En el marco de la jornada de entrega de los Premios AEIPRO a la Excelencia en Dirección de Proyectos 2025, celebrada el miércoles 5 de noviembre en el Salón de Grados de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de la Universidad de Sevilla, se desarrolló la ponencia “Mitos y realidades de la IA en los proyectos”, impartida por José Andrés López de Fez, Presidente de la Comisión de Inteligencia Artificial y Tecnología de CESUR – Empresarios del Sur de España.

La intervención analizó el estado real de adopción de la inteligencia artificial en las organizaciones y los motivos por los que la mayoría de iniciativas no llegan a generar retorno económico. Según estudios recientes citados por López de Fez, cerca del 95 % de los proyectos de IA no aportan retorno, y solo en torno al 5 % reportan impacto económico sostenido. Aunque alrededor del 80 % de organizaciones ha explorado la IA, únicamente una minoría ha conseguido escalarla con éxito más allá de pilotos aislados.

Mitos frecuentes y su contraste con la realidad

López de Fez desmitificó algunas expectativas habituales en torno a la IA:

• La adopción de IA generativa no implica transformación inmediata; la mayoría de casos sigue siendo experimental.
• Que una demostración funcione no garantiza éxito en producción. La escalabilidad, seguridad, control de calidad y gobierno del modelo son retos críticos.
• No se está produciendo una sustitución masiva de empleo. El impacto real se observa en la ampliación de capacidades y en la aceleración de ciertos perfiles, especialmente en desarrollo de software.
• Las aplicaciones más rentables no están solo “de cara al cliente”. Los casos con mayor retorno se encuentran en procesos internos, soporte, recursos humanos y administración.
• Los proyectos más exitosos combinan capacidades internas con especialistas externos, frente a la idea de desarrollar sistemas completos de forma aislada.
• La IA no es infalible. La supervisión humana y la validación experta siguen siendo imprescindibles.

Por qué fallan los proyectos de IA

Entre las causas más frecuentes se destacaron:

• Integración insuficiente en los flujos de trabajo.
• Iniciativas impulsadas por moda, presión competitiva o experimentación sin objetivos concretos.
• Subestimación del coste de explotación y del coste por token.
• Carencia de políticas de gobernanza del dato, acceso, calidad y supervisión de resultados.

Qué hace diferente el 5 % que sí obtiene retorno

Según José Andrés López de Fez, las organizaciones con impacto real cumplen cinco patrones:

1. Parten de problemas concretos y objetivos medibles (“reducir el coste en un 50 %”, “disminuir el tiempo de respuesta en un 60 %”).
2. Personalizan la solución y miden el retorno con métricas objetivas y pruebas A/B.
3. Forman a perfiles de negocio para identificar casos de uso y dialogar con tecnología.
4. Colaboran con especialistas externos para acelerar y reducir riesgo.
5. Establecen gobernanza desde el inicio: datos, accesos, validación humana y control del coste operativo.

Casos de uso con mayor impacto

López de Fez destacó aplicaciones con resultados tangibles:

• Asistentes internos para soporte y resolución de incidencias con reducciones de coste de hasta un 80 % por ticket.
• Procesos de selección y cribado de CV mediante modelos lingüísticos.
• Generación automatizada de contenidos de marketing.
• Aceleración en desarrollo de software con supervisión.
• Consultas inteligentes sobre documentación para detectar incoherencias o estimar plazos en proyectos.

Competencias necesarias para el futuro inmediato

La ponencia del presidente de la Comisión de Inteligencia Artificial y Tecnología de CESUR identificó tres capacidades clave:

• Pensamiento computacional, para descomponer problemas y diseñar procesos.
• Comunicación en lenguaje natural, que deja de ser una habilidad blanda y se convierte en competencia técnica ante interfaces conversacionales.
• Criterio profesional para validar la salida de los modelos y tomar decisiones informadas.

La intervención de López de Fez, presentada por el director de Proinca Consultores, Guillermo Montero, concluyó con recomendaciones prácticas para las organizaciones que quieren avanzar con IA: establecer líneas base de productividad, definir objetivos cuantificables, diseñar cuadros de mando de retorno y gobernanza de datos, formar a perfiles de negocio y evaluar el apoyo de especialistas para asegurar escalabilidad y buenas prácticas.