Por qué tu piloto de IA muere en el traspaso
Por qué los pilotos de IA no llegan a producción y el uso queda superficial: profundidad, criterio de parada, rediseño y línea de base.
4 de noviembre de 2026 · 3 minLeer artículo →
Adopción de IA · hecha por nosotros
Adoptar no es lanzar. Es rutina.
Después del diagnóstico, nosotros conducimos todo: pilotamos, escalamos e incorporamos — con medición y gobernanza desde el primer día.
Scaffold · Signal · Charter
EvaluarPilotarEscalarIncorporar
4 etapas
Compuertas que bloquean
Tu equipo usa. Nosotros operamos.
Sin sistema que mantener
Lanzamiento · la investigación
Lanzar es fácil. Volverlo rutina, no.
Cuanto más cerca del día a día, menos gente queda.
- 52%usan IA al menos algunas veces al año
- 30%la usan algunas veces por semana o más
- 15%la usan todos los días
Rutina · el método
La rutina se construye un gate a la vez.
La siguiente etapa solo se abre cuando la anterior se sostiene.
- EvaluarV-01 · Línea base aprobada
- PilotarV-02 · Piloto medido
- EscalarV-03 · Patrón replicado
- IncorporarV-04 · Rutina estable
Esquema del método, no un resultado medido.
En las cuentas
Casi nueve de cada diez usan IA en alguna función. El 37% le atribuye algo de EBIT. Cerca del 6% llega al 5% del EBIT o más, con un valor que llaman significativo.
En el plan
El 47% dice que su empresa integró IA. El 25% dice que comunicó un plan claro. Donde la IA ya se implantó, el 14% está totalmente de acuerdo en que cambió cómo se hace el trabajo.
En Brasil
La mitad de las grandes empresas ya usa IA. En la industria, de quienes la usan en una función, solo del 9% al 14% la usa de forma amplia.
Scaffold · cuatro etapas
Cuatro etapas. Compuertas que bloquean.
Ninguna etapa abre antes de que la anterior pase su compuerta. Eso evita que el piloto muera en el traspaso.
Asociación, no causa: ninguno de estos estudios prueba que la práctica genere el resultado. Por eso medimos cada caso contra su semana 0.
01 · 2 semanas
Evaluar
Línea base de cada proceso antes de cualquier cambio.
V-01 · Línea base aprobada
Seguir KPIs es la práctica con mayor efecto en el EBIT, entre 12 evaluadas. Menos de 1 de cada 5 lo hace.
McKinsey, 2024. 1.491 encuestados, solo IA generativa.02 · 6 semanas
Pilotar
Un proceso, un equipo, una ventana medida. Nosotros corremos el piloto.
V-02 · Piloto medido
Solo el 31% tiene criterios para que un piloto no llegue a producción. Solo el 17%, para cerrar lo que no da valor.
Gartner, 2026. 2.002 CIO y ejecutivos de tecnología.03 · 1 trimestre
Escalar
El patrón se repite en otras áreas, conducido por nosotros.
V-03 · Patrón replicado
Entre quienes más valor capturan, casi 3/4 rediseñaron el flujo de trabajo. Entre los demás, 1/4.
McKinsey, 2026. 1.719 encuestados, autodeclarado.04 · Continuo
Incorporar
Se vuelve rutina. Seguimos operando y reportando el impacto.
V-04 · Rutina estable
Quienes están totalmente de acuerdo en que su gerente apoya: el 78% la usa con frecuencia. Los demás: el 44%.
Gallup, febrero de 2026. Donde la IA está disponible.Signal · medir
El número que el CFO acepta.
Horas recuperadasvs. semana 0
Tiempo de ciclovs. semana 0
Costo por resultadovs. semana 0
Ves el mismo panel que nosotros, contra la misma línea base. No reportamos actividad como resultado.
Charter · gobernar
Tu equipo legal solo aprueba.
Redactamos la capa de gobernanza. La respuesta por defecto deja de ser “espera”.
01Política de uso
02Matriz de riesgo
03Cláusulas de proveedor
04Guía de onboarding
Nebuloz
Nosotros hacemos.
Conducimos las cuatro etapas
Corremos los pilotos
Medimos contra la semana 0
Redactamos política y riesgos
Operamos Cosmos
Reportamos cada resultado
Especialista en el diseño · producto en la entrega
Tu equipo
Tu equipo aprueba y usa.
Aprueba cada compuerta
Usa el proceso nuevo
Sigue el panel de impacto
Sin sistema que mantener
Método · lo que dejamos fuera
Tres números que no usamos.
Abren muchas presentaciones de IA. No resisten la pregunta de un CFO.
- El 95% de los pilotos fracasa
Sale de 52 entrevistas, 153 respuestas en conferencias y 300 iniciativas públicas. Los propios autores lo marcan como preliminar.
Project NANDA, MIT Media Lab, 2025. - El 80% de los proyectos de IA fracasa
RAND lo cita como estimación de terceros. Su estudio son 65 entrevistas sobre las causas.
RAND, 2024. - El 70% de los cambios fracasa
Una revisión buscó la evidencia de esa tasa y no encontró una base empírica válida.
Hughes, en el Journal of Change Management, 2011.