Newsletter 10 Agosto 2026

Los riesgos de la IA sin planificación: ¿Por qué puede fracasar su implementación en tu empresa?

Por Hero® Consulting

Los riesgos de la IA sin planificación en la empresa suelen originarse en la ausencia de método y planificación. Casos de uso mal definidos, datos sucios y sin gobernanza, falta de métricas claras desde el inicio, y herramientas que se compran de forma aislada sin integrarse entre sí son las causas más frecuentes de una implementación que no logra escalar ni generar retorno. A esto se suma la resistencia del personal cuando no existe una hoja de ruta clara que oriente el proceso. La diferencia entre una IA que aporta valor y una que se convierte en gasto disperso está en la planificación. O sea definir el problema de negocio antes de elegir la herramienta, y establecer desde el día uno los criterios para escalarla o corregir el rumbo.

IA organizacional: de la compra aislada a la estrategia integrada

Por Juan Pablo Barboza, Consultor Estratégico, Director Hero®

Entre junio y julio de 2026 la conversación cambió de "qué modelo usar" a "cómo integrarlo". Los saltos de versión ya no son la noticia ya que hoy OpenAI, Google y Anthropic, ofrecen modelos de calidad similar para el 80% de las tareas empresariales estándar, y la diferencia real está en la arquitectura alrededor del modelo, es decir cómo se gestiona el contexto, cómo se conecta con los sistemas existentes y cómo se monitorean los fallos. Lo más relevante del período es la consolidación de agentes que ya no solo responden preguntas, sino que ejecutan flujos de trabajo completos dentro de herramientas como Word, Excel o Teams, delegando tareas enteras en lugar de simplemente asistir.

Para una empresa latinoamericana, la prioridad es tener la IA más reciente y ser capaz de resolver el desorden actual. Por ejemplo licencias sueltas, apps que no conversan entre sí, y presupuesto esporádico y sin planificación.

Orden de implementación recomendado:

1. Un asistente general de productividad (Copilot, ChatGPT Business o Claude) para todo el equipo administrativo.
2. Un agente conectado a la documentación interna (tipo Notion AI u equivalente) para centralizar conocimiento antes de automatizar procesos.
3. Automatización de flujos específicos (n8n, Make o agentes a medida) solo cuando el paso 1 y 2 ya están adoptados con disciplina.

Saltarse este orden es la causa más común del "gasto disperso sin retorno".

Costos aproximados: planes individuales entre USD 10 y 20 por usuario/mes; los planes empresariales suelen tener precios personalizados según volumen.

¿Cuántas licencias y para quién? No se debe licenciar a toda la plantilla desde el inicio. Se recomienda empezar con el 15-20% del equipo: líderes de área, personal clave, generadores contenido o reportes frecuentes, y también quienes tienen contacto directo con clientes y proveedores. Ese grupo valida el uso real antes de escalar. Por lo tanto expandir licencias sin evidencia de adopción es la forma más rápida de perder presupuesto sin cambiar resultados.

¿Por qué el colaborador se resiste a la Inteligencia Artificial?

La resistencia a la IA no es hacia los cambios tecnológicos, es emocional.

Por Juan Pablo Barboza, Consultor Estratégico, Director Hero®

Cuando el personal se resiste a la IA, casi nunca es porque no entiende la herramienta. Es porque interpreta —muchas veces con razón— que su rol está en juego. La ansiedad no es infundada: solo en mayo de 2026 la IA fue citada como motivo de 38,579 despidos en Estados Unidos, un 40% de todos los recortes anunciados ese mes, y un cuarto de la fuerza laboral mundial ya trabaja en ocupaciones con algún grado de exposición a la IA generativa.

Los tres miedos más frecuentes:

1. Reemplazo directo — "esto lo puede hacer una máquina, no yo".
2. Pérdida de estatus — dejar de ser el experto de referencia en su equipo.
3. Vigilancia — sentir que la IA mide y reporta su desempeño sin ellos saberlo.

Lo relevante es que un análisis de Forrester de 2026 anticipa que la mitad de los despidos atribuidos a IA terminarán en recontrataciones silenciosas, y el 55% de los empleadores que ya despidieron, reporta arrepentimiento por eliminar capacidades que la tecnología aún no cubre.

Lo que funciona en 2026: ninguna empresa que gestiona bien esta transición empieza por la herramienta. Empieza por el rol. Rediseña primero qué tareas hace la persona y cuáles asume la IA, no al revés. Forma en "supervisión de IA", no solo en manejo de la herramienta. Y comunica con honestidad el objetivo del proyecto: eficiencia, no reducción de plantilla — o lo dice claramente si sí lo es.

Próximos pasos: diagnóstico de tareas por rol, comité mixto de adopción (líderes + operativos), y métricas de uso compartidas, no impuestas desde arriba.

