The 3 Most Common Mistakes in Implementing an AI Project in Engineering (and How to Avoid Them)

Introducción

La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una tendencia para convertirse en un pilar estratégico dentro de la ingeniería moderna. Desde la optimización de procesos industriales hasta el diseño generativo o el mantenimiento predictivo, los proyectos impulsados por IA prometen mayor eficiencia, reducción de costos y mejores decisiones.

Sin embargo, implementar IA en ingeniería no es tan simple como integrar un software o entrenar un modelo. Diversos estudios —como el de Gartner (2024)— indican que más del 80 % de los proyectos de IA no alcanzan los resultados esperados debido a errores en su planificación, gestión o ejecución.

En este artículo exploraremos los tres errores más comunes al implementar IA en proyectos de ingeniería, junto con estrategias prácticas para evitarlos y maximizar el potencial de esta tecnología.

1. Falta de un Objetivo Claro y Medible

El problema

Uno de los errores más frecuentes es iniciar un proyecto de IA sin definir con precisión qué problema se busca resolver.Muchas organizaciones adoptan inteligencia artificial por moda o presión competitiva, sin un propósito concreto, lo que genera modelos complejos con poco valor real.

Cómo evitarlo

Antes de escribir una sola línea de código, se deben seguir tres pasos clave:

1. Definir el objetivo operacionalEjemplo: reducir el tiempo de inactividad de maquinaria en un 15 % o aumentar la eficiencia energética de una planta en un 10 %.

2. Vincular el modelo de IA a métricas técnicas y de negocioKPI claros: ahorro energético, horas de producción, defectos por millón, etc.

3. Validar la viabilidad del caso de usoNo todos los procesos requieren IA; algunos pueden resolverse con métodos estadísticos tradicionales o automatización básica.

2. Subestimar la Calidad y Preparación de los Datos

El problema

La IA depende completamente de los datos. Si los datos son incompletos, inconsistentes o no representan la realidad operativa, el modelo generará resultados erróneos o sesgados.En ingeniería, donde los datos provienen de sensores, sistemas SCADA, BIM o ERP, los problemas de integración y limpieza son habituales.

Cómo evitarlo

La clave está en establecer una estrategia sólida de gestión de datos antes de entrenar cualquier modelo:

• Auditoría de datos inicial: identificar fuentes, formatos y lagunas de información.

• Normalización y limpieza: eliminar duplicados, corregir errores y unificar unidades de medida.

• Infraestructura adecuada: usar plataformas seguras y escalables (por ejemplo, Azure Data Lake o AWS IoT Analytics).

• Ciclo de retroalimentación: mantener un proceso continuo de validación y actualización de datos.

Ejemplo aplicado:En un proyecto de ingeniería civil, un modelo de IA para predecir deformaciones en estructuras falló debido a datos mal calibrados de sensores. Tras aplicar una auditoría y filtrado, la precisión del modelo aumentó del 62 % al 91 %.

3. Ignorar la Integración Humano-Tecnológica

El problema

Un proyecto de IA no falla por la tecnología, sino por la resistencia humana o la falta de alineación organizacional.Cuando los equipos de ingeniería no comprenden cómo la IA impactará en sus flujos de trabajo, surgen conflictos, desconfianza o desuso de las herramientas.

Cómo evitarlo

1. Formar a los equipos técnicos y operativosCapacitar a ingenieros, analistas y supervisores en conceptos básicos de IA y su impacto en el negocio.

2. Promover una cultura de datosFomentar la toma de decisiones basada en evidencia, no solo en experiencia o intuición.

3. Diseñar una transición gradualImplementar proyectos piloto antes de escalar, para evaluar impacto y aceptación.

Ejemplo aplicado:Una empresa de manufactura introdujo IA para control de calidad visual, pero los operarios no confiaban en el sistema.Tras capacitaciones y sesiones de retroalimentación, la adopción subió un 70 %, y el sistema se integró sin fricciones en la línea de producción.

Conclusión

Implementar inteligencia artificial en ingeniería no se trata solo de tecnología, sino de estrategia, datos y personas.Los tres errores más comunes —falta de objetivos claros, mala gestión de datos e ignorar la integración humana— pueden convertir un proyecto prometedor en un costoso experimento fallido.

Sin embargo, cuando se abordan correctamente, la IA puede transformar radicalmente los procesos de diseño, fabricación y operación, impulsando una ingeniería más inteligente, sostenible y competitiva.

¿Tu organización está lista para implementar IA con propósito y precisión?

Recursos / Fuentes

• Gartner (2024) – AI Adoption in Engineering: Success and Failure Factors

• Harvard Business Review (2023) – The Real Barriers to AI Adoption

• IEEE Engineering Management Review (2022) – Human-Centered AI in Industrial Systems

• ISO 56002:2019 – Sistemas de Gestión de la Innovación

• McKinsey & Company (2023) – AI in Operations and Manufacturing Report