Hasta el 30% de los proyectos GenAI fracasan debido a datos y gobernanza deficientes. Así es como la reestructuración de la gestión del conocimiento protege la inversión en IA e impulsa el retorno de la inversión (ROI).
por Seth Earley
- KM no tiene un problema de valores, tiene un problema de mensajería
- El viejo encuadre (por qué se recorta el KM)
- El nuevo marco (por qué se financia KM)
- Guía de traducción de idiomas: Qué decir
- Las cuatro posiciones estratégicas
- La fórmula del caso de negocio
- Hablando su idioma: 7 propuestas para 7 públicos
- La Guía de Traducción Técnica
- Las métricas que importan para el liderazgo
- 4 reglas para comunicar resultados
- El marco del discurso del ascensor
- El resultado final
- Acerca del autor
Aquí hay una conversación que he escuchado docenas de veces:
“Necesitamos invertir en la gestión del conocimiento antes de poder ampliar nuestra iniciativa GenAI”.
“Eso suena a gastos generales. ¿No podríamos simplemente lanzar la IA y analizar el contenido más tarde?”
Seis meses después, la IA da respuestas erróneas, los usuarios han perdido la confianza y el proyecto se archiva discretamente. La organización aprende a las malas que la IA sin arquitectura de la información es solo una forma costosa de generar alucinaciones.
KM no tiene un problema de valores, tiene un problema de mensajería
El problema no es que los ejecutivos no valoren la gestión del conocimiento. El problema es que quienes la practican no hablan el idioma adecuado.
Gartner predice que el 30% de los proyectos GenAI se abandonarán tras la prueba de concepto para finales de 2025 , principalmente debido a la mala calidad de los datos, los controles de riesgo inadecuados y el aumento de los costes. Esto refuerza la idea de que la demostración del valor empresarial, y no la capacidad técnica, determina la supervivencia del proyecto. Las organizaciones con marcos de retorno de la inversión (ROI) claros desde el inicio tienen una probabilidad significativamente mayor de recibir financiación continua durante las fases de escalamiento.
Cuando se habla de “taxonomía” y “metadatos”, los ejecutivos escuchan “centro de costos”. Cuando se habla de “precisión de la IA” y “mitigación de riesgos”, escuchan “inversión estratégica”.
Misma iniciativa. Diferente enfoque. Resultado completamente distinto.
El viejo encuadre (por qué se recorta el KM)
Escuche cómo se presentan la mayoría de las iniciativas de KM:
- “Necesitamos organizar nuestro contenido.”
- “Construyamos una taxonomía”.
- “Necesitamos estándares de metadatos”.
- “La gobernanza del contenido es importante”.
- “KM ahorrará tiempo.”
Todas estas afirmaciones son ciertas. Y todas parecen gastos generales para un ejecutivo que intenta alcanzar las cifras trimestrales.
Cuando los presupuestos se ajustan, estas iniciativas se recortan primero. ¿Por qué? Porque se presentan como algo deseable, cosas que convendría implementar eventualmente, cuando haya tiempo y dinero, que nunca los hay.
El problema del posicionamiento es fatal:
- “Organizar la información” suena a archivadores y bibliotecarios, esencial pero no urgente.
- “Es bueno tenerlo” significa ser el primero en la tabla de cortar.
- “Podemos hacer esto más tarde” significa nunca.
Esta forma de enmarcar la situación ha acabado con más iniciativas de gestión del conocimiento que cualquier fallo tecnológico.
El nuevo marco (por qué se financia KM)
Ahora escuchemos la misma iniciativa posicionada de manera diferente:
- “Necesitamos que nuestra IA sea precisa”.
- “Habilitemos casos de uso de IA interdepartamentales”.
- “Necesitamos reducir las alucinaciones y mejorar la precisión de la recuperación”.
- “La gobernanza es la forma en que mantenemos la calidad de la IA a escala”.
- “KM hará que nuestra inversión de 2 millones de dólares en IA realmente genere retorno de la inversión”.
El mismo trabajo subyacente. Respuesta ejecutiva completamente diferente.
