La IA nunca ha suscitado tanto interés. Sin embargo, tras el bombo publicitario se esconde una realidad más amarga: el 95 % de los proyectos empresariales de IA fracasan. François Madjlessi, actualmente Director de Digital en la Universidad Savoie Mont Blanc y miembro del programa de Gobernanza de la Información e IA en ESSEC, comparte sus opiniones sobre las razones de estos fracasos, las condiciones para el éxito y los pasos necesarios para construir una verdadera estrategia corporativa de IA.
¿Por qué fracasan tantos proyectos de IA?
Todos los años, ESSEC realiza una encuesta entre las grandes empresas francesas, en particular las del índice CAC 40. Los resultados son siempre los mismos. Las conclusiones son siempre las mismas: increíble entusiasmo por la IA, pero pocos éxitos concretos a nivel organizativo.
La IA aporta poder individual, pero aún no colectivo. Hablamos sobre todo del uso personal -un empleado mejorado que hace una búsqueda más rápido o redacta un informe con más eficiencia-, pero vemos muy poca transformación a escala corporativa.
Y así, 95 % de los proyectos de transformación de la IA fracasan (fuente: MIT, julio de 2025 y ESSEC AI Governance Observatory - septiembre de 2025). La paradoja es sorprendente: la IA está en todas partes, pero su impacto general en los motores del rendimiento sigue siendo débil.
La principal dificultad reside en la ampliación colectiva, En otras palabras, la capacidad de convertir la IA en un motor de transformación de toda la organización.
Cuando era director digital en París Dauphine, lanzamos una versión francesa de ChatGPT para profesores y alumnos, con el fin de personalizar el aprendizaje. El proyecto funcionó técnicamente, pero chocó con la resistencia al cambio. Los profesores lo veían como un desafío a sus métodos. Sólo 5 % se mostraron entusiastas.
Lecciones aprendidas Con demasiada frecuencia, el punto de partida es la tecnología, sin tener en cuenta el impacto en los procesos y las empresas.
¿Cuáles son las causas del fracaso?
Hay cuatro causas principales.
1. Desconexión con la empresa
Un proyecto de IA no puede tener éxito sin un conocimiento profundo de los procesos internos. Comprender cómo funciona realmente el negocio es un requisito previo esencial para la madurez de la IA de una empresa.
2. Objetivos poco claros
Muchos directivos dicen que quieren «hacer IA». Pero La IA no es un fin en sí misma. El objetivo debe ser claro: ¿qué valor quiere crear la empresa? ¿Qué visión quiere alcanzar?
3. Mala calidad de los datos
La IA sólo es eficaz si se basa en datos fiables y bien controlados. Sin esto, los algoritmos producen resultados incoherentes o sesgados.
4. TI en la sombra
¿Cómo se puede tener un enfoque corporativo coherente cuando el 95 % de los empleados utilizan herramientas no referenciadas? Esta fragmentación frena cualquier iniciativa estructurada.
¿Qué necesita para que funcione?
1. Elegir los casos de uso adecuados
El éxito depende de selección de proyectos piloto pertinentes, donde la IA aporta un valor real. Hay que empezar poco a poco, demostrar rápidamente un impacto concreto y luego generalizar.
La IA más eficaz es la que simplifica la vida de los empleados sin cambiar sus hábitos. Por ejemplo, automatizar la transcripción de voz en informes es un caso de uso sencillo y de alto rendimiento.
2. Establecer una gobernanza clara
Los proyectos de IA de éxito son validados por el presidencia de empresa y con el apoyo de la Comex. Este patrocinio es esencial para conseguir la adhesión de todas las direcciones.
3. Evaluar la madurez de la empresa
La madurez varía mucho de una organización a otra. Una gran empresa como TotalEnergies no tiene la misma cultura digital que una PYME. Por tanto, el planteamiento debe adaptarse al nivel de preparación interna.
4. Apoyarse en socios externos
Las historias de éxito que hemos visto suelen ser las de empresas que han trabajado con especialistas externos capaces de entender su negocio e industrializar rápidamente las soluciones.
5. Mantener a las personas en el centro
La IA nunca debe convertirse en una caja negra. Hay que mantener el control, interpretar los resultados y nunca pasarle la pelota a la máquina. La IA es un facilitador, no un gestor.
¿Cómo involucra a la dirección y a las líneas de negocio?
