He visto cómo una empresa sangraba dinero mientras ambos departamentos celebraban sus resultados.
Marketing generaba más leads cada mes. Ventas trabajaba más horas que nunca. Los dos equipos cumplían sus KPIs individuales.
Y la empresa descendía en ingresos.
El problema era simple pero brutal: Marketing optimizaba para volumen de leads porque su variable dependía de ello. Ventas optimizaba para cierre porque su bonus dependía de ello. Dos departamentos trabajando duro en direcciones opuestas. Leads fríos empujados a un equipo comercial que los devolvía porque no estaban cualificados. Un ciclo de maduración corto forzado por la necesidad de llegar a bonus.
Mientras Marketing crecía en números, Ventas descendía en resultados.
Esa desalineación me costó el proyecto. Pero me enseñó algo que ahora veo repetido en el 70% de las implementaciones tecnológicas que fracasan.
La tecnología no era el problema. Los procesos rotos eran el problema. Y nadie quería admitirlo.
Existe una regla que popularizó Boston Consulting Group y que la mayoría de CEOs mira pero no entiende realmente.
La fórmula 70-20-10:
• 70% Procesos y Personas
• 20% Datos e Infraestructura
• 10% Algoritmos e IA
Cuando muestro esta tabla en reuniones, observo siempre la misma reacción. Los ojos se van directamente al 10%. Algoritmos. IA. La parte sexy. La parte que vende en presentaciones.
Y ahí está el desastre esperando a ocurrir.
Porque el 70% de los proyectos de IA fracasan. No porque la tecnología sea mala. Fracasan porque las empresas invierten esos porcentajes exactamente al revés.
Gastan el 70% del presupuesto en comprar o desarrollar el algoritmo. Dedican el 20% a contratar talento técnico que lo implemente. Y cuando todo explota, descubren que sus procesos son un desastre y sus datos están sucios.
El coste promedio de cada uno de esos fracasos: 2,5 millones de dólares.
Pero el coste real es mayor. Porque no es solo dinero. Es tiempo. Es credibilidad interna. Es la resistencia que genera en toda la organización cuando la próxima iniciativa de innovación aparece.
He tenido esta conversación docenas de veces.
CEO: "David, sabemos que nuestros procesos no son perfectos. Y sí, tenemos problemas con los datos. Pero creemos que la IA puede ayudarnos a arreglar eso."
Ahí está el punto ciego.
Creen que la tecnología va a limpiar el caos. Que el algoritmo va a compensar la falta de sistema. Que la IA va a arreglar lo que ellos no han querido arreglar durante años.
No funciona así.
Automatizar un proceso roto solo consigue cometer errores de forma masiva y automática. Es como instalar un motor de Ferrari en un coche sin frenos. Vas a ir muy rápido. Directamente contra el muro.
Los datos lo confirman con brutalidad: el 92,7% de los ejecutivos identifican los datos como la barrera más significativa para implementar IA con éxito. No la tecnología. Los datos.
Y detrás de los datos están los procesos. Porque datos sucios son síntoma de procesos caóticos.
Una empresa alemana de logística invirtió 2,5 millones de euros en un sistema de IA para pronóstico de demanda.
Tecnología puntera. Equipo técnico brillante. Expectativas altísimas.
El proyecto fracasó completamente.
¿El problema? Los datos históricos de ventas estaban registrados de forma inconsistente. Diferentes ubicaciones usaban diferentes categorías de productos. El sistema no podía aprender patrones porque no había patrones consistentes que aprender.
Habían invertido el 70% del presupuesto en el algoritmo. El 20% en implementación técnica. Y cuando llegó el momento de alimentar el sistema, descubrieron que sus datos eran basura.
Nadie había mapeado los procesos de registro. Nadie había estandarizado las categorías. Nadie había limpiado la base de datos histórica.
2,5 millones de euros. Directamente a la basura.
Y este no es un caso aislado. Es el patrón. Gartner, Deloitte y McKinsey muestran consistentemente que el 70% o más de los fracasos están vinculados directamente a problemas de datos y procesos, no a deficiencias algorítmicas.
He vivido esto personalmente.
Llevas años ejecutando tareas a mano. Excels. Descargas. Tablas. Guardando bases de datos. Importando en un sistema. Lanzando campañas manualmente.
No puedes automatizar porque tienes que crear ese recuento de listas de nuevo cada vez. No tienes un sistema de seguimiento automático que desencadene el lanzamiento de correos de forma proactiva.
Entonces instalas una plataforma de automatización de marketing. Potente. Cara. Llena de posibilidades.
Y si no haces el esfuerzo para cambiar tu mentalidad, tu capacidad para entender las dimensiones del flujo son limitadas. Aprovechas solo un 5% del potencial de esa máquina.
Porque clonas el proceso manual en la herramienta automática.
Necesitas expertos en estrategia y generación de flujos. Especialistas que saben cómo desencadenar acciones y mover leads de un lado a otro. Si instalas y te vas, acabas de echar gasolina en un incendio.
La tecnología no cambia la mentalidad. Amplifica la mentalidad existente.
Si tu mentalidad es caótica, la tecnología amplifica el caos. Si tu mentalidad es sistemática, la tecnología amplifica el sistema.
Antes de invertir un solo euro en tecnología, responde estas tres preguntas con honestidad brutal:
1. ¿Podría hoy un empleado nuevo entender cómo funciona su departamento leyendo solo tus manuales, o depende de que "alguien le explique"?
Si la respuesta es "alguien le explique", no tienes sistema. Tienes conocimiento tribal. Y el conocimiento tribal no se puede automatizar.