¿Por qué? Porque ahora KM se posiciona como:
- La base que hace que la IA funcione no es una iniciativa separada, sino un prerrequisito para el éxito de la IA.
- Protección de la inversión existente: los 2 millones de dólares que ya ha gastado en tecnología de IA fracasarán sin ella.
- Facilitador estratégico , ventaja competitiva, no gastos administrativos.
- La diferencia entre piloto y plataforma, lo que separa la IA exitosa de los experimentos fallidos.
Esto no es una exageración. Es cierto. GenAI realmente no puede tener éxito a escala empresarial sin arquitectura de la información. Replantearlo hace visible esta verdad para quienes no trabajan en el mundo de la gestión del conocimiento.
Guía de traducción de idiomas: Qué decir
Los mismos conceptos se interpretan de forma completamente distinta según las palabras que se usen. Aquí te explicamos cómo traducirlos:
| No digas esto | Di esto en su lugar |
|---|---|
| “Necesitamos organizar nuestro contenido” | Necesitamos que nuestra IA sea precisa |
| “Construyamos una taxonomía” | “Habilitemos casos de uso de IA interdepartamentales” |
| “Necesitamos metadatos” | Necesitamos reducir las alucinaciones y mejorar la precisión de la recuperación. |
| “La gobernanza del contenido es importante” | “La gobernanza es cómo mantenemos la calidad de la IA a gran escala” |
| “KM ahorrará tiempo” | “KM hará que nuestra inversión de 2 millones de dólares en IA realmente genere retorno de la inversión” |
Observe el patrón: La columna “No diga esto” se centra en lo que hacen los profesionales de gestión del conocimiento. La columna “Diga esto en su lugar” se centra en los resultados que les importan a los ejecutivos.
Los ejecutivos no compran actividades. Compran resultados.
Las cuatro posiciones estratégicas
Dependiendo de tu audiencia, coloca KM en el marco que más resuene:
Posición 1: Mitigación de riesgos
El argumento: “Sin KM, nuestra IA da respuestas erróneas, lo que genera responsabilidad e insatisfacción del cliente”.
Por qué funciona: El riesgo es visceral. La exposición legal llama la atención. La pérdida de confianza del cliente afecta los ingresos.
Público objetivo: Legal, Gestión de riesgos, CEO, Junta directiva
Puntos de apoyo:
- Las alucinaciones de IA crean responsabilidad cuando los clientes actúan con base en información incorrecta.
- Las respuestas inconsistentes erosionan la confianza en la marca.
- El contenido sensible al cumplimiento sin gobernanza es una falla de auditoría a punto de ocurrir.
Posición 2: Ventaja competitiva
El discurso: “Las empresas con una sólida gestión del conocimiento implementan la IA tres veces más rápido que sus competidores”.
Por qué funciona: Los ejecutivos piensan en términos competitivos. Quedarse atrás es inaceptable.
Mejor público: CEO, equipo de estrategia, líderes de unidades de negocio
Puntos de apoyo:
- Los competidores están invirtiendo en IA; la pregunta es quién lo hará bien primero.
- Ventaja de ser pionero en la experiencia del cliente impulsada por IA.
- El conocimiento institucional se convierte en un foso cuando es accesible mediante IA.
- Las organizaciones que se saltan el trabajo de base quedan atrapadas en el purgatorio piloto mientras los competidores escalan la IA.
Posición 3: Multiplicador de fuerza
El argumento: “KM no sólo ayuda a la IA; ayuda a todos los sistemas que utilizan contenido”.
Por qué funciona: El ROI se multiplica en todas las iniciativas. Una sola inversión en arquitectura de la información genera retornos en todos los proyectos de contenido.
Público objetivo: CTO, CIO, arquitectura empresarial, liderazgo de TI
Puntos de apoyo:
- La misma infraestructura de contenido sirve para la búsqueda, la personalización, el análisis y la inteligencia artificial.
- Los estándares de metadatos reducen los costos de integración entre sistemas.
