La adopción de la inteligencia artificial (IA) está acelerándose, pero esta rapidez no siempre se traduce en un retorno de inversión inmediato. Para muchas empresas, integrarse en la tendencia de la IA sin tener claro cuál es el resultado deseado y cómo medirlo puede llevar a una gran cantidad de ruido sin resultados significativos. Entender cómo y cuándo la IA aporta valor es esencial para las empresas que buscan maximizar su inversión en tecnología.
Un primer paso fundamental es identificar si la IA está produciendo resultados medibles para problemas específicos y a un costo sostenible. La experiencia ha mostrado que los modelos más complejos no garantizan un valor empresarial mayor. La implementación de herramientas específicas, como tableros de control internos construidos mediante IA, se presenta como una estrategia efectiva, ya que son más asequibles y adaptables comparadas con soluciones preexistentes de software como servicio.
Medición del Progreso y el Valor de la IA
La clave para medir el valor de la IA radica en establecer métricas claras que consideren la progresión en el uso de esta tecnología. Las iniciativas pueden clasificarse en cuatro categorías: avanzadas, en maduración, emergentes y nascentes. Las primeras tienen resultados claros y están escalando, mientras que las últimas son experimentos individuales que no necesariamente proporcionan métricas medibles de impacto. Un enfoque efectivo es evaluar el progreso hacia objetivos concretos, lo que ayuda a enfocar los esfuerzos de manera más estratégica.
Las empresas que se centran en resultados comerciales estándar en lugar de simplemente en el uso de IA obtienen mayor claridad sobre la realidad de su retorno. Analizar cómo la IA aumenta la innovación y mejora la seguridad puede ofrecer insights valiosos para su implementación. En muchos casos, los métricas de uso, aunque fáciles de obtener, no suelen reflejar el verdadero impacto de las herramientas de IA. Lo que realmente importa es la calidad de los resultados y la capacidad de reutilización por otros equipos dentro de la organización.
ROI en Función de Resultados Estratégicos
A medida que las organizaciones continúan explorando su relación con la IA, algunos sugieren que el verdadero retorno no debe medirse únicamente a través de la reducción de costos o la rapidez, sino a través del valor real que aporta a la toma de decisiones. Lo cual incluye no solo la eficiencia, sino también la capacidad de las herramientas para permitir a los equipos realizar trabajos antes considerados inalcanzables. Este enfoque transformador es esencial para diferenciarse en un entorno competitivo.
No obstante, el impacto de la IA no se limita a un solo número o indicador; también debe considerarse en relación con los costos operativos y los ingresos. Si el crecimiento de los ingresos supera el crecimiento de los costos operativos, se puede anticipar que la IA está cumpliendo su función. Por tanto, establecer un sistema de métricas que integre tanto señales cuantitativas como cualitativas permite obtener un panorama más claro sobre el verdadero valor generado por la inversión en IA.
Finalmente, una advertencia importante es la necesidad de priorizar la calidad de los datos utilizados para entrenar los sistemas de IA. Una IA entrenada en conjuntos de datos sesgados puede ofrecer resultados perjudiciales, lo que resalta la importancia de asegurar que los sistemas de datos sean éticos y defendibles. Un retorno de inversión sólido no debe sacrificar la integridad de los datos en busca de ganancias de eficiencia.