2. ¿Si mañana prohibieras las hojas de cálculo, cuántas áreas de tu empresa dejarían de operar en 24 horas?
Cada Excel es un parche sobre un proceso roto. Cada hoja de cálculo es caos disfrazado de solución. Si tu empresa colapsa sin Excels, tienes un problema de procesos, no de tecnología.
3. ¿Qué proceso específico estás dispuesto a eliminar, no a mejorar, para que una tecnología se implante en un área de crecimiento?
Esta es la pregunta que nadie quiere responder. Porque obliga a elegir. Porque expone que la mayoría quiere añadir tecnología sin quitar nada. Y eso es acumular, no transformar.
Si no puedes responder estas tres preguntas con claridad, no estás listo para invertir en IA. Estás listo para trabajar en tus procesos.
He identificado un patrón en los proyectos que fracasan.
La innovación se implementa como obligación, no como requerimiento.
Es un matiz importante. Porque un requerimiento entra en el ADN de la empresa. Una obligación crea resistencia en la mente.
Puedes ejecutarlo. Pero siempre a regañadientes.
Cuando la tecnología es una obligación impuesta desde arriba, la cultura la rechaza. Los empleados encuentran formas de rodearla. Los procesos se duplican en lugar de transformarse. La herramienta se usa al mínimo necesario para cumplir el expediente.
Cuando la tecnología es un requerimiento integrado en el proceso rediseñado, la cultura la adopta. Porque no es algo añadido. Es parte de cómo funcionan las cosas ahora.
La diferencia entre obligación y requerimiento es la diferencia entre el 70% que fracasa y el 30% que logra resultados.
Las empresas que obtienen resultados reales siguen una secuencia disciplinada:
Paso 1: Mapea tus flujos de valor de principio a fin
No puedes optimizar lo que no entiendes. Dibuja cada proceso crítico desde el inicio hasta el final. Identifica dónde se crea valor y dónde se producen cuellos de botella.
Este ejercicio solo ya revela el 80% de los problemas.
Paso 2: Estandariza y optimiza antes de automatizar
Elimina pasos innecesarios. Unifica criterios. Establece protocolos claros. Documenta todo de forma que alguien nuevo pueda ejecutar sin preguntar.
Si no puedes explicar el proceso en un diagrama de una página, el proceso es demasiado complejo.
Paso 3: Limpia y estructura tus datos
Cada dólar invertido en limpieza de datos ahorra 10 veces esa cantidad en costes de proyectos fallidos. Establece gobernanza. Define formatos. Elimina duplicados. Corrige inconsistencias.
Los datos limpios son el combustible de la IA. Los datos sucios son veneno.
Paso 4: Solo entonces, introduce tecnología estratégicamente
Ahora sí. Con procesos optimizados y datos limpios, la tecnología puede hacer su magia. Pero la introduces en las áreas donde generará máximo valor, no en todas partes a la vez.
Las compañías líderes logran ahorros de costes de hasta el 25% con integración de IA de extremo a extremo. Las empresas que usan experimentos aislados obtienen ahorros del 5% o menos.
La diferencia está en el rediseño completo del proceso antes de aplicar IA.
Trabajo con empresas que están empezando su viaje de transformación, pero también lo hago con CEOs que ya han invertido. Que ya fracasaron. Que ya tienen el dolor de ver millones tirados en proyectos que no dieron resultados.
¿Por qué ese perfil específicamente?
Porque el dolor alto los hace receptivos. El éxito los hace ciegos.
El CEO que navega a toda vela no tiene tiempo para fijarse en los pocos ratios de mejora. Es curioso, porque siempre digo que el mejor momento para invertir en innovación es cuando las cosas van bien.
Pero aparezco y soy más visible cuando mi solución es luz en la oscuridad.
Los CEOs que ya fracasaron tienen algo que los demás no tienen: capacidad de entender que algo tiene que cambiar. No están buscando la próxima herramienta mágica. Están buscando el sistema que debieron construir antes de comprar la primera herramienta.
Y ese sistema empieza siempre en el mismo lugar: procesos.
Implementar tecnología sin sistema es como poner instrumentos de calidad en manos de músicos que no tienen partitura.
Cada uno toca bien su instrumento. Pero juntos crean ruido.
La orquestación es el concepto amplio que hay que abordar. Y la orquestación requiere:
• Procesos claramente definidos
• Roles y responsabilidades sin ambigüedad
• Datos accesibles y confiables
• Tecnología que amplifica, no que sustituye
• Cultura que adopta, no que resiste
Todo esto viene antes de la IA. Todo esto es el 90% que la mayoría ignora para saltar directamente al 10% brillante.
Y por eso el 70% fracasa.
Si has llegado hasta aquí, es porque reconoces el patrón en tu propia empresa.
Tal vez ya invertiste en tecnología que no dio resultados. Tal vez estás a punto de hacerlo. Tal vez intuyes que algo no cuadra pero no sabes exactamente qué.
Empieza por lo obvio pero incómodo:
Mapea un proceso crítico de tu empresa de principio a fin. Uno solo. El que más impacto tiene en ingresos o el que más fricción genera internamente.
Dibújalo en una pizarra. Identifica cada paso. Cada decisión. Cada punto donde los datos entran o salen. Cada persona involucrada.
Cuando termines, pregúntate: ¿Podría automatizar esto tal como está ahora?
Si la respuesta es no, ya sabes dónde empezar.
No es en la tecnología. Es en el proceso.
Arregla eso primero. Luego hablamos de IA.