El punto de partida es la convicción de la dirección general que la IA puede crear valor. A continuación, tenemos que :
- Encargar un equipo multidisciplinar para identificar las profesiones elegibles;
- Nombrar embajadores de la IA en cada dirección ;
- Demostraciones rápidas y prácticas para crear la afiliación.
En un laboratorio de cumplimiento, vimos a un agente de IA comparando normas antiguas y nuevas: ¡un mes de trabajo ahorrado! Este tipo de éxito concreto cambia las percepciones.
Gracias a estos embajadores, la empresa puede romper las barreras entre sus departamentos y crear una dinámica colectiva.
Un ejemplo inspirador de proyecto de IA: el caso del grupo SICAME
El grupo energético SICAME formuló una pregunta sencilla: «¿Puede la IA transformar un negocio como el nuestro?»
La respuesta fue un plan de acción estructurado: creación de’Embajadores de la IA, desarrollo de un unos sesenta agentes especializados, y estableciendo un Comité de Innovación de AI.
Cada unidad de negocio tiene sus propios agentes, que pueden agruparse entre entidades. En community managers AI promover las mejores prácticas internamente a través de una plataforma Ghost, impulsando el marketing de la innovación. Cada tres meses, se comparte con Comex una revisión de los casos de uso.
Como resultado, la IA se ha convertido en un enfoque estratégico información empresarial y un una palanca para la transformación industrial.
¿Qué consejo daría a una empresa que acaba de empezar?
Distingo cinco niveles de madurez de la IA :
- Nivel 1 Uso de la IA a título individual (productividad personal).
- Nivel 2 Uso de RAG (Retrieval Augmented Generation) con documentos internos, incluidos los confidenciales.
- Nivel 3 creación de agentes especializados.
- Nivel 4 agentes integrados en el sistema de información.
- Nivel 5 El «agentique automatique», capaz de procesar millones de correos electrónicos.
La IA es especialmente eficaz para tareas repetitivas: asistencia técnica, cumplimiento de normativas, gestión de documentos, etc.
Otro consejo esencial para tu proyecto de IA :
Implique a un socio externo desde el principio. Hay demasiados parámetros que dominar para tener éxito solo. Una vez adquiridas las competencias, puedes ir incorporándolas poco a poco a la empresa.
¿Y la soberanía de los datos?
Como experto del mundo académico, insisto en la soberanía digital.
Los datos deben permanecer con usted. Podemos utilizar tecnologías estadounidenses, pero los servidores y el procesamiento deben alojarse localmente.
Es una cuestión de Cumplimiento del RGPD, sino también confíe en. Recomienda construir infraestructuras soberanas, por ejemplo apoyándose en proveedores de alojamiento europeos como OVH y en start-ups locales capaces de desarrollar soluciones GAR seguras.
¿A quién van dirigidos sus cursos de formación?
En mi seminario « Innovar y transformar su empresa utilizando datos e IA (tradicional o generativa)».», Tengo tres tipos principales de público:
- de Profesionales informáticos, que necesitan comprender los nuevos retos técnicos y estratégicos;
- de directores de línea de negocio, Buscan ejemplos concretos de cómo pueden transformar sus prácticas;
- y expertos en reglamentación, y los retos éticos y jurídicos de la IA.
Lo que les doy son casos reales de uso, éxitos y fracasos, para ayudarles a entender cómo abordar la transformación. También es un enfoque basado en la situación, partiendo de sus problemas y abordando todas las cuestiones empresariales y tecnológicas en juego.
Exploramos los actores del mercado (Mistral, Microsoft, Google, Meta...), los aspectos organizativos y normativos (Ley de IA, Ley de Datos), así como la implantación de la IA y su evolución. Todo ello ilustrado con numerosos ejemplos.
¿Qué hay que recordar para que un proyecto de IA tenga éxito?
Para que un proyecto de IA empresarial tenga éxito, lo primero y más importante es una historia de gobernanza y madurez.
Los 5 % de los proyectos de éxito no pretenden utilizando la IA, sino a crear valor a través de la IA, Se basa en el convencimiento de la dirección, la colaboración entre empresa y tecnología y un planteamiento progresista y soberano.
La IA no transforma mágicamente una empresa. Son los hombres y mujeres que la apoyan, la entienden y la adaptan a su realidad los que marcan la diferencia.
