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$CLP - Chile 
$ARS - Argentina El 95% de los proyectos de IA fracasan: el error no es la tecnología, es la estrategia.
🌀 No es falta de potencia de cómputo, es falta de brújula. Mientras el mercado se inunda de herramientas de inteligencia artificial, la estadística es implacable: la inmensa mayoría de las implementaciones corporativas terminan en el cementerio de la innovación.
La brecha tecnológica se está cerrando, pero la brecha estratégica se ensancha. El problema no reside en el código de los modelos de lenguaje, sino en la arquitectura de las decisiones empresariales. En este análisis, desglosamos por qué las organizaciones están fallando en traducir el hype tecnológico en beneficios tangibles.
📍 Bootcamperu
📅 6 de enero de 2026 · Lectura: 11 minutos
💡 En Bootcamperu sostenemos que la IA no es un producto que se compra, es una capacidad que se construye. El error fatal de los líderes actuales es tratar a la IA como un software de escritorio tradicional, cuando en realidad se comporta más como un cambio en la infraestructura básica de la inteligencia de negocio. El 95% falla porque intenta automatizar el caos en lugar de rediseñar el valor.
La Anatomía del Fracaso: Más allá de la tecnología
El reciente informe de Forbes pone cifras a una realidad incómoda: los «pilotos» de IA se han convertido en un gasto operativo sin retorno (ROI). ¿Qué separa al 5% exitoso del resto?
1. El «Efecto Martillo» y la falta de problema real
El error estratégico número uno es tener un martillo (IA) y salir a buscar clavos. Las empresas están forzando casos de uso donde la IA no es necesaria o, peor aún, donde un simple script de JavaScript o una consulta SQL bien optimizada sería más eficiente y económica.
2. La Deuda de Datos: El talón de Aquiles
No puedes construir un rascacielos sobre arena. Muchas empresas intentan implementar modelos avanzados de IA sobre bases de datos fragmentadas y sucias. Si tu backend en PHP no puede entregar datos limpios y estructurados, la IA más avanzada solo entregará «alucinaciones corporativas».
3. El factor humano: Resistencia y falta de Skillset
La estrategia olvida a menudo al usuario final. Un proyecto de IA fracasa cuando el equipo operativo no entiende cómo integrarlo en su flujo de trabajo diario o cuando percibe la herramienta como una amenaza en lugar de una extensión de sus capacidades.
¿Cómo revertir la estadística?
Para salir del grupo del 95%, la dirección debe:
Definir el éxito antes del código: Establecer KPIs financieros claros.
Arquitectura de Datos Primero: Limpiar y centralizar la información antes de conectarla a un LLM.
Iteración Ágil: Pasar de grandes lanzamientos a pequeñas victorias incrementales.
🔎 Fuente original:
Why 95% of AI Pilots Fail and What Business Leaders Should Do Instead – Forbes, por Andrea Hill.
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