Por esto tus proyectos IA no generan ROI
Enero 04, 2026
El gran error que vemos en casi todos de los proyectos de IA y hace que no generen ROI.
“El 95% de los proyectos de IA generativa no logra el retorno esperado”.
Escuché este dato en una charla la semana pasada que dió un especialista en data y la verdad es que no me sorprendió.
Es un dato crudo, pero real. Nos cuestan mucho dinero, pero generan poco retorno y la causa es más simple de lo que pensamos.
Un error que vengo detectando hace años, antes de que aparezca la IA.
Mi nombre es Luciana Tavella y dirijo una empresa de diseño de producto y software. En mi carrera he visto que lo que más nos cuesta es que los usuarios adopten las soluciones digitales, en las que ponemos un esfuerzo enorme.
En mis primeros años donde Ache1 solo diseñaba experiencia de usuario y éramos partners de software factories, pude notar un patrón claro:
🤔 El cliente viene con una idea.
💻 El equipo de tecnología la ejecuta.
📉 Luego si no funciona, se justifican más meses de desarrollo. Un ciclo de gasto sin adopción.
Fin de la historia.
Pensar en el producto era un lujo que solo “algunos proyectos” se podían dar.
Detecté que la causa de estos desvíos era la misma:
No se estaba poniendo el foco en quiénes utilizarán esas soluciones, las personas reales 👥
Este error se viene arrastrando hace tiempo. Pero con la IA se intensifica, ya que cada vez veo más soluciones digitales que apuntan primero a crear lo maravilloso, demostrar lo rápido que un agente puede responder a una petición, pero terminan fracasando porque luego nadie las quiere utilizar.
El caso que me hizo ver cómo esto impacta en el ROI: Un ejemplo reciente que vivimos fue el de una app mobile para generar oportunidades de negocio con IA para abogados. - La experiencia de usuario se trabajó correctamente - El desarrollo cumplía con todo lo que sus clientes querrían ver en un MVP - Desde la lógica funcional, todo cerraba
Pero el problema fue el siguiente: Desde sus inicios el negocio no terminó de entender que aún era muy temprano para que este público acostumbrado a cerrar negocios de forma presencial, con café de por medio, pueda ser llevado al mundo digital. Además de que en ciertos rubros el usuario aún se siente amenazado por la IA.
Desde ese momento, lo que trato de transmitirles a las empresas que nos contactan es:
A veces hay que frenar y entender que, si estoy intentando implementar una nueva metodología de trabajo, primero tendremos que educar a ese público, comprender sus miedos, demostrarles lo que la IA realmente les va a solucionar y luego construir a partir de ello.
¿Qué implementamos para solucionarlo?
✅ Enamorar al usuario es lo primero.
✅ Evaluar si en el mercado ya existe una solución como la mía y que los usuarios estén acostumbrados a utilizar.
✅ Encontrar los puntos de dolor en las tareas diarias de estas personas y a partir de allí pensar cómo la IA puede ser una herramienta para solucionar esos problemas.
✅ Y la frutillita del postre, testear la solución antes de invertir millones.
Puedes hacer una prueba de concepto con vibe coding, o bien con un prototipo hecho por tu equipo ux. Pero te aseguro que hacer estas pruebas cambiará por completo el resultado de tu proyecto.
Te recomiendo:
✨ Evaluar con anticipación el negocio pensando en el usuario (comprendiendo antes sus comportamientos y necesidades inmediatas, haciendo testeos y probando tu idea en la vida real).
✨ Plantear entregables alcanzables y que puedas medir en al menos 3 meses.
✨ Olvídate de los procesos antiguos. La clave es: Investigar -> Diseñar -> Crear -> Medir y Optimizar.
Seguramente te encuentras en un mercado saturado tratando de incorporar IA en sus empresas como sea. En ese mercado, la propuesta que realmente se destacará, será la que sí pensó en las personas antes de meter mano en el código.
Es importante darnos cuenta de que los negocios hoy van muy rápido. Por eso en vez de pensar en “perder tiempo” con etapas de diseño de producto, pensemos que estamos “ahorrando tiempo y dinero”, “invirtiendo en crear” una solución que los usuarios sí adoptarán.
El problema no es la solución tecnológica, sino cómo la estamos encarando.
¿A ti también te ha pasado esto? ¿Cuántos proyectos de IA conoces que han fracasado? Luego de leer este artículo, ¿Crees que incorporar etapas de diseño ux puede cambiar el resultado?
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