- La taxonomía se convierte en un vocabulario compartido que reduce la fricción entre sistemas.
- La inversión se amortiza en cada iniciativa dependiente del contenido.
Posición 4: Empoderamiento de los empleados
El argumento: “KM permite a los empleados encontrar respuestas en segundos, no en horas”.
Por qué funciona: La productividad es tangible. El ahorro de tiempo se traduce en dinero.
Público objetivo: RR. HH., jefes de departamento, líderes de operaciones
Puntos de apoyo:
- Los trabajadores del conocimiento pasan entre el 20 y el 30% de su tiempo buscando información.
- El tiempo de incorporación de nuevos empleados disminuye cuando el conocimiento es accesible.
- Los expertos sufren menos interrupciones cuando la IA responde preguntas rutinarias.
- La satisfacción de los empleados mejora cuando las herramientas funcionan.
La fórmula del caso de negocio
Los ejecutivos piensan en números. Dales números.
El costo de NO tener KM
Calcule estos para su organización:
Tiempo perdido por los empleados buscando:
- Un trabajador del conocimiento promedio pasa más de 2 horas diarias buscando información.
- 500 empleados × 2 horas × $50/hora × 250 días = $12,5 millones al año.
- Incluso si capturas el 20% de eso, serían 2,5 millones de dólares.
Tickets de soporte que podrían ser de autoservicio:
- Si el 40% de los tickets de soporte pudieran ser respondidos por IA con contenido relevante.
- 50.000 entradas/año × 40% × $15/entrada = $300.000 anuales.
Acuerdos de venta retrasados por falta de información:
- Los representantes de ventas dedican 6 horas a la semana a buscar información competitiva, estudios de casos y especificaciones.
- Si un mejor acceso acelera el 10% de las transacciones en una semana.
- Impacto en los ingresos: Calcule en función de su canal de ventas y la velocidad de las transacciones.
La inversión en IA en riesgo:
- Ya ha invertido $X millones en tecnología de IA.
- Sin una infraestructura de contenidos, esa inversión fracasa.
- La inversión en KM protege y habilita el gasto en IA existente.
La inversión requerida
Sea específico sobre los costos:
- Equipo de operaciones de contenido: $X (cantidad de personal × costo cargado).
- Diseño de taxonomía y metadatos: $X (consultoría + esfuerzo interno).
- Herramientas de enriquecimiento asistido por IA: $X (licencia de tecnología).
- Inversión total: $X.
El cálculo del ROI
Escenario conservador: ROI de 5:1 en el primer año
- Una inversión de $500.000 genera $2,5 millones en ganancias de productividad y ahorros de costos.
Escenario moderado: ROI de 7:1 en el primer año
- La misma inversión genera 3,5 millones de dólares cuando se incluye el éxito del proyecto de IA y la mitigación de riesgos.
Escenario agresivo: ROI 10:1 en el primer año
- Cuando se tiene en cuenta la ventaja competitiva y la aceleración de los ingresos.
Elige el escenario que puedas defender con los números específicos de tu organización.
Hablando su idioma: 7 propuestas para 7 públicos
Una misma iniciativa requiere diferentes propuestas para cada grupo de interés. Aquí te explicamos cómo adaptar tu mensaje:
Al director ejecutivo
Enfoque: Impacto estratégico, ventaja competitiva, transformación
El discurso: «Nuestra iniciativa GenAI no se limita a la tecnología; se trata de convertir nuestro conocimiento institucional en un activo estratégico. Las empresas que lo implementan correctamente experimentan una incorporación de empleados tres veces más rápida, un 40 % menos de tickets de soporte y ciclos de innovación significativamente más rápidos . Estamos invirtiendo en una base que garantizará el éxito de todas nuestras futuras inversiones en IA».
Palabras clave: Estrategia, ventaja competitiva, transformación, ROI, mitigación de riesgos.
