Operacionalización de la IA: en qué se equivocan las empresas al escalar los modelos

Los ejecutivos están invirtiendo millones en IA, sin embargo, un estudio de BCG de 2025 encontró que solo alrededor del 5% de las empresas obtienen valor mensurable de la IA a escala , mientras que la mayoría ve poco o ninguno. Al mismo tiempo, múltiples encuestas muestran que más de la mitad de los proyectos de IA nunca llegan a producción o se abandonan después de la prueba de concepto debido a datos deficientes, una gobernanza débil y un valor comercial poco claro.

El problema no es la falta de modelos inteligentes. El problema es cómo se manejan, se poseen y se mantienen esos modelos día tras día. En otras palabras, las operaciones de IA son donde reside la mayor parte del riesgo y la mayor parte de las ventajas.

Esta publicación invitada analiza por qué la ampliación de la IA falla con tanta frecuencia, qué sale mal en las trincheras y cómo un enfoque que prioriza las operaciones cambia la trayectoria.

¿Por qué la ampliación de la IA fracasa en la mayoría de las empresas?

A la mayoría de las grandes organizaciones no les faltan experimentos de IA. La última encuesta sobre el estado de la IA de McKinsey muestra que casi todos los encuestados afirman utilizar la IA en algún lugar, pero sólo una pequeña minoría ve un impacto sostenido a nivel empresarial.

Qué sucede en la práctica:

• Se lanzan decenas de pruebas de concepto en todas las unidades de negocio.
• Un puñado de aspectos prometedores en una demostración
• Muy pocos sobreviven a las revisiones de seguridad, al trabajo de integración y a los comentarios reales de los usuarios.

Debajo de este patrón hay algunas cuestiones predecibles:

• La IA como una “iniciativa” única en lugar de una capacidad operativa
  La IA se trata como un proyecto con una fecha de inicio y de finalización. Hay un ciclo presupuestario, un proveedor, un tablero, una presentación. Lo que falta es una visión de la IA como un producto que necesita una hoja de ruta, propiedad y un presupuesto ajustado.
• Pilotos que ignoran el entorno de producción.
  Muchos pilotos dependen silenciosamente de conjuntos de datos cuidadosamente seleccionados, ingeniería de funciones manual o un único usuario avanzado. Nada de eso existe en el ecosistema vivo. Cuando los equipos intentan llevar el mismo artefacto a producción, todo, desde el acceso a los datos hasta el comportamiento de latencia, cambia a la vez.
• Sin visión económica del escalamiento
  Las juntas directivas escuchan historias sobre una productividad diez veces mayor. Lo que rara vez ven es una visión de los costos de la infraestructura, la observabilidad, las actualizaciones de modelos y la gestión de cambios. Sin eso, las expectativas se disparan y la IA termina en la lista de “innovaciones fallidas” cuando la primera ola de proyectos decepciona.

La mayoría de los manuales para el escalamiento de la IA empresarial todavía asumen que una vez que se elige el modelo y la plataforma correctos, el resto son principalmente detalles de ejecución. En realidad, la forma en que diseña y ejecuta las operaciones de IA a menudo importa más que el modelo de lenguaje grande que eligió en primer lugar.

Errores operativos comunes

Cuando observo iniciativas de IA fallidas o estancadas, casi siempre encuentro los mismos patrones operativos.

Escollos que ves en la naturaleza

Detrás de estos síntomas, siguen apareciendo algunos problemas estructurales:

• Cadenas de suministro de datos fragmentadas
  Los datos para capacitación, prueba y servicio provienen de diferentes caminos, pero los servicios de gestión de datos unifican estos canales para reducir la deriva y la inestabilidad. Los modelos se comportan bien en las pruebas y luego se comportan mal en la producción porque la distribución de los insumos y la frescura son completamente diferentes.
• Colaboración traspasada
  Los científicos de datos poseen cuadernos. Los equipos de plataforma poseen clústeres. Los propietarios de empresas poseen KPI. Nadie es dueño del ciclo de vida completo desde el concepto hasta la jubilación. Cada traspaso introduce retrasos, retrabajos y sutiles desajustes en las expectativas.
• El riesgo operativo se trata como una ocurrencia tardía
  Los aspectos legales, de cumplimiento y de seguridad entran en la conversación una vez que algo está cerca de su lanzamiento. Ven una solución terminada, plantean preocupaciones legítimas y el proyecto se estanca. Parece que “la gobernanza está bloqueando la IA” cuando el verdadero problema es la participación tardía.

Sin una estrategia para las operaciones de IA , los pilotos quedan varados. Terminas con grupos de trabajo interesantes que nunca se unen al funcionamiento de la empresa.

MLOps como el eslabón perdido en las operaciones de IA

MLOps a menudo se describe como "DevOps para el aprendizaje automático". Esa definición es técnicamente correcta, pero subestima lo que está sucediendo. En la práctica, MLOps es la disciplina que convierte los modelos en sistemas listos para ejecutar y los vincula a resultados comerciales reales.

Puedes pensar en las operaciones de IA como tres capas que MLOps debe mantener unidas:

• Activos

La investigación sobre la adopción de MLOps muestra que prácticas como la orquestación del flujo de trabajo, la reproducibilidad, el control de versiones y el monitoreo se correlacionan con una mayor satisfacción del usuario y mejores resultados. Esto suena abstracto hasta que te das cuenta de cuán concretos son los modos de falla cuando faltan esas prácticas.

MLOps no es una categoría de herramientas que se compra una vez. Es la columna operativa que permite que sus equipos de ciencia de datos, plataforma y productos actúen como un solo sistema. Es por eso que se encuentra en el centro de programas serios de operaciones de IA .

