Cómo bajar la IA a la tierra: 5 errores que cometen las empresas B2B (y cómo evitarlos)
Los 5 errores más frecuentes en proyectos de IA en empresas B2B y un playbook accionable para evitarlos, basado en más de 30 implementaciones.
Federico Alejandro Fumiere
Co-Fundador · Estrategia & NegocioError 1: Empezar por el caso de uso más sexy
El primer impulso suele ser construir 'el ChatGPT de la empresa'. Es ambicioso, visible y caro. El caso correcto para empezar es el más aburrido: el que ya está documentado, tiene métricas claras y un dueño dispuesto a defenderlo.
Error 2: No definir un dueño interno
Error 3: Medir precisión en vez de adopción
Un modelo con 99% de precisión que nadie usa vale cero. Un modelo con 85% de precisión usado por todo el equipo vale millones.
Error 4: Sub-invertir en capacitación
El presupuesto típico asigna 80% a tecnología y 20% a adopción. La proporción óptima en nuestros datos es 60/40.
Error 5: Querer reemplazar en vez de potenciar
La pregunta correcta no es '¿qué puesto reemplazo?' sino '¿qué le saco de la cabeza a cada persona para que haga lo que solo ella puede hacer?'.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es el primer paso concreto para empezar?
Un diagnóstico de 2 semanas: identificar 3 procesos candidatos, medirlos en frío y elegir uno con dueño y métrica clara.
¿Necesito un Chief AI Officer?
No en una primera etapa. Lo que sí necesitás es un Project Owner con autoridad operativa, no jerárquica.
¿Cuánto tiempo lleva ver impacto?
Entre 8 y 14 semanas para el primer caso. La transformación cultural más profunda lleva 12 a 18 meses.
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