Por qué fracasa la implementación de IA en empresas

Si una estrategia de IA parte comprando licencias y después se pregunta cómo se usan, ya parte mal.

Esa es, en simple, la advertencia central del reporte de Forrester Ground Your Workforce AI Strategy in Human Experience. La adopción real y el impacto de la inteligencia artificial no dependen del modelo ni del proveedor, sino de la experiencia cotidiana de las personas que la usan en su trabajo.

En NLACE vemos este patrón repetirse. Empresas con buenas herramientas, buenos proveedores y buen presupuesto, pero con equipos confundidos, desconfiados o derechamente desalineados. El resultado suele ser el mismo: baja adopción, resultados marginales y la sensación de que la IA “no funcionó”.

Este artículo resume los principales aprendizajes del reporte de Forrester y los cruza con lo que hemos implementado en NLACE en proyectos reales de agentes, automatización, marketing y gestión del conocimiento.

La tesis de Forrester

Forrester plantea algo incómodo para muchas organizaciones: tratar la IA como un proyecto tecnológico es un error de origen. La IA opera dentro de sistemas humanos. Personas que deciden usarla, ignorarla, corregirla o desconfiar de ella.

Por eso, el factor decisivo no es el modelo ni la arquitectura, sino la experiencia humana asociada a su uso. Cuando la IA se percibe como una ayuda concreta para el trabajo diario, la adopción sube. Cuando se percibe como una amenaza, un experimento o una imposición, el proyecto se estanca.

En otras palabras, la IA no falla por tecnología. Falla por diseño organizacional.

El error cultural que se repite

Uno de los errores más comunes que identifica Forrester es el relato interno de reemplazo. Aunque muchas empresas no lo digan explícitamente, el mensaje se filtra: la IA llega para hacer menos necesario al equipo.

En la práctica, eso genera resistencia pasiva. Personas que esconden información, evitan usar la herramienta, bajan el estándar de calidad o derechamente dejan la organización. El problema no es ideológico, es operativo.

Forrester es claro: el trabajo en las empresas sigue ocurriendo a través de personas. La IA tiene sentido cuando amplifica capacidades, reduce fricción y abre oportunidades de desarrollo, no cuando se instala como amenaza.

En NLACE lo hemos visto. Los proyectos que mejor funcionan son aquellos donde la narrativa es explícita: la IA viene a sacar carga operativa, no criterio. A acelerar, no a reemplazar. A ordenar conocimiento, no a eliminar roles.

Datos que explican la baja adopción

Forrester no se queda en la intuición. El reporte muestra cifras que ayudan a entender por qué tantos despliegues de IA se quedan en pilotos eternos o en licencias subutilizadas.

Según Forrester, solo cerca de un cuarto de los trabajadores del conocimiento declara entender conceptos básicos de interacción con IA, como estructurar instrucciones o validar resultados. Aún más crítico, menos de un cuarto ha recibido entrenamiento formal para usar IA en su trabajo diario.

En la práctica, esto genera tres efectos claros:

Primero, uso superficial. La IA se ocupa como buscador avanzado o generador de texto genérico, sin integración real al proceso.

Segundo, desconfianza. Los primeros errores no se entienden como parte del aprendizaje del sistema, sino como prueba de que “esto no sirve”.

Tercero, abandono temprano. Forrester observa que una parte relevante de los usuarios deja de usar asistentes de IA pocas semanas después de recibir acceso, cuando no ve valor inmediato.

En NLACE hemos visto algo similar. En proyectos sin onboarding estructurado, el uso activo cae fuerte después del primer mes. En cambio, cuando existe entrenamiento por rol y casos reales, la adopción se sostiene y crece.

Poner a las personas al centro no es un eslogan

Hablar de experiencia humana suena bien, pero Forrester lo aterriza en decisiones concretas de diseño, gobernanza y medición.

Diseñar la experiencia, no el acceso

Dar acceso a una herramienta no equivale a diseñar una experiencia. Forrester insiste en que la experiencia de IA debe partir desde el rol y las tareas reales del trabajador.

En términos prácticos, eso implica definir con claridad qué decisión o tarea mejora con IA, cuánto tiempo debería ahorrar y qué nivel de calidad se espera. Sin ese marco, la IA queda flotando como herramienta opcional.

Supervisión humana como parte del sistema

Forrester subraya que la supervisión humana no es un parche posterior, sino una capa estructural del sistema.

Los mejores resultados aparecen cuando la IA asiste en tareas de alto volumen y baja diferenciación, mientras las personas conservan el juicio en decisiones críticas. Este equilibrio reduce riesgo operativo y aumenta confianza.

En proyectos de NLACE, esto se traduce en reglas claras. Qué salidas de la IA requieren validación obligatoria, cuáles pueden automatizarse y cuáles deben escalarse a una persona. Cuando ese marco existe, los errores bajan y la adopción sube.

Entrenamiento conectado al trabajo real

Forrester muestra que la falta de entrenamiento específico es uno de los principales frenos de valor.

El entrenamiento efectivo no se centra en teoría, sino en ejecución. Cómo usar IA en el contexto exacto del rol, con datos reales, restricciones reales y consecuencias reales.

En NLACE hemos visto que sesiones breves, enfocadas en uno o dos flujos críticos, generan mejores resultados que capacitaciones largas y genéricas. La métrica que seguimos no es asistencia, sino cambio efectivo en el uso.

Cómo bajar esta estrategia a un plan que funcione

A partir del marco de Forrester y de la experiencia práctica en NLACE, hay una secuencia que se repite en los proyectos que logran impacto.

El primer paso es definir el trabajo antes que la herramienta. Mapear tareas, decisiones y fricciones por rol permite identificar dónde la IA genera valor medible.

Luego, seleccionar pocos flujos críticos. Forrester advierte que intentar cubrir demasiados casos de uso diluye foco y aprendizaje. En nuestra experiencia, entre dos y cuatro flujos iniciales es un rango saludable.

El siguiente paso es diseñar el recorrido completo del empleado con IA. Qué evento gatilla el uso, qué información entra, qué salida se espera y dónde se valida. Este diseño reduce ambigüedad y errores.

En paralelo, se implementa entrenamiento mínimo viable por rol. No como programa masivo, sino como acompañamiento directo sobre el flujo activo.

Finalmente, medir outcomes reales. Forrester recomienda dejar de mirar métricas de vanidad como número de licencias o volumen de uso, y enfocarse en indicadores operativos.

En NLACE solemos ver reducción de tiempo por tarea, disminución de retrabajo, mejora en consistencia de respuestas y reducción de dependencia de personas clave. Cuando estas métricas se mueven, el valor se vuelve evidente.

Lo que este reporte confirma para NLACE

Forrester pone respaldo teórico a algo que en NLACE ya vimos en la práctica. La IA sin experiencia humana bien diseñada es gasto con relato.

Nuestros proyectos más exitosos no son los más sofisticados técnicamente, sino los mejor integrados al trabajo real de los equipos. Sistemas de conocimiento que ordenan información dispersa. Agentes que apoyan atención y ventas sin reemplazar criterio. Automatizaciones que reducen carga operativa sin romper procesos.

La oportunidad está clara. La conversación ya no es qué herramienta usar, sino cómo diseñar experiencias de IA que la gente quiera usar.

Ese es el verdadero diferencial competitivo en esta etapa.

La inteligencia artificial no transforma empresas por sí sola. Lo hacen las personas, cuando la tecnología está bien diseñada para su realidad.

Ese es el punto de partida correcto para cualquier estrategia de IA que aspire a tener impacto real y sostenible.