con una tarea limitada y condiciones favorables, como un objetivo sencillo y datos ordenados, pero esas circunstancias no necesariamente se repiten en toda la compañía. Al extender el uso, la herramienta debe encajar con el software que ya existe y respetar los requisitos de acceso y seguridad de la información. También necesita un procedimiento para atender fallos y una persona o equipo que responda por su rendimiento, de modo que la responsabilidad no quede diluida entre áreas.

Resolver esas exigencias requiere coordinar equipos de tecnología de la información, operaciones, finanzas y riesgo, según la descripción del desafío. No se trata únicamente de que un modelo produzca una respuesta convincente en una demostración: la organización debe decidir quién autoriza el acceso a los datos, quién supervisa resultados y quién interviene si el sistema deja de comportarse como se esperaba. Esa coordinación convierte una prueba técnica en una decisión operativa que afecta procesos y responsabilidades.

El costo tampoco se comporta siempre como el de un proyecto de software con presupuesto y carga de trabajo fáciles de estimar. En una iniciativa de IA, los gastos pueden variar según el volumen de información que procese el sistema, el modelo que utilice y la frecuencia con que lo usen las personas. Sin una estimación comprensible de esos factores, los equipos financieros pueden tener dificultades para valorar si el proyecto merece la inversión, incluso cuando la prueba inicial parece funcionar bien.

Lahmi propone analizar cada oportunidad como un proceso de negocio concreto y calcular de antemano los recursos que demandaría. Cuenta con más de diez años de experiencia en tecnología, incluido su trabajo para ayudar a lanzar y escalar monday.com en Francia, y plantea que la conversación sobre retorno de inversión debe ocurrir antes del piloto, no después. Ese orden obliga a contrastar desde el inicio el valor esperado con los gastos y el esfuerzo que podría exigir una implementación real.

Éxito medible antes de empezar

Una prueba necesita objetivos definidos y un plan para responder cuando las cosas no salgan como se esperaba. Lahmi recomienda establecer medidas observables para el uso, los costos de mantenimiento y los errores, en vez de confiar en una impresión general sobre la calidad de la demostración. Las métricas permiten comparar el desempeño con las expectativas iniciales y distinguir una mejora concreta de una experiencia prometedora, pero todavía insuficiente para respaldar una decisión de escala.

El fundador también insiste en acordar antes de la prueba qué condiciones permitirían considerar exitoso el proyecto. Si los criterios se establecen solo cuando el piloto termina, los participantes pueden discrepar sobre si el resultado justificó el tiempo y los recursos empleados. Definirlos con anticipación ayuda a que la evaluación se concentre en el problema de negocio y reduce el riesgo de prolongar una iniciativa únicamente porque ya comenzó o porque la demostración generó entusiasmo.

Algunos proyectos empresariales de IA permanecen durante meses en fase de prueba, según Lahmi, porque nadie ha especificado qué tendrían que conseguir para justificar un uso más amplio. Su recomendación es evaluar cada iniciativa en función del problema que resolvería, los beneficios esperados, el esfuerzo de implementación y el tiempo necesario para observar resultados. Con esa comparación, un proyecto pequeño que entregue valor con rapidez puede ser un punto de partida más sensato que uno ambicioso y difícil de desplegar.

El análisis también debe considerar el trabajo cotidiano, no solo el resultado inmediato de una demostración. Una herramienta puede ahorrar tiempo en una tarea, pero la pregunta estratégica es si mejora un proceso relevante y si ese cambio compensa el esfuerzo de incorporarla. Para Lahmi, revisar estos factores desde el comienzo evita confundir la actividad de experimentar con el progreso empresarial y da a los responsables una base más clara para continuar, modificar o detener el proyecto.

