Un piloto de inteligencia artificial casi nunca se queda en la demo por culpa del modelo. Se queda ahí porque se montó encima de un proceso que nadie había mirado antes. Si quieres que la IA llegue a tu operación, empieza por el proceso, no por la herramienta.
Lo pienso por una columna que Felipe Lizcano publicó hoy en La República. Le pone nombre a algo que veo seguido: «el purgatorio de los agentes de IA». Son proyectos lo bastante prometedores para no cancelarlos, pero que todavía no generan la confianza, la escala o el retorno para volverse parte de la operación.
Me quedé pensando en el nombre. Es exacto.
¿Qué dicen los datos sobre las empresas colombianas y la IA?
Lizcano parte del Colombia AI Pulse 2026, un estudio de Endeavor con 493 empresas: el 61% considera la IA una prioridad estratégica o un pilar del negocio, y el 82% reporta algún impacto significativo por usarla. El entusiasmo ya está. Lo que falta aparece en la cobertura del mismo estudio: solo el 37,7% dice haberla integrado de manera significativa en su operación diaria.
La columna suma dos cifras de afuera. Deloitte encontró que el 38% de las organizaciones que estudió hacía pilotos con agentes, pero solo el 11% los usaba en producción. Y Gartner encontró que, hacia finales de 2025, al menos la mitad de los proyectos de IA generativa se habían abandonado después de la prueba de concepto.
Una aclaración para que no lo leas como si fuera tu caso: el estudio de Endeavor encuestó organizaciones de al menos 50 empleados. Si tu negocio es de tres personas, no eres la muestra. El patrón, en cambio, te toca igual, y a veces más.
¿Por qué un piloto de IA se queda en la demo?
Lizcano da dos razones que yo firmaría. La primera: el error empieza cuando una empresa implementa IA por no quedarse atrás. Propone una prueba sencilla, quitar las palabras «inteligencia artificial» de la presentación. Si el proyecto se sigue justificando porque reduce costos, tiempo o riesgo, hay un caso de negocio. Si no, había una moda.
La segunda es la que más me importa: usar IA para acelerar procesos que ya eran deficientes. En sus palabras, una compañía puede tomar un flujo lleno de aprobaciones innecesarias, añadir agentes y terminar con la misma burocracia, «solamente que ahora impulsada por IA».
Es lo que repito siempre: la IA amplifica lo que ya eres. Si tu proceso es claro, lo hace más rápido. Si es un enredo, te entrega el enredo más rápido.
Te cuento el caso que tengo más a mano. En la Fundación Portal Mágico, crear una alianza era manual: formulario, documento, correo, firmas y seguimiento. Tomaba de 3 a 4 días. Lo automaticé con formularios, Google Apps Script y envío automático, y pasó a tomar una hora. Salieron 18 alianzas con ese sistema y sin errores manuales. No hubo agente ni modelo de moda. Hubo un proceso que se podía escribir paso a paso, y por eso se pudo automatizar.
En los negocios pequeños el punto de partida suele ser todavía más básico:
85% gestiona su negocio solo con Excel y WhatsApp Informe Diagnóstico E&E 2026 — 125 emprendedores · 14 sectores · 5 ciudades · escala 0–40 · Casa Sobre la Roca · E&E 2026
No lo digo como crítica. Excel y WhatsApp sirven. Pero si tu proceso vive repartido entre una hoja y cuarenta chats, un agente encima no lo ordena. Lo multiplica.
¿Qué puedes revisar antes de pagar por un agente de IA?
- Escribe el proceso en una hoja, tal como se hace hoy. No como debería hacerse. Si no cabe en una hoja, o si cada persona lo hace distinto, todavía no está listo para automatizar.
- Haz la prueba de Lizcano. Quita la palabra IA y pregúntate qué mejora: ¿tiempo, costo o riesgo? ¿Cuánto? Si no puedes ponerle un número, no hay caso todavía.
- Pregunta por qué existe cada paso. Él lo dice así: antes de automatizar una tarea conviene preguntarse por qué existe. A veces la respuesta es un agente. Otras veces basta conectar dos sistemas o quitar un paso que nadie necesitaba.
- Decide qué pasa cuando falle. Un chatbot que se equivoca da una respuesta absurda. Un agente conectado a tu negocio que se equivoca hace algo: cambia un dato, manda un mensaje. Antes de conectarlo, define quién revisa y cómo te enteras.
Lizcano cierra con una idea que comparto: un piloto que no llega a producción no es necesariamente un fracaso, porque probar también sirve para descubrir qué no vale la pena. El problema es acumular pruebas durante meses sin un criterio para escalarlas.
Mi recomendación es la de siempre, y es poco glamurosa. Antes de preguntarte qué IA usar, pregúntate desde dónde arrancas. El proceso que puedes escribir en una hoja es el que la IA puede mejorar.
Fuente: La República — Las empresas buscan la escalabilidad de la IA, columna de Felipe Lizcano (26 de septiembre de 2026), sobre el estudio Colombia AI Pulse 2026 de Endeavor. Cobertura del estudio: Infobae (21 de septiembre de 2026).