16/07/2026 Actualizado 17/07/2026 - 13:45h.

Este artículo ha sido escrito por David Reolid Martínez, Director de Innovación Digital Campus Comunidad Valenciana. ESIC Business & Marketing School.

Todo el mundo habla de la inteligencia artificial como si fuera una varita mágica. Parece que con comprar un programa e instalarlo en la empresa, todos los problemas de papeleo, lentitud y falta de ideas se van a solucionar solos. Pero cuando bajamos a la realidad del día a día en las oficinas, la historia es muy distinta: la gran mayoría de estos proyectos fracasan, se quedan a medias o acaban en la papelera después de gastar mucho dinero.

Si la IA según varios artículos de opinión y estimaciones destruirá hasta 100 millones de puestos de trabajo a nivel global ¿Cuál es la razón de este fracaso? Básicamente, porque intentamos usar la tecnología para tapar problemas de organización. Creemos que un buen programa informático puede arreglar la falta de planificación, pero no es así.

Un estudio reciente del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) dio un dato demoledor: el 95% de los proyectos piloto de IA en las empresas no llegan a funcionar de forma real ni a dar beneficios. Y el estudio deja muy claro que la culpa no es del ordenador ni de que la tecnología sea mala. El problema es cómo planteamos el proyecto desde el principio.

Antes de que una empresa piense siquiera en usar inteligencia artificial, tiene que cumplir dos reglas básicas. La primera es entender que la IA es una herramienta para una sola tarea y no sirve para todo a la vez. Si diseñas un programa para organizar facturas, no puedes pedirle a mitad de camino que también conteste los correos de los clientes; tiene que ser una solución muy específica. La segunda regla es que los datos tienen que estar perfectamente ordenados, un paso que casi todos se saltan. Si los archivos de tu empresa son un caos, están duplicados o desactualizados, la IA no te los va a ordenar, sino que hará que ese caos funcione mucho más rápido y sea más difícil de controlar.

Sabiendo esto, es fácil ver dónde meten la pata la mayoría de las empresas. Los errores rara vez son culpa de la tecnología en sí, sino de malas decisiones estratégicas. Uno de los fallos más comunes es cambiar de objetivo sobre la marcha. Los proyectos empiezan queriendo hacer una cosa muy concreta, pero luego cada departamento pide un extra y, al final, intentan abarcar tanto que la herramienta se vuelve imposible de manejar.

Otro error grave es construir sobre el desorden, conectando una IA a bases de datos antiguas o llenas de errores. Esto provoca que la máquina se invente cosas o dé respuestas equivocadas, destrozando la confianza de la gente. Además, las empresas suelen fijarse en los números equivocados, midiendo el éxito por la cantidad de personas que han entrado a probar el programa en lugar de valorar cuántas horas de trabajo se han ahorrado o cuántos errores se han evitado. Por último, existe la peligrosa tendencia de dejar a la máquina sola, obligando a la IA a tomar decisiones importantes sin que nadie revise lo que hace.

Si miramos las noticias recientes, tenemos ejemplos muy claros de cómo estos errores cuestan caros. Piensa en McDonald's: intentaron poner un sistema de voz con IA para tomar pedidos desde el coche. El problema fue que la máquina no sabía diferenciar bien la voz del cliente del ruido del motor o de los niños gritando detrás. Tuvieron que quitar el sistema porque fallaba demasiado. Otro caso sonado fue el de la aerolínea Air Canada. Su asistente virtual de atención al cliente se inventó una política de descuentos que no existía. Cuando un usuario reclamó, la empresa tuvo que pagar porque un juez dictaminó que eran responsables de lo que decía su máquina. También hay bancos que han intentado despedir a sus equipos de atención al cliente para poner asistentes de voz y han visto cómo el servicio colapsaba porque la máquina no entendía las dudas complejas de los usuarios. En todos estos casos falló lo mismo: forzar la tecnología en situaciones impredecibles o dejarle a la máquina tareas que necesitan el sentido común de una persona.

