He aceptado una invitación de Miguel Florido para participar en DSM IA 2026, un congreso online y gratuito que se celebra del 28 al 30 de abril, y que está dedicado íntegramente a la aplicación de la inteligencia artificial en empresa, marketing y herramientas. Me toca el primer día, el dedicado a IA para empresas, y voy a hablar de algo que me parece urgente y que casi nadie está poniendo encima de la mesa con la honestidad que desde mi punto de vista merece. El título de la charla es contundente a propósito: Por qué el 70% de los proyectos de IA fracasan y qué tiene que ver la experiencia de usuario.

Los datos no engañan, aunque incomoden
Entre el 70% y el 85% de las iniciativas de IA en empresa no alcanzan los resultados esperados. El 42% de las organizaciones ha abandonado la mayoría de sus proyectos de IA en 2025. Estas cifras circulan por informes de S&P Global, Gartner, RAND y otros tantos, y se han vuelto habituales. Y sin embargo, la conversación pública sigue instalada en el modo «esto lo cambia todo«.
Y lo cambia, sí. Pero no necesariamente para bien si no hacemos las preguntas correctas.
He pasado los últimos meses hablando de IA con direcciones de compañías de muy distinto tamaño. Y siempre, sin excepción, la conversación empieza con la misma frase:
Daniel, ¿qué hacemos con la IA?
No con un problema específico ni con una hipótesis. Más bien con confusión. Y eso ya es un dato.
Una parte del fracaso es tecnológica
La parte tecnológica del fracaso se diagnostica con relativa facilidad: integraciones que no funcionan, datos sucios, modelos que no se mantienen o costes operativos que se disparan. Hay literatura abundante y consultoras especializadas en eso.
La otra parte del fracaso, la que sale menos en LinkedIn 😈, es que nadie ha validado si eso funciona para las personas que lo van a usar.
Y aquí es donde la experiencia de usuario deja de ser un asunto de pantallitas y se convierte en una cuestión estratégica de primer orden. Porque puedes tener el mejor modelo del mundo, la mejor infraestructura y el mejor equipo de datos. Pero si las personas que tienen que usarlo no entienden qué hace, no confían en lo que devuelve, no saben cuándo desconfiar o no saben integrarlo en su trabajo, el proyecto está muerto antes de empezar.
Lo que voy a contar en DSM IA 2026
En la charla voy a defender una idea que llevamos tiempo trabajando en Torresburriel Estudio y que hemos sistematizado en seis estadios. No es un framework cerrado ni una metodología patentada. Es la consecuencia de aplicar lo que sabemos hacer (investigar con usuarios, diseñar producto, definir principios) al territorio específico de la IA en empresa. Lo llamamos AI Experience Suite y lo menciono porque es el armazón de todo lo que voy a explicar.
Hay algo importante que conviene aclarar antes de seguir: estos seis estadios no son una secuencia obligatoria. Cada organización entra por donde tiene el problema más urgente. Algunas necesitan empezar por el diagnóstico, otras tienen claro lo que quieren auditar, otras llegan con un problema de percepción que les están devolviendo sus propios usuarios y otras no lo saben. La modularidad no es una característica del producto, es una consecuencia de cómo aparecen los problemas en la realidad.
Las seis preguntas que toda dirección debería hacerse
1. ¿Está la organización preparada para esto? Se trata de una evaluación honesta del punto de partida. No de la tecnología, sino de la madurez organizativa, los procesos, la cultura y los datos. La mayoría de fracasos empieza aquí, en la asunción optimista de que estamos listos cuando no lo estamos. Esto tiene un punto catártico.
2. ¿Qué experiencia están teniendo las personas con la IA que ya hemos desplegado? Auditar lo que hay. Lo que existe. Lo que se está usando o, más frecuentemente, lo que no se está usando y por qué. Aquí aparecen sorpresas siempre.
3. ¿Cómo se nos ve y cómo se nos entiende? Visibilidad y percepción. Qué entienden los usuarios, los clientes y los empleados sobre nuestro uso de IA. Cuáles son sus expectativas. Qué temen. Esto no es marketing. Es el sustrato sobre el que se construye la confianza, que es el activo más caro y más frágil que tiene una empresa cuando habla de inteligencia artificial.
4. ¿Con qué principios diseñamos las experiencias con IA? Definir las guías. Cómo se comunica una IA en nuestros productos. De qué manera informa de su incertidumbre. Cómo permite el control humano. Cómo evita los patrones oscuros que la propia tecnología hace tan fáciles. Sin principios explícitos, cada equipo improvisa.
5. ¿Saben los equipos diseñar con IA? Hablo de los equipos de diseño, sí, pero también de producto, de negocio y de los perfiles que tienen que tomar decisiones sobre IA sin ser ingenieros de IA. Si no saben hacerse las preguntas correctas, no van a obtener respuestas útiles.
6. ¿Está la organización diseñada para esto? Es la capa final (la que más ampollas levanta). Cómo se gobiernan las decisiones, cómo se ubica la responsabilidad, qué roles aparecen, cuáles desaparecen y qué procesos cambian. La IA no es un plug-in que enchufas. Es una redefinición más o menos silenciosa de cómo trabaja la empresa.
Por qué esto importa más que el modelo de turno
Hay una conversación pública que se obsesiona con el modelo o la herramienta. Que si GPT, que si Claude, que si Gemini, que si el siguiente. Es una conversación legítima, pero es una conversación secundaria.
La conversación que de verdad mueve la aguja en empresa es otra: cómo conseguimos que esta tecnología sea útil para las personas concretas que la van a usar, en los contextos concretos en los que trabajan, con las restricciones reales que tienen. Y esa pregunta no la responde la ingeniería. La responde el diseño centrado en el usuario aplicado con rigor a este territorio nuevo.
Que no es nuevo del todo, por cierto. Es nuevo en lo tecnológico, sí. Pero las preguntas son las de siempre: ¿qué problema resolvemos? ¿Para quién? ¿Cómo sabemos que funciona? ¿Cómo iteramos? Lo que pasa es que cuando la tecnología parece magia, da pereza hacerlas. Y ahí es donde se cae el 70% de los proyectos.
Qué se va a llevar quien me escuche
Si todo va como espero, quien asista a la charla saldrá con tres cosas.
Primera, una mirada distinta sobre por qué fracasan los proyectos de IA, una que no se queda en lo técnico.
Segunda, un mapa mental con seis preguntas concretas que aplicar en su organización a partir del lunes siguiente.
Y tercera, la convicción de que aplicar metodología UX a la IA no es una sofisticación de consultor, es una decisión de supervivencia.
Si todo va peor, al menos habrán pasado 25 minutos sin oír otra vez que la IA va a cambiarlo todo, sin que nadie matice qué quiere decir eso. Que ya es algo.
Detalles prácticos
DSM IA 2026 es online y gratuito, así que no hay excusa para no asomarse. Mi intervención es el martes 28 de abril a las 16:00 CEST, dentro del bloque dedicado a IA para empresas.
Si trabajas en una organización que tiene proyectos de IA en marcha, o pensando en arrancarlos, te recomiendo asistir. Y si después quieres seguir la conversación, ya sabes dónde encontrarme. De estas conversaciones es de donde sale lo bueno.