IA en la empresa 2026: la brecha entre la promesa y el control

Por Ana Bogner, Coach Hero®

Gartner encuestó a 782 líderes de infraestructura y operaciones a finales de 2025: solo el 28% de los proyectos de IA alcanza el ROI esperado, el 20% fracasa por completo, y el 57% reportó al menos un fracaso. Por separado, MIT analizó pilotos de IA generativa específicamente: cerca del 95% no generó retorno financiero medible.

Tres problemas están definiendo el momento actual de la IA corporativa, y los tres están conectados.

1. Shadow AI: el riesgo que crece en silencio. Mientras los comités de dirección debaten si adoptar IA formalmente, el personal ya decidió por su cuenta. Solo el 40% de las empresas tiene licencias oficiales de IA, pero más del 90% de los trabajadores ya usa herramientas de IA personal para tareas cotidianas. Gartner estima que para 2026 más del 80% de las empresas habrá usado modelos de IA generativa sin gobernanza adecuada, y esa misma firma proyecta que casi la mitad de las brechas de seguridad empresariales vendrán de este uso no controlado. El empleado no actúa por rebeldía: actúa porque la empresa no le dio una alternativa segura a tiempo.

2. Proyectos que gastan sin retornar. El desorden de licencias tiene un costo medible. Un informe reciente señala que el 95% de las empresas gasta en IA sin ver resultados, con la falta de patrocinio ejecutivo y la débil gestión del cambio como causas principales. Otro análisis ubica el fracaso de proyectos de IA en casi tres de cada cuatro casos, por falta de alineación con un objetivo de negocio medible. El patrón es siempre el mismo, se compra la herramienta antes de definir el problema que debía resolver.

3. La política que nadie escribió antes de comprar Estos dos problemas comparten una misma raíz: ausencia de gobernanza. No se trata de restringir el uso de IA, hay que ordenarlo y encauzarlo. Una política mínima debe responder tres preguntas: qué información puede subirse a un modelo externo, quién autoriza herramientas nuevas, y qué IA está oficialmente sancionada para cada rol.

El hilo conductor: las empresas no están fallando con la IA por falta de herramientas y tecnología, aún faltan planes, formación y metodologías. Es decir priorizar gobernanza, después licencias y después expansión. Invertir ese orden es exactamente lo que produjo el caos actual como compras aisladas, aplicaciones que no conversan, y ahora el uso invisible que nadie audita.

Recomendaciones de Hero®: antes de comprar una sola licencia más, la empresa necesita una política de uso de IA, criterios estratégicos y corporativos, un responsable claro de aprobarla y un canal oficial más rápido que el atajo personal que el empleado ya está usando.

¿Tu empresa, está preparada para la implementación de IA?

Si la base de la pirámide tecnológica está incompleta, la IA no te dará los resultados esperados

Por Ian Wilson, Coach Hero®

Solo el 28% de los proyectos de IA en operaciones logra el ROI esperado, y casi el 95% de los pilotos generativos no genera retorno medible.

Toda empresa que hoy quiere "hacer IA" enfrenta la misma trampa, salta directo a la cima de la pirámide sin revisar la base. Machine learning y agentes autónomos son la parte visible, pero dependen de tres condiciones invisibles: datos limpios, sistemas integrados y gobernanza. Sin eso, cualquier modelo hereda el mismo problema de siempre, datos sucios que entran y datos sucios que salen.

Los números confirman el diagnóstico. Según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2025, CEPAL–CENIA), la región concentra el 14% de las visitas globales a soluciones de IA frente a solo el 11% de participación en usuarios de internet — hay entusiasmo, pero la adopción se concentra en herramientas de consumo listas para usar, con bajos requerimientos técnicos. Es decir uso superficial y no transformación estructural.

La encuesta Defontana 2025, aplicada a más de mil empresas de Chile y la región, lo aterriza claramente: el 45% ya usa herramientas de IA, pero solo el 23% se considera plenamente preparado para integrarlas de forma sostenible. Esa brecha de 22 puntos es, literalmente, el nivel 1 y el nivel 2 de la base de la pirámide sin resolver.

McKinsey reporta que el 78% de las empresas ya usa IA en alguna función, pero las compañías más grandes son las que están adoptándola de forma más rápida y organizada, porque centralizan gobernanza de datos y cumplimiento normativo — la escala exige orden y no solo apetito. Deloitte, en su cuarto informe sobre IA generativa empresarial, identifica el cumplimiento normativo como la principal barrera para desarrollar e implementar IA, con un 38% de las menciones. Y un análisis de Process Excellence Network señala la calidad y disponibilidad de datos como el obstáculo principal para más de la mitad de las empresas consultadas.

La conclusión es incómoda pero simple: la IA agéntica no es un problema de los modelos o alternativas, sino que es más un problema de cimientos. Por eso antes de preguntar "¿qué agente de IA implementamos?", la pregunta correcta es "¿nuestros datos están limpios, integrados y gobernados?". Sin esa respuesta, cualquier inversión en IA se construye sobre arena.

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