Buscar valor más allá de ventas y marketing

Las áreas de ventas y marketing suelen atraer proyectos de IA porque algunos resultados pueden vincularse con mayor facilidad a los ingresos. Lahmi no descarta esas oportunidades, pero advierte que concentrarse solo en ellas puede dejar fuera procesos operativos diarios con posibilidades de generar cambios más profundos. Su planteamiento invita a examinar las tareas menos visibles y los procesos centrales de cada industria, en lugar de perseguir exclusivamente beneficios de corto plazo que sean sencillos de medir.

La diferencia importa porque una mejora operativa puede ir más allá de ayudar a una persona a completar una tarea con mayor rapidez. Lahmi propone preguntarse cómo la IA podría cambiar fundamentalmente la manera en que funciona una industria, una ambición distinta de maximizar ganancias inmediatas. Esa perspectiva no garantiza que una iniciativa vaya a transformar el negocio, pero amplía la evaluación: además del ahorro de tiempo, los responsables pueden considerar qué proceso cambiaría y qué esfuerzo exigiría sostener esa modificación.

El tamaño de la compañía también influye en el ritmo con que puede introducir y ajustar estas herramientas. Las empresas pequeñas suelen tener menos capas de aprobación y, por ello, pueden decidir o cambiar de dirección más rápido, mientras que las grandes pueden afrontar más obstáculos cuando una modificación afecta a varios equipos y sistemas existentes. La observación de Lahmi apunta a diferencias de coordinación, no a que un tamaño asegure mejores resultados: en ambos casos, la organización debe comprobar el desempeño antes de ampliar el uso.

Después del lanzamiento, los responsables pueden seguir cuánto tiempo ahorra el sistema, si reduce errores y cuánto cuesta mantenerlo. Esas medidas ayudan a decidir si conviene continuar, hacer ajustes o detener el proyecto, y complementan los criterios fijados antes del piloto. Una demostración satisfactoria, por sí sola, no basta para justificar que la herramienta opere a mayor escala, especialmente cuando todavía quedan por evaluar sus costos, su integración y la forma de responder ante problemas.

De experimento a herramienta confiable

La prueba decisiva para la IA empresarial no consiste solamente en hacer más rápido lo que la compañía ya hace, sino en determinar si puede cambiar la forma en que crea valor. Lanzar más pilotos no equivale automáticamente a avanzar, sobre todo si cada iniciativa empieza sin una meta definida o sin un presupuesto realista. La propuesta de Lahmi es vincular la experimentación con un problema concreto y limitar de antemano los riesgos que la empresa está dispuesta a asumir.

Ese enfoque requiere mantener la evaluación después de que la herramienta entre en funcionamiento. La empresa puede revisar los resultados y asegurar que alguien tenga autoridad para pausar y auditar el sistema si aparecen problemas, en lugar de dejar que la operación continúe sin una instancia clara de control. Así, la supervisión no queda reducida a la etapa de prueba y los responsables conservan la posibilidad de intervenir cuando el desempeño, los errores o el costo se aparten de lo esperado.

La estrategia, por tanto, no se demuestra con la cantidad de pilotos ni con una presentación convincente, sino con decisiones que conecten inversión, operación y resultados. Si el proyecto no cumple las condiciones acordadas, la empresa debe poder modificarlo o detenerlo; si las cumple, todavía tendrá que evaluar los recursos necesarios para extenderlo de manera confiable. El criterio central de Lahmi es que una iniciativa solo merece llegar a producción cuando sus beneficios esperados justifican el esfuerzo y sus responsables saben cómo vigilarla.

Para las compañías que buscan incorporar IA, la recomendación es empezar por el proceso y no por la herramienta: identificar qué problema quieren resolver, cuánto podría costar y qué señales demostrarían un avance real. Esa preparación no elimina la incertidumbre, pero puede impedir que una prueba exitosa se confunda con una estrategia que ya funciona. Convertir experimentos en herramientas confiables exige objetivos medibles, recursos previstos y una autoridad capaz de revisar o frenar el sistema cuando sea necesario.


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