Webinar | Por qué tu inversión en IA no está dando los resultados que esperabas

¿Has invertido en herramientas de Inteligencia Artificial corporativa pero sigues sin ver el retorno económico esperado? En nuestro último webinar, abordamos el «fracaso silencioso» de la IA: el verdadero motivo por el que el 80% de los proyectos se estancan en los primeros meses.

Analizamos por qué el problema casi nunca es la tecnología, sino una «materia prima» deficiente (datos sucios, vacíos o aislados en silos). Vimos en detalle los 5 criterios de salud del dato, los 4 escenarios de madurez en los que puede estar tu empresa, y compartimos la metodología paso a paso que aplicamos en aditu para alinear la información con tu negocio y ver resultados financieros en semanas, no en años. Te contamos lo más destacado.

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Introducción y bienvenida

Antón Suárez: Muy bien. ¿Qué tal, Laura? Buenos días.

Laura Ruiz: Hola. Buenos días, Antón.

Antón Suárez: Aquí estamos con un nuevo webinar. Hoy trataremos un tema muy interesante: todo lo que tiene que ver con datos para maximizar el ROI de la IA. Vamos a ir arrancando por respeto a los que ya están conectados y han sido puntuales. Recordemos el tema de hoy: por qué tu inversión en IA no está dando los resultados que esperabas. He invitado a mucha gente por LinkedIn con una frase tendenciosa: «por culpa de que los datos están mal». Vamos a ver exactamente cuál es el problema y qué soluciones tenemos. Muchos ya me conocéis, llevo la parte de desarrollo de negocio en aditu, y Laura es nuestra Project Manager.

En el índice vemos lo que vamos a abordar: una introducción al posible fracaso de la IA, los 5 criterios de salud del dato, el mapa de madurez corporativa, el impacto financiero, la metodología aditu y un caso de éxito. Al final rescataremos las preguntas que vayáis dejando en el apartado de Q&A.

¿Quiénes somos en aditu?

Antón Suárez: Somos un data partner para negocio digital, 100% especializados en optimizar el ecosistema de datos. Ayudamos en la medición de activos digitales, la transformación de datos fragmentados en silos y su posterior activación con audiencias del CRM. También llevamos toda la parte de inteligencia de negocio con dashboards y nuestra gran novedad: Alfred, un agente de IA para mejorar la productividad e incrementar el beneficio de los negocios.

El mapa de la IA y el «fracaso silencioso»

Antón Suárez: Hay dos grandes áreas para la IA: el uso personal (como ChatGPT o Gemini) y el uso corporativo para la mejora de procesos. Nosotros ponemos el foco en lo corporativo. Aquí hay aplicaciones en optimización de campañas, automatización de marketing, atribución, personalización y Business Intelligence predictivo.

Cualquier agente de IA es tan bueno como las preguntas que le haces y los datos que le enchufas. Hay dos preguntas incómodas que hacerse: ¿cuánto has invertido en herramientas de IA este año? Y, ¿los resultados justifican esa inversión?

«La realidad es que el 80% de los proyectos de IA no está cumpliendo con las expectativas de los directivos en los primeros meses.»

No es que la herramienta no funcione, es que las métricas de mejora de productividad o beneficio no están claras. Hay 3 síntomas clave de este «fracaso silencioso»:

1. La IA necesita demasiada supervisión. Hay desconfianza en las respuestas, lo que genera una duplicidad: el equipo hace su trabajo normal y, además, tiene que auditar constantemente a la IA.
2. Las estrategias no son efectivas. La IA recomienda acciones para segmentos incorrectos porque los datos del Customer Journey están fragmentados. Crece la desconfianza y el uso de la IA cae.
3. Los KPIs de negocio no se mueven. Si no vendes más ni mejoras el ROI, implementar IA es solo darle una «capa de chapa y pintura» a la empresa. Es un gasto sin rendimiento.

La causa no es la tecnología. La IA ya es un estándar de la industria. El problema viene cuando la materia prima es deficiente. No importa cuánto te cueste la máquina si los datos que la alimentan no son buenos. Laura nos explicará qué hacer para evitar esto.

Los 5 criterios de salud del dato

Laura Ruiz: Lo primero es saber si nuestros datos son buenos. Para evaluarlos no necesitamos ser ingenieros ni usar lenguaje técnico, basta con hacernos cinco preguntas de negocio:

1. Fiabilidad: ¿Los datos son correctos? Pensad en cuántas decisiones erróneas tomamos por información incorrecta; la IA multiplica ese impacto todos los días.
2. Frescura: ¿Están actualizados? Un dato de hace 6 meses puede ser perjudicial si el mercado ha cambiado.
3. Trazabilidad: ¿Sabemos de dónde viene cada dato? Si no podemos auditarlo, tenemos un problema ante reguladores, inversores o nosotros mismos.
4. Eficiencia operativa: ¿Tiene acceso a la información quien lo necesita? Datos perfectos pero encerrados en un silo tienen el mismo valor que los datos incorrectos.
5. Seguridad legal: ¿Cumplimos con la RGPD? Esto supone un riesgo reputacional y financiero directo a través de multas.

Los 4 escenarios de madurez corporativa

Laura Ruiz: Antes de saber adónde ir, tenemos que evaluar con honestidad dónde estamos. Las empresas suelen encajar en 4 escenarios:

• Escenario 1 (Crítico): Datos sucios, inconsistentes, campos vacíos y en silos. La IA aquí perjudica activamente porque toma decisiones con información irreal. La prioridad es el gobierno del dato antes de invertir en IA.
• Escenario 2: Datos ordenados pero sin frescura. Llegan tarde y los modelos solo miran al pasado. La prioridad es buscar la actualización continua.
• Escenario 3: Buena infraestructura y frescura, pero los datos están en silos. Marketing no ve lo de Ventas. La IA solo ve parcelas y sus recomendaciones son siempre parciales.
• Escenario 4 (Ideal): Datos limpios, integrados y en tiempo real. Existe una cultura del dato democrática en toda la organización. Aquí se aplican modelos predictivos y prescriptivos (la IA ayuda a anticipar y tomar decisiones).

