Qué pedirle a un proveedor de inteligencia artificial antes de firmar

Gartner estima que, de los miles de proveedores que hoy se anuncian con inteligencia artificial agéntica, unos 130 lo son de verdad. Y proyecta que más del 40% de los proyectos de esa categoría se cancelarán antes de que termine 2027.

No hace falta interpretar mucho ese par de cifras. Significa que la probabilidad de estar hablando con alguien que no puede entregar lo que ofrece es alta, y que la forma de protegerse no es entender de tecnología. Es hacer las preguntas correctas.

Estas son ocho. Ninguna requiere conocimiento técnico y todas son incómodas de responder si el proveedor no tiene con qué.

1. ¿Qué pasa cuando el sistema no está seguro?

Es la primera pregunta, y es la que más rápido separa.

Un sistema que siempre responde es un sistema que a veces inventa. En una operación industrial eso no es un defecto menor, es la diferencia entre una cotización y un problema de garantía.

La respuesta que busca describe un comportamiento concreto: qué hace exactamente el sistema cuando le falta información. Si la respuesta es un porcentaje de precisión y nada más, no le contestaron la pregunta.

La formulación que a nosotros nos parece correcta, y que puede usar como vara: cuando no hay certeza, el sistema se detiene y escala a una persona con lo que ya levantó.

2. ¿Con qué datos míos lo probaron?

Aquí está el filtro más duro de todos, y hay una prueba pública que lo justifica.

Se llama BEAVER, es reproducible, y mide qué le pasa a un modelo genérico cuando se enfrenta a los datos reales de una empresa. El acierto cae de 62.9% a 11.4%.

Una demostración con datos de ejemplo no le dice nada sobre su operación. Pida una prueba con su catálogo, con sus nombres de producto, con sus equivalencias, con las solicitudes raras que le llegan.

Si el proveedor se resiste a probar con sus datos antes de firmar, ya tiene su respuesta.

Lea tambiénEl cuaderno de evaluación: tres pasos, con las tablas para llenar.

3. ¿Cuántas veces seguidas acierta?

Distinta de la anterior, y casi nunca se hace.

En pruebas de servicio a cliente, un modelo que acierta 60% al primer intento acierta 25% cuando se le exige acertar ocho veces seguidas.

En una operación real usted no necesita una respuesta correcta. Necesita que la número cuarenta del martes también lo sea.

4. ¿Quién más como yo ya lo está usando, y puedo hablar con esa persona?

No pida el logotipo. Pida el teléfono.

Y cuando hable con esa referencia, pregunte una sola cosa: qué salió mal y cómo se resolvió. Un cliente real siempre tiene una historia. Un cliente de folleto, no.

5. ¿Cuánto tarda en producción, y qué significa producción para ustedes?

MIT NANDA encontró que las empresas medianas que mejor lo hicieron reportaron un promedio de 90 días del piloto a la implementación completa, mientras que las grandes empresas tardaron nueve meses o más.

Pero la pregunta importante es la segunda mitad: qué cuenta como producción. Para algunos proveedores producción es que el sistema esté encendido. Para usted debería ser que su gente lo esté usando todos los días sin que nadie los persiga.

Pida que esa definición quede escrita.

6. ¿Cómo se cobra?

Entre compradores de software empresarial, el 43% prefiere modelos por consumo y el 27% por resultado. Menos de uno de cada cinco sigue prefiriendo el precio por usuario.

Eso no es una moda. Es que el precio por usuario le cobra por instalar y no por servir, y desalinea al proveedor de su resultado.

7. ¿Qué pasa con mi gente?

Si la respuesta del proveedor tiene la forma de "reduce personal", tenga cuidado, porque el dato dice otra cosa.

La Oficina del Censo de Estados Unidos midió, en campo entre noviembre de 2025 y enero de 2026, que el 66% de las empresas que usan inteligencia artificial la usan solo para ampliar lo que su gente hace, y que las reducciones de personal relacionadas con IA ocurrieron en apenas el 2% de las empresas.

En México, la Secretaría de Economía encontró que, en la manufactura con más de diez empleados, por cada diez puntos porcentuales de adopción se asocian 18.8% más de producción, 5.4% más de salario y 3.3% más personas empleadas. Es asociación, no causalidad, y así conviene decirlo. Pero apunta en la dirección contraria al miedo.

8. ¿Qué me toca hacer a mí?

Un proveedor que dice que usted no tiene que hacer nada le está vendiendo una decepción a plazos.

RAND entrevistó a 65 profesionales del campo: el 84% señaló una falla de liderazgo como la causa principal del fracaso, por encima de la calidad de los datos y de la madurez tecnológica. Y la primera de las cinco causas raíz que identifica RAND es que quienes deciden malentienden, o comunican mal, qué problema debe resolver la inteligencia artificial. Eso no lo resuelve el proveedor solo.

Pida que le digan explícitamente qué necesitan de usted, de quién y cuándo.

Dos historias públicas que valen más que cualquier advertencia

Se cuentan sin nombrar a nadie, porque el punto no es señalar.

Una de las cuatro grandes firmas de consultoría entregó a un gobierno un informe de 290 mil dólares elaborado con inteligencia artificial. Contenía referencias académicas inventadas. La firma devolvió parte del pago.

Un hospital de referencia mundial gastó 62 millones de dólares en cinco años en un sistema de oncología asistido por inteligencia artificial. En pruebas acertaba tanto como los médicos. El contrato venció sin que se hubiera usado con un solo paciente.

Las dos organizaciones tenían presupuesto, talento y acceso a la mejor tecnología disponible. Lo que faltó no fue capacidad técnica. Fue claridad sobre qué problema se estaba resolviendo y para quién.

La versión corta

Si solo se lleva tres preguntas de este texto, que sean estas:

1. ¿Qué hace cuando no está seguro?
2. ¿Puede probarlo con mis datos antes de que yo firme?
3. ¿Con quién como yo puedo hablar, y qué salió mal ahí?

Un proveedor que responde bien esas tres probablemente pueda entregar. Uno que las esquiva, probablemente no, por buena que sea su demostración.

Si quiere platicar cómo se ven estas preguntas aplicadas a su caso, esa conversación está abierta.