El ROI de la IA ya no se mide solo en dinero: por qué las empresas siguen invirtiendo pese a la incertidumbre

Los analistas señalan numerosas razones que explican la dificultad para lograr un retorno de la inversión en inteligencia artificial. Gran parte del problema radica en que esta tecnología sustituye a servicios que nunca se han medido de forma efectiva.

Los directores de sistemas de información (CIO) no necesitan que se les convenza de que el retorno de la inversión (ROI) de la IA generativa y la IA de agentes es difícil de cuantificar, pero la consultora KPMG señala que algunas empresas siguen adelante con esa tecnología de todos modos. De hecho, los ejecutivos ni siquiera dejan que la debilidad del contexto económico frene sus planes de inversión en IA. “Tres de cada cuatro directivos mundiales darán prioridad a la inversión en IA a pesar de la incertidumbre económica»” constata KPMG.

“Existe una clara brecha entre las organizaciones que aún se encuentran en la fase de experimentación y aquellas que pasaron de las pruebas piloto a escalar plenamente los agentes de IA y a obtener resultados de valor empresarial real”, ha señaló la compañía en su informe Global AI Pulse Survey, para añadir: “Aunque la adopción de la IA se acelera en todo el mundo, sólo un pequeño grupo de líderes en IA obtiene beneficios claros. Esos directivos superan sistemáticamente a los demás: el 82 % afirma que la IA ya aporta un valor empresarial significativo, en comparación con el 62 % de sus homólogos.

No se trata simplemente de una brecha de madurez en la IA, sino de una brecha de rendimiento cada vez mayor entre las organizaciones que tratan la IA como una transformación a nivel empresarial y aquellas que intentan integrar la IA en los modelos existentes y obtienen ganancias incrementales”.

El 65 % de los encuestados en el Reino Unido afirma que su organización seguiría invirtiendo en IA independientemente de contar con un retorno tangible. A pesar de que las empresas gastan grandes sumas en IA, el retorno de la inversión tradicional no es necesariamente imprescindible para que perciban el valor de la tecnología”.

Leanne Allen, directora de IA de KPMG, afirma que el enfoque intensivo en la IA empresarial obliga a adoptar un nuevo planteamiento respecto a los aspectos financieros de la tecnología. “Ese cambio de mentalidad por parte de los directivos empresariales, que han pasado de ver la IA como algo que debe ofrecer un retorno inmediato a considerarla una inversión a largo plazo, reconociéndola como un facilitador estratégico para la transformación de toda la empresa, es un hito importante”, señala Allen. “Pero eso no debería traducirse en invertir en IA a ciegas, sin una estrategia clara. La IA está redefiniendo cómo operan las organizaciones, cómo se toman las decisiones y cómo los agentes humanos y de IA trabajan juntos en el día a día”.

Ese cambio de mentalidad es en parte pragmático, ya que muchos consejos de administración han comunicado a sus CIO que las inversiones en IA no son opcionales. Pero el reto del retorno de la inversión en IA adopta muchas formas.

Dado el ritmo acelerado de la experimentación y la implementación de la IA, muchas pruebas de concepto son impulsadas por ejecutivos que establecen objetivos de retorno poco realistas. Si el proyecto se evalúa según un estándar que tecnológicamente no puede alcanzar, no es una crítica al modelo cuando no se cumplen métricas mal planteadas. Algunas empresas han descubierto costos inesperados derivados de la implantación de la IA, como cuando utilizan chatbots con IA para clientes y luego comprueban que los usuarios los emplean indebidamente como herramientas de IA generativa “gratuitas”, obligando a la empresa a asumir el coste de tokens adicionales.

Algunos analistas argumentan que el tipo de esfuerzo intelectual que la IA sustituye nunca se ha medido bien, si es que se ha hecho. Eso implica que los departamentos financieros tendrán que idear nuevas formas de medir ese ROI. Ben Grant, socio director de Lambton Capital Partners, señala: “Creo que el problema es cómo lo medimos. El ROI tradicional exige una relación clara entre insumos y resultados. La IA aún no hace eso en la mayoría de las empresas. El valor se manifiesta en el tiempo recuperado, en la mayor rapidez en la toma de decisiones y en la resolución de deficiencias antes de que se conviertan en problemas. Intenta plasmar eso en una hoja de cálculo”.

