Tres preguntas que hacer antes de invertir en IA en 2026
Matt Nolan
Fundador
Actualizado el 30 de diciembre de 2025
Esto es lo que nadie quiere decir en voz alta: la mayoría de los proyectos de IA están fracasando.
No porque la tecnología no funcione. Cuando se aplica bien, los resultados son reales. Los estudios muestran ganancias de productividad del 10-40%. El problema no es la IA. El problema es que las empresas están comprando soluciones antes de haber definido los problemas.
Los números cuentan la historia: el 42% de las empresas abandonaron la mayoría de sus iniciativas de IA este año, comparado con el 17% del año pasado. El 95% de los pilotos empresariales nunca entregan retornos medibles. Miles de millones de dólares persiguiendo las preguntas equivocadas.
Esto no es un fallo tecnológico. Es un fallo de pensamiento, y no puedes salir de eso a punta de dinero.
La oportunidad
Cuando la IA funciona, apenas la notas. Libera a tu equipo del trabajo tedioso y repetitivo y les da espacio a las mejores personas para hacer lo que solo ellas pueden hacer. El objetivo nunca fue la automatización por sí misma. El objetivo es el apalancamiento.
Pero no llegas ahí persiguiendo la última tendencia o comprando la demostración más impresionante. Llegas ahí haciendo mejores preguntas antes de escribir el primer cheque.
Aquí hay tres que importan.
1. ¿Es esto un problema de modelo o un problema de datos?
Todos quieren hablar de modelos. Casi nadie quiere hablar de datos, lo cual es extraño, porque los datos son donde la mayoría de los proyectos van a morir.
Tu modelo es tan bueno como lo que le das de comer. Si tus datos están desordenados, aislados o incompletos, ningún algoritmo te salvará. La IA más sofisticada del mundo solo te dará respuestas incorrectas con más confianza y velocidad.
Antes de evaluar cualquier solución de IA, pregúntate: ¿Realmente tenemos los datos que esto requiere? ¿Podemos describir exactamente qué le daríamos de comer a este sistema y dónde se encuentra?
Si esa pregunta toma más que unos minutos en responder, detente. Todavía no tienes un problema de IA. Tienes un problema de datos, y ese es el que debes resolver primero.
2. ¿Esto necesita la herramienta más poderosa, o la correcta?
Hay un sesgo en esta industria hacia la complejidad. Modelos más grandes, más parámetros, todo de vanguardia. Suena impresionante en una presentación. La mayoría de las veces, es exactamente lo incorrecto.
Gartner predice que las empresas usarán modelos pequeños y específicos para tareas tres veces más que los modelos de lenguaje grandes de propósito general para 2027. La razón es simple: son más rápidos, más baratos, y a menudo más precisos para problemas enfocados.
La pregunta que debes hacer no es “¿cuál es la opción más avanzada?” Es “¿cuál es lo más simple que realmente resuelve esto?” La simplicidad requiere entender el problema lo suficientemente profundo como para saber qué puedes dejar fuera. Eso es difícil. También es donde está el valor.
Pregúntale a tu proveedor, o a tu equipo: ¿Por qué este enfoque en lugar de algo más simple? Si la respuesta es “porque es lo más avanzado”, aléjate. Eso no es una razón, eso es marketing.
He estado en suficientes demostraciones de proveedores para conocer el patrón: capacidades impresionantes, respuestas vagas sobre qué pasa después del piloto.
3. ¿Qué decisión apoya esto realmente?
Esta es la pregunta que separa la IA útil del teatro caro.
Es fácil emocionarse con las capacidades. Tableros, chatbots, predicciones. Pero las capacidades no son resultados. La única pregunta que importa es: ¿qué hará alguien diferente una vez que esto exista?
Si no puedes responder eso claramente, no estás listo para construir.
Prueba esto: Completa la oración “Una vez que esto esté implementado, podremos ______ lo que no podíamos antes.” Si no puedes completarla en términos concretos, la tecnología puede esperar. La claridad no puede.
Qué viene después
2026 va a ser un año de selección natural.
Las empresas que trataron la IA como una casilla para marcar van a archivar silenciosamente sus proyectos. Las que empezaron con el problema, no con la herramienta, van a tomar ventaja. Esto no se trata de quién gastó más o se movió más rápido. Se trata de quién pensó claramente, quién resistió la presión de simplemente hacer algo y en su lugar preguntó si ese algo valía la pena hacerlo.
La mejor tecnología desaparece en el trabajo. Dejas de notarla. Solo hace todo un poco mejor.
Eso es hacia lo que estamos construyendo en Gravitas Grove. No IA por el bien de la IA, sino herramientas que se ganan su lugar haciendo que las personas sean más capaces.
Si estás trabajando con estas preguntas y quieres una segunda opinión, estaremos felices de ayudar.