Es la realidad a la que nos enfrentamos queramos o no y no es por falta de presupuesto, por falta de herramientas o porque la IA aún no esta madura para tu sector.
Es algo más sencillo y evitable, me lo encuentro en el día a día, empresas que empiezan el proyecto con muchísimas ganas, implicación por parte de todo el mundo y al cabo de 2 – 3 meses máximo, esas ganas y ese impetud ya esta en el cajón y todo se hace como antes, eso si ahora pagan alguna suscripción nueva.
Hoy os cuento los 4 errores que para mi son las principales causas y como evitarlos.
Error 1: empezar por la tecnología no por el problema.
Este es el más peligroso, siempre sigue el mismo orden, alguien ve una demo de alguna herramienta (n8n, Claude Code, etc), la ve maravillosa y queire si o si implementarla en la empresa.
Inicio del problema.
Esta forma de empezar te lleva a buscar un problema que te ayude a implementar esa idea y eso siempre acaba generando proyectos que al final nadie usa y nadie necesita de inicio. Aquí como siempre digo lo correcto es ¿qué proceso me esta costando tiempo o dinero cada semana?
Una vez tenemos la respuesta a esta pregunta (y no es fácil encontrarla) la herramienta suele aparecer sola y el proyecto coge sentido desde el momento incial.
Error 2: automatizar demasiadas cosas a la vez.
Este es muy habitual también, me resulta muy gracioso porque lo normal es que sigue un perfil, al inicio todo esto de la IA, automatizaciones y ciencia de datos no es para mi empresa y de repente llega la iluminación y llega la ambición desmedida, la empresa quiere automatizar 10 procesos mínimo, te pasan listados interminables de cosas para implementar.
Pasa la euforia, nadie sigue con estos proyectos, no hay tiempo, son demasiadas preguntas, etc, la empresa se encuentra con 10 proyectos a medias que nadie puede cerrar porque nadie tiene tiempo de seguirlos.
Yo nunca empiezo varios procesos a la vez, mi consejo, como todo esto igual que un músculo, se entrena uno a uno.
El método que mejor funciona, elige el proceso que más tiempo consume, estudialo bien, mide antes de iniciarlo, implementalo a conciencia, mídelo y solo cuándo esta en marcha con consistencia vamos a por el siguiente.
Una pyme que hace un proceso al mes, cuándo acaba el año tiene 12 procesos funcionando perfectamente, si hace al contrario 12 procesos de inicio al final del año no tiene ninguno funcionando. Se paciente y déjate guiar.
Error 3: No medir nada.
Este es el error calladito, nadie lo detecta hasta que es tarde.
Aquí la automatización ya nos funciona, el proceso corre sin problemas, pero nadie sabe cuánto tiempo está ahorrando, cuántos errores evita y lo peor, cuánto dinero nos esta ahorrando.
Esto se traduce en que este proyecto se queda sin justificación, no hay datos, parece que va bien, pero no es un disparador para seguir adelante con más proyectos similares y a lo mejor con mejores resultados.
Lo importante aquí es que antes de empezar el proyecto define dos números de forma rápida, cuánto nos cuesta hacer este proceso de forma manual y que coste tiene al hacer de forma automática, podemos hacer más mediciones y yo las hago, pero con esta ya tenemos un motivo para seguri adelante con más.
Error 4: esperar que la IA lo haga sola.
Este error siempre llega del entusiasmo, no es cuestión de pereza.
Vemos videos con demos que hasta yo me quedo impresionado, pienso eso lo hago con dos botones y me hace todo el trabajo, estas cosas lleva a la creencia de que la IA lo resolverá todo sin ningún tipo de supervisión, lo ponemos en marcha y terminado, solo hay que dejarla que funcione. Y no es así (nadie se lo imaginaba).
La IA comete errores, confunde contextos, genera respuestas incorrectas, por eso siempre y digo siempre estos procesos necesitan un tiempo de vigilancia continua para afinarlos y hacerlos lo más útiles posibles y después debemos hacer un seguimiento de los mismos, verificando que no haya errores.
Mi criterio es que la IA se ocupe de tareas rutinarias y que una persona supervise los casos que necesitan contexto o más criterio. El reparto exacto depende de cada proceso; la IA no sustituye por completo a las personas en la mayoría de casos.
La parte positiva, que tienen en común los proyectos que sí funcionan.
Siguiendo buenas prácticas hay muchos proyectos que funcionan y que llevan bastante tiempo sin que haya hecho falta tocarlos o modificarlos y todos tienen estas tres cosas en común.
Primero, su inicio fue un problema concreto y localizado, no por un tecnología super chula que quiero poner en mi empresa.
Segundo, medido desde el día uno, así siempre se supo cuánto tiempo se ahorraría y se podía comprobar al finalizar.
Tercero, se empezo con algo pequeño, un solo proceso, funcionando bien y desde ahí se va creciendo.
La IA no es magia, es una herramienta más que tenemos que usar a nuestro favor y con cabeza, además siempre hay que tener en cuenta que la IA se alimenta de datos, nuestros datos son el oro de nuestra empresa, siempre hay que tenerlos estructurados y organizados.
Calcula cuánto dinero podrías ahorrar de forma rápida, en 2 minutos.
Pedro Alcázar | Consultor IT · Automatización con IA · n8n · Datos Newsletter «Automatiza con IA y cabeza» — Para PYMEs que quieren hacer más con menos