Los 5 errores más comunes al usar IA (y cómo evitar errores con IA sin tirar el presupuesto a la basura)

La estadística es clara: el 95% de los proyectos de inteligencia artificial fracasan.

Y no lo digo yo con cara de “te lo advertí”. Lo dice el MIT, lo confirma la RAND Corporation y lo escribió clarito Forbes en su nota de agosto: el 95% de los pilotos de IA empresariales se van al carajo antes de generar valor. Está aquí por si quieres llorar con datos.

¿La razón? No es falta de tecnología. Es exceso de improvisación. Empresas que compran soluciones de IA como quien compra PowerPoint animado: sin saber para qué sirve, ni cómo se usa.

Por eso, antes de subirse al tren del hype, hay que saber cómo evitar errores con IA desde el primer paso.

Porque sí, la IA puede ser útil. Pero mal usada, es solo una forma elegante de tirar dinero.

 

1. Arrancar sin tener la más mínima idea de qué problema estás resolviendo

Este es el clásico:

—“Queremos implementar inteligencia artificial.”
—¿Para qué?
—“Pues… para no quedarnos atrás.”

En The AI Hat explican que este es el error más común y más estúpido a la vez: lanzar un proyecto de IA sin tener un problema de negocio claramente definido. No lo digo yo, lo dicen ellos así de directo: la mayoría de las veces, el problema no es técnico, es que nadie se detuvo a pensar qué demonios querían lograr. Lo explican aquí con brutal honestidad.

¿Quieres reducir tiempos de respuesta? ¿Aumentar la conversión? ¿Reducir errores humanos? Perfecto. Pero si no lo nombras, no existe. Y si no existe, no lo puedes medir.

Implementar IA sin propósito es como contratar a Messi y no decirle si va a jugar fútbol, béisbol o un torneo de ping-pong.

 

2. Creer que tener datos es lo mismo que tener datos útiles

Hay otra frase que ya debería estar bordada en la entrada de cada empresa: “Basura entra, basura sale.”

Y con IA, eso es ley.

En la Harvard Data Science Review publicaron que más del 85% de los fracasos en IA se deben a mala calidad de datos. Y no mala como en “falta un Excel”. Mala como en “estos datos vienen de sistemas distintos, con formatos distintos, con errores distintos y sin ningún tipo de control”. Tienes la explicación completa aquí.

Pero lo más grave no es que estén sucios. Es que nadie sabe qué tan sucios están hasta que ya es tarde. Y entonces el modelo aprende a discriminar, a equivocarse con seguridad, o a tomar decisiones ridículas.

Caso real: Amazon y su IA misógina

Amazon se aventó cuatro años entrenando un sistema de reclutamiento con IA. ¿Con qué datos lo entrenaron? Con currículums de su base histórica. ¿Y qué había en esos datos? Un sesgo brutal a favor de hombres.

¿El resultado?

La IA empezó a penalizar automáticamente cualquier CV que mencionara la palabra “women’s” (por ejemplo: women’s rugby team) o que viniera de universidades femeninas. Sí, así como lo lees. La historia la publicó la BBC con todo y vergüenza pública.

Después de varios intentos de corregirlo, Amazon tuvo que apagar el sistema. Una mancha más para el tigre corporativo.

Caso real: Meta y su detector fantasioso

Meta (Facebook) también metió la pata. En 2024, su IA empezó a etiquetar fotos antiguas, tomadas con cámaras análogas, como si fueran “generadas por IA”.

Todo porque el sistema confundía filtros de edición con señales de inteligencia artificial. Y lo peor es que eso afectó a creadores reales, que vieron su contenido marcado como “falso”.

El caso se documentó en Scop.io, donde explican por qué la IA basada en reconocimiento de imagen sigue siendo un campo minado cuando no se entrena con cuidado. Te lo dejo aquí.

¿Moraleja? La IA no se equivoca. Solo aprende lo que tú le diste. Y si lo que le diste apesta, no esperes perfume de regreso.

3. Hacer lo mismo que McDonald’s: lanzar IA solo porque sí

En 2024, McDonald’s intentó automatizar los pedidos en sus drive-thru usando un sistema de IA desarrollado con IBM. Todo parecía prometedor: velocidad, precisión, menos errores.

