IA EMPRESARIAL
Por qué el 95% de los pilotos de IA empresarial fracasan (y cómo solucionarlo)
El problema no es tu IA. Es sobre qué la estás construyendo.
La investigación del Project NANDA del MIT muestra que el 95% de los pilotos de IA empresarial no llegan a producción. No porque la IA no sea capaz—los modelos actuales pueden analizar datos, escribir contenido y automatizar flujos de trabajo mejor que nunca.
Fracasan porque las empresas están construyendo agentes de IA sobre infraestructura diseñada para humanos, no para sistemas autónomos.
Si tu piloto de IA está atascado en el limbo de "prueba de concepto", no estás solo. Aquí está por qué está sucediendo—y cómo solucionarlo.
Las 3 brechas de infraestructura que matan los pilotos de IA
Hemos hablado con docenas de empresas que luchan por pasar la IA de demo a despliegue. Los mismos tres problemas surgen cada vez.
Brecha 1: Sin memoria persistente
Cada conversación comienza desde cero. Tu agente de IA analiza la cuenta de un cliente el lunes, luego olvida todo para el martes. No puede construir sobre trabajo previo, aprender de decisiones pasadas o coordinarse con otros agentes.
Agentes que responden las mismas preguntas repetidamente, desperdician tokens redescubriendo contexto, y nunca acumulan su inteligencia.
Brecha 2: Sin supervisión humana
La IA se mueve 100 veces más rápido que los humanos. Sin barreras de seguridad, comete errores a escala. Una plantilla de email incorrecta llega a 10,000 clientes. Una actualización de datos errónea corrompe todo tu CRM.
Las empresas mantienen la IA en "modo demo" porque no pueden confiar en ella para trabajo real. O peor—la despliegan y lidian con una limpieza costosa.
Brecha 3: Sin capa de colaboración
Tus agentes de IA trabajan en silos. El agente de ventas no puede ver lo que aprendió el agente de soporte. El agente de reportes no puede acceder a los hallazgos del agente de investigación. No hay un espacio de trabajo compartido donde agentes y humanos construyan sobre el trabajo de los demás.
No estás construyendo un equipo de IA—estás construyendo chatbots aislados que comparten un nombre de empresa.
Qué tienen en común los despliegues de IA exitosos
El 5% de pilotos de IA que tienen éxito comparten un patrón. No solo conectan IA a APIs—construyen infraestructura que trata a los agentes como empleados.
Les dan a los agentes un espacio de trabajo
Integran puntos de control humanos
Permiten la colaboración de agentes
Se conectan a herramientas existentes
La lista de verificación de infraestructura
Antes de tu próximo piloto de IA, pregunta esto:
Si respondiste "no" a cualquiera de estas, encontraste tu punto de falla.
Cómo Lazarus resuelve las tres brechas
Construimos Lazarus específicamente para empresas que seguían chocando con estos obstáculos.
| Brecha | Solución Lazarus |
|---|---|
| Sin memoria persistente | Espacio de trabajo compartido con archivos, bases de datos y contexto que persiste |
| Sin supervisión humana | Flujos de aprobación integrados por Email, Slack, Discord o chat |
| Sin capa de colaboración | Múltiples agentes + humanos trabajan en el mismo espacio de trabajo |
| Complejidad de integración | Conéctate a CRMs, hojas de cálculo y herramientas que ya usas |
Tu IA ya es capaz. Dale la infraestructura para tener éxito.
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