Antón Suárez: Tenemos una pregunta relacionada: «Veo a mi empresa en un escenario mixto: tenemos datos sucios y además están en silos. ¿Por dónde se empieza?»

Laura Ruiz: Es muy habitual. El error común es intentar solucionarlo todo a la vez con un macroproyecto de limpieza perfecto, lo cual ralentiza a la empresa durante meses. Nuestra recomendación es elegir un único objetivo de gran impacto, por ejemplo, optimizar la retención de clientes. Rompes el silo y limpias solo para esos datos. Una vez logras el ROI ahí, sacas presupuesto para el siguiente objetivo. Hay que comerse el elefante a trozos. Por experiencia, la mayoría de las empresas que acuden a nosotros están entre el escenario 2 y el 3.

El impacto financiero de un dato deficiente

Laura Ruiz: Tener malos datos no es solo un problema de IT, es un coste directo en la cuenta de resultados. Deberías conocer tres números clave:

1. Entre el 15% y el 25% de tu presupuesto de IA se pierde en limpiar y reconciliar información deficiente en lugar de generar valor.
2. Resolver el problema de datos después de lanzar la IA cuesta entre 3 y 5 veces más que abordarlo antes.
3. El 40% de las decisiones erróneas se atribuye a una mala calidad de la información base, no a estrategias mal diseñadas.

Antón Suárez: ¿Por qué se encarece tanto el proyecto si se limpia el dato después de lanzar la IA?

Laura Ruiz: Es como arreglar los pilares de un edificio cuando ya hay gente viviendo dentro. Tienes que parar los modelos en producción, revisar los datos, rehacer integraciones y, sobre todo, volver a entrenar el algoritmo consumiendo dinero y servidores. Además, obligas al equipo a perder y recuperar la confianza en la herramienta varias veces.

El falso dilema: limpieza masiva vs. no hacer nada

Laura Ruiz: Las empresas suelen tomar dos posturas extremas que no funcionan: hacer una «limpieza masiva total» buscando la perfección, lo que paraliza procesos y genera resistencia interna; o pensar que está todo tan mal que «no hacen nada».

La tercera vía es priorizar los datos que alimentan las decisiones de mayor impacto, medir el resultado y avanzar de forma progresiva. Así los primeros resultados son visibles en semanas, no en meses.

La metodología aditu (Paso a paso)

Laura Ruiz: Nuestra metodología nos permite tener una arquitectura operativa en pocas semanas siguiendo 4 pasos:

• Semana 1: Diagnóstico e inventario de fuentes de datos. Entregamos informes orientados a negocio, no técnicos.
• Semanas 2-3: Priorizamos aquellos problemas que van a generar mayor retorno económico al resolverlos.
• Semanas 3-6: Diseñamos la arquitectura mínima viable evitando los silos de información.
• Meses 2-4: Implementación y despliegue por fases utilizando KPIs financieros reales.

Caso de éxito: resultados reales en una empresa B2B

Laura Ruiz: Implementamos esto en una empresa B2B (más de 200 empleados) cuyo proyecto de IA de ventas llevaba 8 meses estancado porque los datos estaban en 4 sistemas aislados. Partíamos de una conversión del 8% y ciclos de cierre de 47 días, con solo el 34% de datos utilizables.

En 90 días integramos su CRM, ERP y la web, y pusimos en producción un modelo de scoring primario. A los 6 meses:

• La tasa de conversión subió un 34%.
• El tiempo de cierre bajó un 28%.
• Los datos utilizables subieron al 81%.
• El coste de captación de clientes bajó un 19%.

Lograron recuperar la inversión que hicieron en menos de 6 meses y su IA por fin pudo desplegarse correctamente.

3 ideas clave y siguientes pasos

Laura Ruiz: Quiero que os llevéis tres ideas claras hoy:

1. Si la IA no da resultados, casi seguro el problema está en los datos, no en el algoritmo. Cambiar de proveedor tecnológico sin limpiarlos es inútil.
2. Todo directivo debe poder responder si sus datos son: fiables, frescos, trazables, eficientes y legales. Si necesitas preguntar a IT para saberlo, ahí está tu primer paso.
3. Arreglarlo no requiere años ni inversiones astronómicas. Una metodología orientada al ROI da resultados en semanas.

Como siguientes pasos, podéis hacer vuestro diagnóstico interno con la guía de autoevaluación gratuita que tenéis en la web, o solicitar una sesión de diagnóstico de 1 hora sin coste con nosotros para analizar vuestro caso.

Antón Suárez: Una última pregunta del público. Si nuestro departamento de IT está colapsado, ¿cuántos recursos internos nos va a exigir esta metodología?

Laura Ruiz: Sabemos que IT suele ser un cuello de botella por la alta carga de trabajo. Nuestra metodología está pensada para liberarles, no para darles más tareas. Solo necesitamos quitarles unas horas en la primera fase para obtener accesos y entender el mapa actual. A partir de ahí, nosotros hacemos el trabajo y les entregamos la estructura lista, dependiendo lo mínimo posible de ellos.

Antón Suárez: Pues no hay más preguntas. Ha quedado muy claro cómo abordar este problema con la materia prima de la IA. Laura, que tengas una buena semana de vacaciones, que te lo mereces.

Laura Ruiz: Muchas gracias a todos, espero que os haya resultado interesante.

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