Al director financiero
Enfoque: ROI, ahorro de costes, eficiencia presupuestaria
El argumento: «Nuestra situación actual nos cuesta 2,3 millones de dólares anuales en tiempo desperdiciado por los empleados buscando información. Con una inversión de 400.000 dólares en infraestructura de gestión del conocimiento, ahorraremos 1,2 millones de dólares el primer año gracias a la reducción de soporte y al aumento de la productividad. Esta es una estimación conservadora del retorno de la inversión (ROI) de 3:1. Además, protegemos los 2 millones de dólares que ya hemos invertido en tecnología de IA».
Palabras clave: ROI, ahorro de costes, periodo de recuperación, eficiencia, protección del presupuesto
Al CTO/CIO
Enfoque: Arquitectura, escalabilidad, integración
El discurso: «GenAI está exponiendo las fallas en nuestra infraestructura de contenido. Actualmente, contamos con 15 sistemas diferentes con datos superpuestos, sin una taxonomía consistente ni gobernanza. Si no consolidamos las bases, todos los proyectos de IA que desarrollemos se toparán con el mismo obstáculo. Esto no es solo un proyecto de gestión del conocimiento; es una arquitectura empresarial esencial».
Palabras clave: Arquitectura, integración, escalabilidad, deuda técnica, infraestructura
A Legal/Cumplimiento
Enfoque: Gestión de riesgos, precisión, auditabilidad
El argumento: «Sin una gobernanza adecuada , la IA dará a los clientes respuestas erróneas y generará responsabilidades legales. Con ella, tenemos trazabilidad: origen, aprobador y fecha de revisión de cada respuesta. Esto convierte a la IA de un riesgo a un sistema controlado y auditable».
Palabras clave: Mitigación de riesgos, cumplimiento, auditabilidad, gobernanza, responsabilidad
Para jefes de departamento (ventas, soporte, RR.HH.)
Enfoque: Resolver sus problemas y hacer que sus equipos sean más efectivos.
Argumento de venta: «Sus representantes dedican 6 horas semanales a buscar información competitiva, casos prácticos y especificaciones de productos. Con la gestión del conocimiento basada en IA, encuentran esa información en segundos, lo que se traduce en más tiempo de venta, ciclos de negociación más rápidos y mayores tasas de cierre».
Discurso de soporte: “Sus agentes gestionan 200 tickets al día, y el 60 % son preguntas repetitivas. Con GenAI, entrenado con conocimiento bien organizado, podemos desviar el 40 % de esos tickets al autoservicio, permitiendo que su equipo se concentre en los problemas complejos que realmente requieren experiencia humana”.
Palabras clave: Productividad, ahorro de tiempo, satisfacción laboral, enfoque en trabajo de alto valor.
Para los propietarios de contenido (PYMES)
Enfoque: Hacer sus vidas más fáciles, no más difíciles
El discurso : «En este momento, tu experiencia está encerrada en tu cabeza o dispersa en 50 documentos. La IA puede ayudarte a convertirla en contenido reutilizable que responde automáticamente a preguntas, reduce las solicitudes repetitivas y te permite concentrarte en el trabajo estratégico. Además, usaremos la IA para encargarnos del trabajo pesado de etiquetado y organización».
Palabras clave: Aproveche su experiencia, reduzca el trabajo repetitivo, asistido por IA (no manual), reutilización
Para los usuarios finales
Enfoque: Simplicidad, velocidad, facilidad de uso.
El discurso: “¿Cansado de pasar 30 minutos buscando el documento de política correcto o buscando en SharePoint el caso práctico de un cliente? Nuestro nuevo asistente de IA te da respuestas en segundos; haz preguntas como lo harías con un colega”.
Palabras clave: Rápido, fácil, simple, conversacional, útil.
La Guía de Traducción Técnica
Traduzca los términos técnicos para cada público según sus intereses. La siguiente tabla muestra cómo diferentes públicos interpretan los mismos términos:
| Término técnico | Lo que oye el departamento legal | Lo que oyen las finanzas | Lo que las empresas oyen |
|---|---|---|---|
| Metadatos | Auditabilidad, trazabilidad | Costo del etiquetado manual | Capacidad de búsqueda |
| Taxonomía | Terminología controlada | Redundancia reducida | Navegación más fácil |
| Gobernancia | Gestión de riesgos | Control presupuestario | Seguro de calidad |
| Operaciones de contenido | Flujos de trabajo de cumplimiento | Eficiencia operativa | Mantener la información actualizada |
| TRAPO | ¿De dónde viene esta respuesta? | “¿Por qué esto cuesta dinero?” | “¿Funcionará?” |
Utilice su vocabulario, no el suyo.