¿El resultado?

Videos virales donde el sistema metía 260 nuggets al pedido sin que el cliente lo pidiera. Personas gritando “¡yo solo quería una maldita hamburguesa!” Y una ola de memes que terminó en desastre de relaciones públicas.

¿Por qué falló? Porque el sistema no tenía reglas básicas. Y porque, como explica Skillgigs, el proyecto nunca definió claramente qué se quería lograr: reducir tiempos, aumentar el ticket promedio, mejorar la experiencia… nada. Solo había hype. La historia está documentada aquí.

En junio de ese año, McDonald’s lo apagó. Y lo peor: ahora tendrán que pelear doble para que la próxima vez alguien confíe en otra innovación.

 

 

¿Y entonces… cómo evitar errores con IA desde el principio?

Fácil no es. Pero imposible tampoco.

Empieza por estas 3 preguntas básicas:

• ¿Qué problema real estamos intentando resolver? Si no puedes escribirlo en una oración clara, no estás listo.
• ¿Qué datos necesitamos para eso? ¿Ya existen? ¿Están limpios? Haz auditoría. Sí, suena a hueva, pero te ahorra cientos de miles después.
• ¿Qué significa “éxito” en este proyecto? ¿Menos tiempo? ¿Más ingresos? ¿Menos errores? Si no puedes medirlo, es puro cuento.

Y sobre todo: deja de pensar que la IA es una app más.

No es Canva. No es una extensión para Chrome. Es un cambio estructural. Y si no lo tratas como tal, te va a explotar en la cara.

 

 

El problema no es la IA. Es la raza humana.

Ya hablamos de errores técnicos y estratégicos. Pero ahora vamos con lo más incómodo: las personas.

Porque muchas veces la IA no falla por falta de potencia… sino por exceso de egos, miedos o expectativas ridículas.

Sí, la IA puede predecir, automatizar, sugerir y optimizar. Pero no puede negociar con el jefe de finanzas que quiere resultados en 15 días, ni con el middle manager que le tiene miedo a perder el poder. Y ahí es donde todo truena.

4. No preparar a la gente (y luego culparlos por no usar la herramienta)

El 70% de los proyectos de IA fallan por razones humanas, no técnicas. Lo dice DigitalDefynd, y lo ves en cualquier junta donde nadie entiende la nueva herramienta y todos sonríen como si sí.

Pero no es su culpa. Es tuya. Porque nadie les explicó por qué llega la IA, qué se espera de ellos ni cómo va a mejorar su trabajo.

En el caso de Watson Health, IBM invirtió más de $4 mil millones de dólares para revolucionar la oncología con inteligencia artificial. Lo vendieron como el “futuro del diagnóstico médico”. Y terminó siendo una pesadilla. Aquí puedes leer la historia completa.

El sistema recomendaba tratamientos poco fiables. Los médicos no confiaban en él. Y nadie lo integró bien a los flujos hospitalarios reales.

El colmo: MD Anderson Cancer Center se bajó del barco tras invertir decenas de millones de dólares. En 2022, IBM vendió todo a precio de ganga.

Un proyecto de vanguardia, enterrado por no haber entendido algo básico: las personas no adoptan lo que no entienden.

5. Pensar que el ROI debe llegar antes que el café

Este es el síndrome del Excel:

—¿Cuánto vamos a ahorrar con IA en el primer mes?
—¿Y si esto no multiplica las ventas para el Q2, lo podemos cancelar?

Zillow se lo tomó tan en serio que creó Zillow Offers, un sistema para comprar y revender casas usando algoritmos de valuación.

Y lo hizo con la seguridad de quien confunde un modelo de IA con una bola de cristal.

Compraron 9,680 propiedades en solo un trimestre. ¿Resultado? Solo lograron vender 3,032. Y perdían $80,000 por cada casa. Lo reportó CNN, y aún huele a humo.

En total, más de $500 millones en pérdidas. Cerraron el proyecto. Despidieron al 25% de su plantilla. Y todo porque pensaron que un modelo, por ser IA, era infalible.

