En los últimos dos años, la mayoría de las organizaciones ha experimentado con proyectos piloto de inteligencia artificial que, en entornos controlados, muestran resultados prometedores. Sin embargo, el paso de esos pilotos a una operación productiva y escalable sigue siendo uno de los mayores puntos de fricción para los equipos de tecnología. El problema no está en la idea ni en el modelo, sino en todo lo que ocurre alrededor de él cuando debe operar de forma continua dentro del negocio.
De acuerdo con el informe de FICO, 62% de los CIOs y CTOs identifica la falta de predictibilidad en el rendimiento del software como la principal barrera para llevar la IA a producción. A diferencia del software tradicional, los modelos de IA no se comportan de forma estática: su desempeño puede variar con el tiempo, con los datos de entrada o con cambios en el entorno operativo. Cuando una organización no puede anticipar ni medir esas variaciones, la confianza en el modelo se diluye y el despliegue se frena.
El segundo gran obstáculo es la infraestructura. El 58% de los líderes tecnológicos señala limitaciones en almacenamiento y capacidad de procesamiento, lo que evidencia que muchas plataformas empresariales no están diseñadas para soportar cargas de trabajo basadas en IA.
Modelos que requieren inferencias en tiempo real, análisis continuo y grandes volúmenes de datos históricos demandan arquitecturas distintas a las de los sistemas transaccionales tradicionales. Sin esa base, los pilotos funcionan en pequeño, pero se rompen al escalar.
A esto se suma un problema crítico de observabilidad. El 54% de las organizaciones reconoce que no cuenta con mecanismos adecuados para monitorear modelos de IA en producción.
Esto significa que, aunque un modelo funcione correctamente durante pruebas, una vez desplegado no existen herramientas claras para detectar desviaciones, sesgos emergentes o degradación del rendimiento. Sin monitoreo, la IA se convierte en una “caja negra” que solo se revisa cuando ya causó un impacto negativo en el negocio.
Las barreras no son únicamente técnicas. El informe también revela que 53% de los líderes identifica una falta general de entendimiento interno sobre cómo funciona la IA, lo que dificulta su adopción transversal.
Cuando los equipos de negocio no comprenden qué hace el modelo, cómo toma decisiones o cuáles son sus límites, la IA se percibe como un riesgo más que como una ventaja competitiva. Además, 43% menciona restricciones presupuestarias y costos de inferencia como frenos directos para escalar, especialmente cuando no existe claridad sobre el retorno de inversión.
Scott Zoldi, Chief Analytics Officer de FICO, apunta a un problema estructural: muchas empresas intentan desplegar IA sin procesos estandarizados para su desarrollo, operación y gobierno. A diferencia del software tradicional, la IA requiere marcos claros de validación, monitoreo y control desde el diseño. Sin una arquitectura definida y sin reglas operativas, la complejidad no está en construir el modelo, sino en mantenerlo funcionando de forma confiable en el tiempo.
El impacto de este cuello de botella es directo sobre el negocio. Cuando no existe infraestructura para rastrear el desempeño de los modelos en producción, las organizaciones operan a ciegas, lo que genera resultados inconsistentes, pérdida de confianza interna y la percepción de que la IA “no cumple lo que promete”. Así, proyectos que brillaron en fase piloto terminan archivados, no por falta de valor, sino por falta de condiciones para operar.
Para las empresas que buscan escalar la IA de forma real, el desafío ya no es experimentar, sino construir entornos tecnológicos preparados para producción: infraestructura adecuada, observabilidad, gobierno del modelo y claridad operativa. En ese punto, el rol de proveedores y mayoristas tecnológicos se vuelve clave para cerrar la brecha entre la innovación y la operación diaria, y transformar la IA de experimento aislado en capacidad estructural del negocio.