Las métricas que importan para el liderazgo
Cada audiencia necesita métricas diferentes. A continuación, se explica qué informar y a quién:
Nivel 1: Métricas de resultados empresariales (perspectiva del CEO)
Esto es lo que hace que el presupuesto se apruebe y se renueve.
Impacto en los ingresos:
- Ciclos de venta más rápidos (días ahorrados por transacción)
- Mayores tasas de victorias (aumento porcentual con mejor información competitiva)
- Venta adicional/venta cruzada habilitada (oportunidades identificadas por IA)
Ahorro de costes:
- Desvío de tickets de soporte (porcentaje gestionado por IA frente a agente humano)
- Tiempo de capacitación reducido (horas ahorradas para nuevas contrataciones)
- Eficiencia operativa (horas ahorradas buscando información)
Impacto estratégico:
- Tiempo de comercialización (lanzamientos de productos más rápidos con un mejor intercambio de conocimientos)
- Velocidad de innovación (de las ideas a la ejecución, habilitada por el acceso al conocimiento)
- Satisfacción de los empleados (retención, puntuaciones de compromiso)
Nivel 2: Métricas operativas (vista del vicepresidente/director)
Esto demuestra que estás gestionando bien las cosas.
Adopción: Usuarios activos diarios, consultas por usuario, tasa de retorno
Calidad: Precisión de las respuestas, precisión de recuperación y tasa de alucinaciones
Salud del contenido: cobertura, frescura, integridad de los metadatos
Nivel 3: Métricas técnicas (vista del gerente)
Esto le indica si el sistema está saludable.
Rendimiento: tiempo de respuesta, tiempo de actividad, tasa de éxito de las consultas
Operaciones de contenido: Documentos procesados, calidad de los metadatos, participación del propietario
4 reglas para comunicar resultados
Regla n.° 1: Priorice los resultados comerciales, no las métricas técnicas
En lugar de “Nuestra precisión de recuperación mejoró del 73% al 81%”.
En lugar de eso, digamos: “Los empleados ahora encuentran la respuesta correcta dos veces más rápido”.
Regla n.° 2: utilice comparaciones, no números absolutos
En lugar de “Desviamos 1.247 multas”.
En lugar de eso, digamos: “Desviamos un 23% más de tickets que el trimestre pasado”.
Regla n.° 3: Cuente historias con sus números
En lugar de “Satisfacción del usuario: 4,2/5,0”
En su lugar, diga: “Satisfacción del usuario: 4,2/5,0. Esto es lo que dicen los usuarios: ‘Esto me ahorró 30 minutos hoy’”.
Regla n.° 4: Sea honesto sobre lo que no funciona
En lugar de “¡Todo está genial!”
En lugar de eso, diga: “La precisión en el Producto A es del 89 % (buena), pero en el Producto B es del 62 % (lo estamos arreglando)”.
La credibilidad surge de la honestidad, no de las manipulaciones.
El marco del discurso del ascensor
Tiene dos minutos con una parte interesada clave. Esta es la estructura:
- GOLPE (15 segundos): Empieza con su punto débil. “Sé que te preocupa [su principal problema]…”
- PROBLEMA (30 segundos): Muestra el costo del statu quo. “Ahora mismo, [estado actual] nos está costando [impacto específico]…”
- SOLUCIÓN (45 segundos): Tu iniciativa es la respuesta. “Con [tu iniciativa], podemos [beneficio específico]…”
- PRUEBA (30 segundos): Prueba de que funciona. “Hemos visto [resultados preliminares/datos del sector]…”
- PREGUNTA (15 segundos): Aclarar el siguiente paso. “Me gustaría [solicitud específica]…”
Ejemplo: discurso de director financiero
Sé que están analizando nuestra inversión de 2 millones de dólares en IA y se preguntan cuándo veremos el retorno de la inversión . El reto es el siguiente: actualmente, nuestros empleados dedican un promedio de 2 horas diarias a buscar información en nuestra empresa de 500 personas. Esto supone un desperdicio de productividad de 12,5 millones de dólares anuales. Además, nuestro equipo de soporte gestiona el 60 % de las preguntas repetitivas que podrían gestionarse mediante autoservicio, lo que supone un coste adicional de 800 000 dólares.