Por suerte, hay empresas que sí están sacando mucho partido a la IA y todas hacen las cosas de una forma muy parecida, aplicando el sentido común. En primer lugar, crean un entorno cerrado para la herramienta. No le dan a la IA acceso a todo internet ni a todos los sistemas, sino que la limitan a leer solo los documentos estrictamente necesarios para su tarea, evitando así que se invente respuestas. En segundo lugar, atacan lo aburrido y repetitivo. No usan la IA para que tome decisiones creativas ni para que muestre empatía, sino para quitarse de encima el trabajo más mecánico, como cruzar datos masivos o clasificar papeles. Esto permite que los empleados tengan tiempo para aportar verdadero valor.

Además, estas empresas aplican la regla del 10/20/70. Tienen muy claro que, en estos proyectos, solo el diez por ciento del esfuerzo es elegir la tecnología y el veinte por ciento es preparar la infraestructura técnica. El setenta por ciento del trabajo real consiste en formar a los empleados, cambiar la forma de trabajar y adaptar la organización para que usen bien la nueva herramienta. Finalmente, siempre establecen un filtro humano, dejando una puerta de salida para que, si la máquina duda, encuentra un error o se topa con un cliente enfadado, el problema pase inmediatamente a una persona. La máquina avanza el trabajo, pero el ser humano es quien decide al final.

Las empresas que triunfan con la IA no han tenido un golpe de suerte. Simplemente planificaron bien desde el principio. Entendieron que la tecnología no es un fin en sí mismo, sino una herramienta para quitarle a sus equipos el trabajo aburrido y dejar que aporten valor de verdad. Cuando tienes claro para qué sirve, tienes los datos limpios y la estrategia bien pensada, la inteligencia artificial funciona. Si te saltas todo eso, solo será un gasto enorme que no servirá para nada.

Tour de la IA

Con el objetivo de acercar la formación especializada en Inteligencia Artificial a empresas y profesionales de toda la Comunidad Valenciana, ESIC Business & Marketing School pone en marcha un tour de presentación del Programa Superior en Inteligencia Artificial Aplicada a Marketing y Ventas. Esta iniciativa recorrerá cinco ciudades estratégicas del territorio para dar a conocer una formación diseñada para responder a uno de los mayores retos actuales de las organizaciones: incorporar la Inteligencia Artificial de forma práctica en las áreas de marketing, comunicación, ventas y desarrollo de negocio.

El tour arrancará el 11 de septiembre con la apertura del programa en el CEEI de Castellón, continuará el 16 de octubre en el Campus ESIC Valencia, hará parada el 23 de octubre en la sede de AITEX en Alcoy, seguirá el 6 de noviembre en la Cámara de Comercio de Alicante – Delegación y Vivero de Empresas de Dénia y finalizará el 20 de noviembre en la sede de FAES en Gandía.

El Programa Superior en Inteligencia Artificial Aplicada a Marketing y Ventas nace para formar a profesionales capaces de entender, aplicar y liderar el impacto real de la IA en el ámbito empresarial. A través de una metodología eminentemente práctica, el programa proporciona los conocimientos necesarios para integrar las principales herramientas y modelos de Inteligencia Artificial en las estrategias de marketing, ventas, automatización, e-commerce y analítica, siempre con una orientación clara hacia la mejora de la competitividad y la generación de valor para las organizaciones.

La formación está dirigida a directivos, responsables de marketing y ventas, profesionales de comunicación, consultores, emprendedores y perfiles de negocio que deseen incorporar la Inteligencia Artificial a su actividad profesional, sin necesidad de contar con conocimientos técnicos avanzados. Durante tres meses, los participantes profundizarán en el funcionamiento de los principales modelos de IA generativa y Large Language Models (LLM), aprenderán a seleccionar las herramientas más adecuadas para cada necesidad empresarial y desarrollarán casos prácticos basados en situaciones reales de negocio.