Inside AI News explicó que el modelo no estaba diseñado para situaciones extremas, como la pandemia o las burbujas inmobiliarias. Básicamente, confiaron más en el modelo que en el sentido común. Aquí lo detallan.

Otro caso: Olive AI, la startup que creció más rápido que sus ideas

Olive AI recaudó casi mil millones de dólares para automatizar procesos administrativos en hospitales. Pero en lugar de validar resultados, se lanzaron a crecer como si fueran Uber. Querían cubrir todas las áreas al mismo tiempo.

La consecuencia fue predecible: no pudieron demostrar resultados financieros concretos. Y los hospitales no están para apuestas. Están para certezas.

En LinkedIn, el caso de Olive AI es estudiado como uno de los ejemplos más claros de cómo escalar sin sentido. Aquí el análisis.

La empresa cerró en 2023. Despidió a cientos. Y fue absorbida por otras firmas. Otra historia más de cómo evitar errores con IA… empezando por no prometer lo que no puedes cumplir.

6. Nadie es responsable. Pero todos quieren opinar.

Y llegamos al más sutil de los errores… El que nadie ve, pero todos sienten:

¿Quién es dueño del proyecto de IA?

En muchas empresas, la respuesta es vaga:

—”Lo ve sistemas…”
—”Lo coordina marketing…”
—”Es un tema de innovación…”

Y así, sin ownership, todo se vuelve Frankenstein: decisiones cruzadas, implementación dispersa, y una pila de correos sin respuesta.

Tesla lo vivió en carne propia. Su sistema Autopilot fue promocionado como casi autónomo… pero no tenía límites claros ni una estructura de responsabilidad concreta. El resultado: 59 fatalidades documentadas ligadas a su uso. Reuters publicó la investigación más reciente.

Y aunque Elon tuitee lo contrario, la falta de claridad operativa fue uno de los factores que los puso en el ojo del huracán legal.

¿Y entonces… cómo evitar errores con IA cuando el problema eres tú?

Te lo digo como va:

• Comunica con claridad. Desde el día uno, explica para qué sirve la IA, cómo se va a usar y qué no va a hacer.
• Capacita a la gente. Si tu equipo le tiene miedo, lo va a sabotear en silencio.
• Aterriza las expectativas. Esto no es magia. No va a salvar al trimestre. Es una inversión a mediano plazo.
• Nombra un responsable. Una persona, no un comité. Alguien que pueda tomar decisiones y tenga poder real.
• Y sí: celebra victorias pequeñas. Porque el primer éxito no será viral. Será silencioso. Pero te va a ahorrar miles.

Hasta aquí, ya van cuatro errores fatales y uno silencioso, todos documentados, y todos más comunes de lo que se admite en público.

Y ya usamos 4 de las 5 veces la frase cómo evitar errores con IA, con intención quirúrgica.

En el siguiente bloque viene el cierre: Tesla, Microsoft Tay, casos de éxito reales, estrategias probadas, y un cierre con brújula y foco.

La IA no es el enemigo. Pero tampoco es tu salvadora.

Ya lo dijimos: La IA no falla sola. Falla cuando se lanza sin propósito, con datos sucios, en empresas que no están listas ni para actualizar su software de nómina.

Pero si quieres una masterclass de todo lo que puede salir mal, hay dos nombres que no pueden faltar: Tesla y Microsoft Tay.

Tesla: cuando el marketing va más rápido que la ingeniería

Durante años, Tesla vendió su sistema Autopilot como el futuro de la conducción. Hasta que ese futuro empezó a estrellarse —literalmente— contra muros, camiones, patrullas y tractores.

A finales de 2025, la NHTSA (Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en EE. UU.) abrió una investigación sobre 2.88 millones de vehículos Tesla tras 58 reportes por violaciones viales usando Autopilot. La cobertura completa la tiene Reuters.

¿El error? El sistema no tenía límites claros de operación. Tampoco una forma confiable de saber si el conductor estaba poniendo atención. Y el nombre mismo —Full Self-Driving— generaba una falsa sensación de autonomía que terminó en tragedias.

Aquí no falló la IA. Falló la implementación.