Con una inversión de $400,000 en infraestructura de gestión del conocimiento, contenido estructurado, metadatos y gobernanza, podemos reducir esos costos en un 50% en el primer año. Esto representa una rentabilidad de 3:1, una estimación conservadora, y protege la inversión en IA que hemos realizado al garantizar su funcionamiento a escala.
Me gustaría disponer de 30 minutos la próxima semana para explicarle el modelo de ROI detallado y el cronograma de implementación.
Dos minutos. Problema claro, solución clara, pregunta clara.
Estudio de caso: Replanteando el éxito
Un director de gestión del conocimiento de una empresa tecnológica de la lista Fortune 100 había propuesto iniciativas de taxonomía y metadatos tres veces a lo largo de cinco años. En cada ocasión, el proyecto perdió prioridad en favor de inversiones más estratégicas.
En el sexto año, la empresa lanzó una iniciativa GenAI. El director de Gestión del Conocimiento replanteó exactamente el mismo trabajo:
Antes (rechazado): “Necesitamos invertir $400.000 en el desarrollo de taxonomía y estándares de metadatos para mejorar la organización del contenido”.
Después (aprobado): “Nuestra inversión de $3 millones en GenAI corre el riesgo de fracasar sin una infraestructura de contenido. Una inversión de $400,000 en una arquitectura que permita la IA mejorará la precisión de la recuperación en un 40 % y protegerá nuestra inversión en IA”.
La propuesta se aprobó en dos semanas. El trabajo fue idéntico. El enfoque lo hizo estratégico, no operativo.
Resultado: La iniciativa GenAI logró una precisión del 89 % (frente al 62 % del promedio del sector en implementaciones comparables). El CDO atribuyó la “disponibilidad del contenido” como el principal factor diferenciador.
El resultado final
La gestión del conocimiento es un problema de marca, no de valor.
La gestión del conocimiento es esencial. Los resultados son reales. El retorno de la inversión (ROI) es medible. Pero si se posiciona la gestión del conocimiento como “organización del contenido”, se perderá ante cualquier iniciativa que suene más estratégica, incluso si estas dependen de la gestión del conocimiento para su éxito.
Replantear el valor de la gestión del conocimiento no es manipulación. Se trata de precisión.
GenAI realmente no escala sin una arquitectura de información. La precisión de la IA depende de los metadatos. La IA empresarial fracasa sin gobernanza de contenido. Decir esto no es una evasiva; es la verdad que los ejecutivos necesitan escuchar en un lenguaje que comprendan.
Dejen de promocionar la taxonomía. Empiecen a promocionar la precisión de la IA.
Dejen de promocionar metadatos. Empiecen a promocionar la mitigación de riesgos.
Deja de promocionar la gobernanza del contenido. Empieza a promocionar el retorno de la inversión (ROI) de tu inversión en IA.
Mismo trabajo. Distinto marco. Presupuesto aprobado.
Acerca del autor
Seth Earley es el fundador y director ejecutivo de Earley Information Science, una firma de servicios profesionales que trabaja con marcas líderes. Lleva más de 25 años trabajando en el sector de la gestión de la información. Su firma resuelve problemas para organizaciones globales con un enfoque centrado en la arquitectura de datos, información y conocimiento. Earley también es el autor de “The AI-Powered Enterprise”, que describe las bases de la arquitectura de la información y el conocimiento necesarias para una IA generativa de nivel empresarial.