La adopción de IA ha dejado atrás la teoría y ya forma parte del mainstream. Las empresas de tamaño medio se encuentran en una posición privilegiada para capitalizar los numerosos beneficios, debido a que suelen ser más ágiles que sus contrapartes de gran escala. Esta agilidad permite actuar con rapidez, iniciar cambios y desplegar IA de forma focalizada para resolver necesidades reales del negocio.

Sin embargo, investigaciones recientes señalan que un porcentaje significativo de estas compañías —aproximadamente el 90%— que han explorado IA siguen en etapas iniciales o han visto pilotos estancados. A pesar de la agilidad inherente, muchos siguen atrapados en fases experimentales. La incertidumbre sobre dónde empezar, qué tecnologías desplegar y cómo invertir con confianza se traduce en proyectos que no están ligados a resultados concretos y que no progresan hacia una implementación completa con impacto real.

Para romper con este estancamiento, es imprescindible abordar tres causas raíz: construir y movilizar las habilidades adecuadas, establecer fundamentos robustos de datos y tecnología y garantizar la gobernanza necesaria en cada proyecto.

Superar la brecha de experiencia

Muchos debates sobre implementación de IA subrayan la importancia de contar con el conjunto correcto de habilidades. Tener acceso a experiencia especializada es esencial para el éxito de cualquier proyecto tecnológico, incluida la IA. Sin ella, las empresas corren el riesgo de sufrir una parálisis por IA, quedándose sin saber por dónde empezar o abrumadas por las numerosas opciones disponibles.

La experiencia es un término amplio, y a menudo se pasa por alto la naturaleza exacta de las habilidades necesarias. Las implementaciones de IA tienen múltiples facetas: desde estrategia y priorización de casos de uso, herramientas y comprensión del panorama de proveedores, hasta preparación de datos, seguridad y privacidad.

Los equipos pueden sentirse confiados en algunas áreas y, al mismo tiempo, pasar por alto brechas fundamentales. Es común que las empresas se sientan seguras en conjunto, aunque esa confianza enmascare una realidad distinta.

Existe una diferencia sustancial entre la confianza teórica y la capacidad práctica para entregar. Algunos equipos pueden enfrentarse a la preparación de datos pero luchar con conocimientos profundos en áreas como la integración o la gestión del cambio.

Lo necesario es un equipo plenamente equilibrado, a menudo con una combinación de recursos diversos, capaz de avanzar más allá de la teoría y desarrollar capacidades más maduras y orientadas a la ejecución.

Fortaleciendo las bases de datos y tecnología

No es posible hablar de éxito en IA sin revisar primero las bases fundamentales. Implementar marcos robustos de datos y tecnología es crucial para pasar de piloto a despliegue completo, pero muchas empresas de tamaño medio encuentran obstáculos justificables: tecnología heredada, calidad de datos deficiente y la ausencia de salvaguardas.

Aplicaciones empresariales como ERP, CRM y HRIS cada vez incorporan capacidades de IA, y algunas son sistemas nativos de IA. Aunque ofrecen ventajas, muchas compañías operan con software heredado que carece de capacidades de integración, ofrece funciones limitadas y modelos de datos desactualizados. Esto crea una barrera significativa para la adopción de IA.

La calidad de los datos es otro componente vital; a menudo, las empresas de tamaño medio deben enfrentarse a datos de baja calidad, lo que puede convertirse en uno de los mayores obstáculos para las implementaciones de IA.

La preparación de datos debe verse como una parte integral de cualquier estrategia de IA y aplicarse desde el inicio, no como una tarea posterior. Aquellas que logren mejorar la precisión, la propiedad y la accesibilidad de los datos estarán en la mejor posición para acelerar pilotos hacia la producción y asegurar el éxito de los proyectos.

Otro elemento crucial de la base tecnológica son las salvaguardas que la rodean, incluyendo gobernanza, ética, seguridad y privacidad. Este es un área donde algunas empresas de tamaño medio vuelven a mostrar deficiencias: pueden contar con un marco amplio, pero aún no han implementado políticas y controles formales.

Un camino práctico hacia adelante

En última instancia, para que la IA escale más allá de los pilotos, debe integrarse en un entorno adecuado. Para estas empresas, eso implica ir más allá de desplegar herramientas aisladas y abordar los sistemas, datos y controles que permiten que la IA opere de forma segura y efectiva.

Este trabajo de base es fundamental, pero no debe retrasar los proyectos. La velocidad es crucial, y temas como la calidad de datos pueden abordarse en paralelo con los despliegues, siempre que se consideren, planifiquen e integren desde el inicio.

Lo realmente importante es que estos desafíos son solucionables. Conocer y comprender los problemas es el primer paso. Sin un entendimiento completo, las compañías seguirán experimentando los mismos fracasos de piloto. A partir de ahí, pueden realizar las inversiones estratégicas necesarias, formar a los equipos adecuados para desarrollar un conjunto completo de habilidades y establecer las bases correctas para crear una plataforma más sólida para la IA.

Solo entonces las empresas de tamaño medio podrán aprovechar al máximo su agilidad y generar un valor medible y sostenible a partir de sus inversiones en IA.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar las ideas de las mentes más brillantes de la industria tecnológica en la actualidad.

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