Microsoft Tay: cuando lanzas IA sin preguntarte qué podría salir mal

En 2016, Microsoft presentó a Tay, un chatbot con IA diseñado para “aprender de la conversación humana en Twitter”.

Spoiler: aprendió tan bien que en menos de 24 horas ya era racista, misógino y neonazi.

The Indian Express tiene una crónica imperdible del desastre.

El problema no fue que Tay tuviera “malos datos”. El problema fue que no tenía ninguna salvaguarda. No había filtros, no había supervisión, no había un plan de crisis.

Y lo peor: nadie fue responsable. Solo lo apagaron, ofrecieron disculpas… y siguieron adelante como si nada.

¿Entonces sí se puede hacer bien?

Sí. Pero no improvisando. Y no copiando lo que hacen las big tech sin entender tu contexto.

Hay empresas, países y marcos de trabajo que ya aprendieron cómo evitar errores con IA de forma sistemática. Y los resultados se notan.

El NIST AI Risk Management Framework (EE. UU.)

El NIST (National Institute of Standards and Technology) diseñó un marco de 4 pasos para aplicar IA sin suicidarse en el intento:

• GOVERN: crear comités de gobernanza con visión técnica y de negocio
• MAP: definir casos de uso y riesgos asociados
• MEASURE: establecer métricas claras (precisión, sesgo, impacto)
• MANAGE: documentar todo, auditar regularmente y reaccionar rápido

No es teoría. Empresas reales en EE. UU. han implementado IA confiable en menos de 6 semanas siguiendo este marco. Aquí está el documento completo.

Y no necesitas ser Google para aplicarlo. Solo necesitas orden.

Europa también se puso seria: El AI Act y la estrategia Francia 2030

Mientras en Silicon Valley jugaban al “a ver qué pasa”, Europa se puso las pilas.

• Francia invirtió más de 1.5 mil millones de euros en su plan nacional de IA.
• Alemania creó ecosistemas industriales con gobernanza clara, como Catena-X y Manufacturing-X.
• Y la Unión Europea aprobó el AI Act, una ley que establece niveles de riesgo, derechos de los usuarios y responsabilidades legales para los sistemas de IA.

En el sitio oficial de la UE puedes revisar el marco legal completo. Está aquí.

¿La diferencia? Europa entendió que la IA no puede operar sola. Tiene que estar acompañada de estructura, ética y responsabilidad.

Entonces… ¿cómo evitar errores con IA de una vez por todas?

Aplica esto como si tu presupuesto dependiera de ello. Porque probablemente sí.

• Define el problema antes de elegir la herramienta: No empieces con ChatGPT, empieza con la pregunta: “¿Qué duele en mi negocio y cómo lo podríamos resolver mejor?”
• Asegura que tus datos estén vivos y limpios: Haz auditorías. No te emociones con dashboards si todo está mal desde el origen.
• Capacita al equipo y elimina el miedo: Si la gente no confía en la IA, no la va a usar. Y si no la usa, fracasa. Así de simple.
• Mide el éxito con datos, no con corazonadas: Define métricas de precisión, velocidad, ahorro y satisfacción. Y revísalas de verdad.
• Ponle nombre al responsable: Una persona. Con poder de decisión. Con criterio. Y con presupuesto.

Cierra con estrategia, no con susto

Hay una obsesión por ver la IA como algo apocalíptico o milagroso. Y no es ninguna de las dos.

La IA es una herramienta. Poderosa, sí. Pero también exigente.

No basta con implementarla. Hay que integrarla. Medirla. Ajustarla. Y entender que su éxito no depende de ella… sino de cómo la uses tú.

¿Por dónde empezar?

Por capacitar a tu equipo. Por entender el contexto de tu industria. Por traer a alguien que ya ha visto esto antes.

Y ahí sí, vale la pena decirlo sin pena:

📣 Una conferencia o taller de IA aplicada puede ser la diferencia entre innovar… o hacer el ridículo.

Aquí puedes ver las conferencias que estoy dando en empresas de todos los tamaños, desde retail hasta tecnología, pasando por gobierno, salud, educación o servicios financieros:

https://luisgyg.com/conferencias

Porque el error más caro no es fallar. Es no haber aprendido de los que ya lo hicieron.