Top Reasons AI Projects Fail #4: Lack of Talent and Team Alignment
November 28, 2025 | 4 Minuto(s) de lectura
Muchos proyectos de IA empiezan con promesas, pero se estancan cuando el conocimiento vive en la cabeza de una sola persona. El patrón del "mago de la IA en el rincón" es más común de lo que la mayoría de los líderes creen. Una persona con talento crea un prototipo inteligente, pero sin alineación, documentación ni propiedad, la solución se vuelve frágil e imposible de ampliar.
En esta parte de nuestro Razones principales por las que fracasan los proyectos de IA serieanalizaremos por qué las iniciativas de IA necesitan la alineación del equipo desde el primer día y cómo Improving crea equipos de colaboración que ofrecen resultados empresariales reales.
Por qué fracasa el talento sin alineación
Los sistemas de IA prosperan gracias a la experiencia colectiva, como el contexto del dominio, las canalizaciones de datos, la disciplina de ingeniería y la gestión del cambio. Cuando falta alguna de estas funciones, incluso los prototipos más brillantes se derrumban en la producción.
Devlin Liles, CCO, Improving
Un modelo de desarrollador único a menudo carece de gobernanza, documentación y vías de integración. Sin un equipo a su alrededor, nadie puede mantener o hacer evolucionar el sistema una vez que esa persona se marcha.
Por qué ocurre esto
Este patrón surge cuando las organizaciones tratan la IA como un proyecto secundario en lugar de como una capacidad básica.
Falta de competencias en las distintas funciones. Los equipos de datos, modelado y aplicaciones operan en silos.
Falta de apropiación empresarial. Nadie es responsable de los resultados ni de la alineación presupuestaria.
Comunicación deficiente entre tecnología y estrategia. Los modelos se crean sin un contexto empresarial claro.
Gestión del cambio limitada. Incluso los proyectos piloto con éxito no consiguen ser adoptados porque las personas afectadas no formaron parte del proceso.
El resultado es una prueba de concepto inteligente que muere aislada.
Cómo evitar este fracaso
Construir una IA duradera requiere trabajo en equipo, responsabilidad y transparencia. Trate la IA como un esfuerzo multidisciplinar en el que todas las funciones sean propiedad.
Haga de la IA un deporte de equipo. Cree equipos que combinen ingenieros de datos, ingenieros de ML y GenAI, PYMES de dominio y desarrolladores de aplicaciones. Todos deben entender cómo contribuye su papel al resultado empresarial.
Asigne un Propietario de Negocio. Toda iniciativa necesita un patrocinador responsable del éxito de las métricas, el rendimiento de la inversión y la adopción. Sin propietario no hay proyecto.
Incluya el patrocinio ejecutivo para la gestión del cambio. Los altos directivos deben definir por qué ahora y promover la adopción en todos los departamentos.
Organizar revisiones semanales de la empresa. Sustituya las demostraciones técnicas por debates orientados a los resultados que vinculen los avances a resultados cuantificables.
Promueva la visibilidad compartida. Mantenga la documentación, los libros de ejecución y los cuadros de mando accesibles para que ningún conocimiento se quede en la cabeza de una sola persona.
Incorpore expertos en la materia. En un proyecto de Improving en el que implantamos Microsoft Copilot para servicios de campo, las PYMES se unieron a los viajes para informar sobre las instrucciones y las herramientas. Los propietarios de las empresas asistieron a sesiones de backlog para mantener las prioridades alineadas, y la adopción se disparó porque el equipo que conocía el trabajo ayudó a crear la solución.
Las iniciativas de IA prosperan cuando los conocimientos se superponen en lugar de aislarse.
Puntos clave
Los proyectos de IA no los ganan genios individuales. Los sustentan equipos coordinados. La alineación garantiza la continuidad, la responsabilidad y la adopción.
Trate la IA como una disciplina de equipo, no como un experimento en solitario.
Asigne una propiedad empresarial clara y un patrocinio ejecutivo.
Realice revisiones periódicas vinculadas a los resultados, no a la actividad.
Documente y comparta los conocimientos entre todos los colaboradores.
Implique a los usuarios finales desde el principio para garantizar una adopción duradera.
Continúe su viaje hacia la IA con Improving
La aplicación eficaz de la IA depende tanto del talento como del trabajo en equipo. Para explorar cómo Improving estructura el éxito colaborativo:
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