Gobernanza y seguimiento que funcionan en la vida real

Muchas empresas responden al riesgo de la IA redactando largos documentos de políticas. Son menos los que logran convertir esos documentos en rutinas diarias para los equipos que crean y ejecutan modelos.

Las operaciones maduras de IA tienden a construir la gobernanza en tres bucles prácticos:

• Bucle de seguimiento técnico

Un análisis reciente de la industria señala que la mala gobernanza de los datos y la débil supervisión de la IA ya son las principales razones por las que se prevé que muchos proyectos de IA fracasen o se cancelen en los próximos uno o dos años.

Las organizaciones más exitosas con las que trabajo tratan estos bucles como parte de su manual de operaciones de IA , no como “iniciativas de riesgo” separadas. Automatizan todo lo posible (linaje de datos, comprobaciones de control de acceso, detección de deriva) y dedican tiempo humano a lo que se necesita juicio.

Estudios de caso sobre cómo escalar la IA con éxito

Para concretar esto, veamos dos patrones anónimos que surgen con frecuencia.

Estudio de caso 1: Del teatro de prueba de concepto a la IA de producción

Un minorista global tenía más de 40 casos de uso de IA en varias etapas piloto: previsión de la demanda, precios dinámicos, personalización del marketing y operaciones de la tienda. Sólo dos estuvieron activos en algún momento y ambos requirieron intervención manual constante.

Problemas clave:

• Cada equipo construyó sus propios oleoductos y patrones de infraestructura.
• No hay estándares compartidos para monitoreo, acceso a datos o implementación de modelos.
• Los propietarios de empresas vieron la IA como un "proyecto de TI", no como parte de sus pérdidas y ganancias

La empresa cambió de rumbo y creó un pequeño grupo central de operaciones de IA con tres responsabilidades:

• Defina y mantenga una pila de MLOps de referencia (patrones de ingesta de datos, canalizaciones de capacitación y servicio, seguimiento de experimentos, registro de modelos).
• Establecer y hacer cumplir estándares para la observabilidad, la gobernanza y la presentación de informes de costos.
• Entrene a los equipos de negocios para que traten los casos de uso de IA como productos con propietarios, métricas de éxito y hojas de ruta.

Dentro de 18 meses:

• El tiempo desde la idea hasta el lanzamiento de la primera producción se redujo de 9 a 12 meses a aproximadamente 8 semanas.
• Se ejecutaron más de 20 modelos con herramientas compartidas, en lugar de scripts personalizados.
• Las revisiones trimestrales vincularon cada caso de uso con un impacto mensurable en el margen y el inventario.

Lo interesante es lo que no cambió. Los modelos subyacentes se mantuvieron bastante similares. El cambio radical provino del escalamiento disciplinado de la IA empresarial a través de operaciones compartidas, no de nuevos algoritmos exóticos.

Estudio de caso 2: IA industrial que sobrevive al contacto con la realidad

Un fabricante industrial intentó utilizar modelos de mantenimiento predictivo para equipos críticos. El primer intento fracasó. Los modelos entrenados con datos históricos de sensores parecían precisos en las pruebas fuera de línea, pero en producción produjeron demasiadas falsas alarmas. Los técnicos dejaron de prestar atención.

Una revisión interna encontró tres causas fundamentales:

• Los datos de entrenamiento se habían limpiado de manera que no reflejaban el ruido real del sensor.
• Al canal en vivo le faltaban dos señales clave que habían estado presentes en el entrenamiento.
• Nadie había mapeado cómo las predicciones de los modelos cambiarían los flujos de trabajo de los técnicos.

En el segundo intento, el equipo reformuló el trabajo como un problema de escalamiento de la IA empresarial en lugar de un concurso de ciencia de datos.

Ellos:

• Se definió un “contrato de datos” claro para los flujos de sensores, con garantías en cuanto a la frecuencia de muestreo, las unidades y el manejo de datos faltantes.
• Se implementó un canal unificado de MLOps desde la ingesta hasta el servicio, de modo que los modelos reentrenados pudieran pasar a producción con una fricción mínima.
• Técnicos incluidos en el diseño, con umbrales y formatos de alerta adaptados a su realidad

El seguimiento incluía ahora tanto indicadores de deriva como información sobre el terreno. Cuando el modelo comenzó a degradarse, el reentrenamiento se realizó a través del mismo proceso estandarizado en lugar de un proyecto de rescate único.

En un año, el tiempo de inactividad no planificado en la clase de activos objetivo se redujo significativamente. El cambio que más importó fue la confiabilidad del proceso completo, no un salto dramático en la precisión del modelo.

¿A dónde ir desde aquí?

Si se toma en serio los modelos de escala, comience por tratar las operaciones de IA como una disciplina de primera clase:

• Mapee el ciclo de vida completo de 2 o 3 casos de uso de alto valor, desde la ingesta de datos hasta el retiro.
• Identifique cada paso manual, transferencia y "proceso paralelo" que mantiene vivos los modelos.
• Decida qué elementos de su pila MLOps se compartirán, valores predeterminados obstinados
• Construya gobernanza y monitoreo en esos valores predeterminados en lugar de superponerlos

Las organizaciones que serán importantes en la próxima ola de IA no son aquellas que tienen las demostraciones más llamativas. Ellos son los que pueden ejecutar y desarrollar silenciosamente docenas de modelos de producción sin dramatismo, mes tras mes. Si puede llevar las operaciones de IA a ese nivel de madurez, el resto de su historia comenzará a cuidarse por sí solo.