No obstante, añade: “No creo en absoluto que las empresas que invierten en IA sin un ROI tradicional estén actuando de forma imprudente. Están siendo prácticas. Han visto lo suficiente como para saber que funciona. Simplemente no pueden cuantificarlo en el lenguaje que quieren los equipos financieros”.

Manish Jain, director principal de investigación de Info-Tech Research Group, afirma que esa desconexión existe “porque las empresas operan a la vez en dos modos: el exploratorio, donde la velocidad de aprendizaje importa más que el ROI, y el industrializado, donde se espera la materialización del valor, pero la madurez aún está evolucionando”. Las empresas han ajustado sus expectativas. Y señala: “No es que a las empresas no les importe el rendimiento, sino que han aprendido que, antes de centrarse en el ROI, deben centrarse en madurar las capacidades de la IA. Cuando aparece un nuevo motor, los operadores sensatos no preguntan primero cuánto genera. Se preguntan qué pasaría si fueran los únicos que no lo tuvieran”.

El analista y vicepresidente de Gartner, Nader Henein, no llega a calificar los resultados de la IA de triviales, pero señala que la tecnología comenzó a integrarse en funciones cotidianas y rutinarias, lo que puede suponer un reto para la tradicional hoja de cálculo del ROI. Según él, “algunas inversiones en IA, como los asistentes, se están convirtiendo en herramientas de oficina estándar, como la suite ofimática. Nadie calcula el ROI contando el número de documentos de Word o presentaciones producidos”, y añade: “Pero los cálculos del ROI en proyectos de IA no van a desaparecer. Si se quema dinero y no se genera un ROI tangible, se retirará. Los informes de pérdidas y ganancias y las expectativas de los inversores en empresas cotizadas no están cambiando”.

Michael Leone, vicepresidente y analista principal de Moor Insights & Strategy, afirma que la naturaleza diferenciada de las implementaciones de IA también puede dificultar los mecanismos tradicionales de ROI. “El presupuesto dejó de ser uno de los factores que frenaban los programas de IA hace tiempo. El dinero está ahí y el mandato también. Los verdaderos obstáculos ahora son la seguridad, la privacidad y el hecho de que casi nadie cuenta con el personal necesario para gestionar eso a gran escala. Lo veo como si todas las organizaciones estuvieran haciendo una apuesta informada. Han calculado lo que cuesta quedarse atrás y no les gusta la respuesta”. Señala que quizá sólo una de cada diez empresas con las que habló cuenta con el talento, la gobernanza y la disciplina operativa necesarios para obtener rendimientos compuestos de su inversión en IA. “Todas las demás están gastando y esperando. Esa es la realidad”. Carmi Levy, analista tecnológico independiente, considera que “es un auténtico suicidio fiscal invertir en cualquier tecnología de vanguardia sin al menos un mínimo de retorno de la inversión que lo justifique. Sin embargo, la velocidad y el alcance de los avances en IA hacen que los métodos tradicionales de cálculo del ROI se quedaran claramente obsoletos. La IA obliga ahora a las organizaciones a lanzarse a ella más por miedo a quedarse atrás”. Eso implica, que el departamento financiero quizá tenga que dejar temporalmente de lado los cálculos rígidos del ROI.

“La necesidad de seguir siendo competitivos en IA, o al menos de no perder de vista a la competencia mientras todos intentan comprender su alcance, implica que las decisiones quizá no se basen en el mismo rigor financiero que se habría aplicado en años anteriores”, señala Levy, quien añade que “las condiciones económicas cada vez más turbulentas suelen obligar a las organizaciones a frenar las inversiones en tecnología, pero esa lógica se está poniendo a prueba a medida que la IA se consolida en la hoja de ruta tecnológica.

Las organizaciones buscarán ahorros en otros ámbitos para evitar el riesgo de quedarse atrás frente a competidores que se niegan a reducir su gasto en IA en medio de la incertidumbre económica. Muchos directivos utilizan la IA como un motor genérico de ahorros futuros no especificados, lo que, en la frenética carrera por seguir siendo relevantes en IA, suele ser suficiente para obtener el visto bueno de la alta dirección”.