95% de los pilotos de IA generativa no logra resultados medibles, según datos del MIT citados en NRF Nexus 2026.
El 95% de los pilotos de inteligencia artificial generativa no logra generar un impacto medible, de acuerdo con datos del MIT citados durante NRF Nexus 2026, mientras que RAND estima que más de 80% de los proyectos de IA fracasa. Ante este escenario, Julie Averill, Chief Impact Officer de Gold Thread LLC, planteó tres condiciones para trasladar estas iniciativas de la experimentación a resultados operativos: seguridad psicológica, influencia interna y cultura organizacional.
“Un mayor presupuesto, más personas, nada de eso va a resolverlo”, afirmó Averill durante su participación ante responsables de áreas digitales, marketing y tecnología del retail reunidos en NRF Nexus 2026, realizado del 22 al 24 de julio en Colorado Springs, Estados Unidos.
La ex global CIO y Executive Vice President de lululemon sostuvo que la adopción tecnológica requiere primero identificar las barreras internas que limitan su ejecución. Como primer paso propuso realizar una revisión de los temores existentes dentro de los equipos y abrir espacios para que puedan plantearse los factores que dificultan el avance de los proyectos.
El segundo componente se relaciona con la capacidad de influencia. Averill señaló que los responsables de iniciativas de IA no deben depender únicamente de la autoridad formal y recomendó identificar a las personas que pueden bloquear los principales proyectos, revisar la relación con ellas y trabajar esas conexiones antes de requerir su apoyo.
El tercer elemento es la cultura. Averill explicó que las empresas tienen acceso a modelos y tecnologías cada vez más similares, por lo que la diferencia entre organizaciones puede trasladarse hacia la manera en que sus equipos adoptan, prueban y operan esas herramientas.
Durante su intervención también recomendó tratar la cultura como un activo sujeto a resultados. Para conseguir respaldo de otros líderes, indicó que las organizaciones deben demostrar su efecto mediante resultados observables y no limitarse a declaraciones sobre transformación.
El planteamiento presentado en NRF Nexus sitúa así el reto de la inteligencia artificial en retail más allá de la selección de plataformas: su aplicación depende de que la organización tenga condiciones internas para convertir los pilotos tecnológicos en procesos que puedan escalarse y medirse.
