Automatización empresarial: Cómo reducir el fracaso de los proyectos de IA

Aunque diversos estudios sitúan entre 70% y 90% la tasa de fracaso en iniciativas de automatización y transformación digital, desde la scale up chilena Rocketbot sostienen que esa cifra puede reducirse significativamente cuando existe una estrategia clara, acompañamiento experto y foco en impacto real del negocio.

En el mundo corporativo hay una cifra que se repite con insistencia: entre 70% y 90% de los proyectos de transformación digital fracasan. En el ámbito de la automatización y la inteligencia artificial, distintas consultoras y estudios académicos coinciden en cifras similares, lo que ha generado dudas sobre la efectividad real de estas tecnologías en las empresas.

Sin embargo, desde la scale up chilena Rocketbot sostienen que esas cifras pueden reducirse significativamente cuando los proyectos se implementan bajo un modelo adecuado.

Según explica Juan Jorge Herrera, CEO de la compañía especializada en automatización robótica de procesos (RPA), la experiencia práctica muestra una realidad distinta. "Los estudios hablan de tasas de fracaso cercanas al 90%, pero cuando los proyectos se implementan con una metodología adecuada, acompañamiento experto y foco en impacto de negocio, esas cifras pueden bajar considerablemente", afirma.

De hecho, según datos internos de Rocketbot, la tasa de fracaso en proyectos implementados bajo su modelo se sitúa entre 15% y 20%, una cifra considerablemente menor a la que reportan distintos estudios sobre automatización y transformación digital, y que incluso se aproxima a los niveles normales de rotación de clientes que registra la compañía.

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"La tecnología no es el problema. Hoy existen herramientas muy poderosas y accesibles. El error es pensar que la automatización consiste en comprar licencias y encender robots. En realidad, se trata de implementar un modelo operativo que transforme procesos", explica Herrera.

Las razones detrás del fracaso

De acuerdo con la experiencia acumulada por Rocketbot en proyectos implementados en América, Europa y Asia, los altos niveles de fracaso en automatización suelen explicarse por tres factores principales:

1- Seguridad: Uno de los obstáculos más frecuentes es la falta de claridad en la arquitectura de seguridad y gobierno de datos. La adopción acelerada de soluciones de inteligencia artificial —especialmente aquellas que utilizan motores como OpenAI— ha generado entusiasmo, pero también preocupación en áreas de compliance, legal y ciberseguridad.

"Muchos proyectos se frenan cuando aparecen dudas sobre dónde se almacenan los datos o cómo se gestionan los accesos. Si la seguridad no está considerada desde el diseño del proyecto, tarde o temprano se transforma en un bloqueo", explica Herrera.

2- Falta de acompañamiento: Otro factor clave es la ausencia de acompañamiento durante la implementación. La creciente disponibilidad de herramientas ha permitido que áreas de negocio impulsen proyectos de automatización sin depender exclusivamente de los equipos de TI. Sin embargo, cuando no existe una metodología clara, esto puede derivar en iniciativas aisladas y de bajo impacto.

"Vemos organizaciones que compran una plataforma, reciben una capacitación inicial y luego quedan solas. Sin diagnóstico de procesos ni priorización estratégica, es muy difícil que el proyecto escale", señala el ejecutivo.

3- Impacto insuficiente: El tercer problema es elegir proyectos demasiado pequeños para comenzar. Aunque los pilotos son una práctica común, muchas empresas seleccionan procesos con impacto marginal, lo que dificulta demostrar resultados concretos.

"Automatizar tareas que generan ahorros mínimos no transforma una organización. La automatización tiene que estar conectada con procesos críticos del negocio", agrega Herrera.

De pilotos aislados a automatización estratégica

Frente a este escenario, Rocketbot plantea que la clave no está en adoptar la tecnología más avanzada, sino en implementar un modelo integral que combine:

• Diagnóstico estratégico de procesos.
• Arquitectura de seguridad desde el inicio.
• Acompañamiento experto durante la implementación.
• Gestión del cambio organizacional.
• Métricas claras de impacto en el negocio.

Según la compañía, cuando estos elementos están presentes, los proyectos no solo reducen su probabilidad de fracaso, sino que pueden generar retornos visibles en pocos meses.

Para Herrera, el problema de fondo es que muchas organizaciones abordan la automatización como un experimento tecnológico y no como una transformación operativa.

"Los estudios hablan de fracaso porque muchos proyectos se quedan en pilotos o pruebas. Pero cuando la automatización se implementa con una estrategia clara, el resultado es completamente distinto. Nuestro propio desempeño muestra que es posible reducir esa tasa de fracaso a niveles mucho más bajos", concluye.

En un escenario donde la inteligencia artificial promete revolucionar la productividad empresarial, la diferencia entre el éxito y el fracaso parece depender menos de la tecnología y más del modelo con que se implementa.