Maximizar el ROI en proyectos de Inteligencia Artificial, estrategias prácticas y escalables, en un panorama empresarial donde la Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando industrias, el retorno sobre la inversión (ROI) se vuelve un aspecto crucial para justificar los crecientes gastos en esta tecnología. Las organizaciones, en su esfuerzo por mantenerse competitivas y relevantes, se enfrentan al reto de asegurar que las inversiones en IA no solo aporten innovación, sino que también generen rendimientos medibles y sostenibles.
Las preguntas que surgen son claras: ¿en qué momento comenzarán a verse retornos significativos de estas inversiones en IA? ¿Es posible que la creciente fiebre por adoptar IA esté, en algunos casos, llevando a las empresas a una cadena de gastos sin un ROI concreto? Y, sobre todo, ¿cómo pueden las empresas equilibrar las promesas de esta tecnología con la rentabilidad que sus accionistas y directivos esperan?
Según una encuesta reciente de Forrester sobre la IA en el segundo trimestre de 2024, casi la mitad de los líderes empresariales responsables de la toma de decisiones en IA anticipan un ROI en un plazo de uno a tres años. Sin embargo, el 44% prevé que el retorno se logrará en un período más prolongado. Esta disparidad refleja tanto el entusiasmo como las expectativas realistas en torno a la IA.
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A continuación, se exploran estrategias prácticas para que las organizaciones puedan maximizar el ROI en sus iniciativas de IA, garantizando que estas inversiones respondan a necesidades reales y no se conviertan en proyectos de alto costo sin retorno.
1. Iniciar con Prototipos y Proyectos Pequeños con Demanda Real
El éxito en proyectos de IA comienza con la elección de casos de uso que resuelvan problemas reales y específicos en los procesos empresariales. Los talleres de IA, donde se pueden definir y evaluar los casos de uso más adecuados, permiten a las empresas comprender la viabilidad de cada proyecto antes de invertir grandes sumas.
La clave está en enfocarse en proyectos pequeños con potencial de escalabilidad. Al iniciar con prototipos controlados y proyectos de menor alcance, las organizaciones pueden obtener retornos rápidos que justifiquen la inversión inicial. Por ejemplo, en lugar de lanzarse a un proyecto de automatización a gran escala, una empresa podría comenzar con la automatización de un proceso específico que tenga una demanda clara, generando ahorros y mejorando la eficiencia.
Implementar proyectos pequeños de IA permite también reducir riesgos financieros y ajustar la estrategia según los resultados obtenidos. Estos proyectos no deberían ser ambiciosos o costosos, sino que deben ser pragmáticos y con objetivos medibles, lo cual facilita la obtención de retornos previsibles.
2. Abordar los Costos de Infraestructura con un Modelo de Consumo Flexible
Uno de los mayores desafíos en la implementación de IA es el costo de la infraestructura de TI. A medida que la demanda de IA crece, también lo hace la necesidad de una infraestructura robusta. Un modelo de consumo flexible permite a las empresas adquirir solo los recursos necesarios en cada fase del proyecto, alineando los costos de infraestructura con los objetivos comerciales y el presupuesto.
Esta flexibilidad es esencial para mejorar el ROI, ya que evita la compra de infraestructura en bloque que podría quedar subutilizada. Un modelo de consumo flexible bien diseñado debería ser fácil de usar y ajustarse a las necesidades específicas de cada empresa. Al permitir una escalabilidad gradual y ajustada al ritmo de los proyectos de IA, este modelo facilita una administración de costos efectiva y un mejor control sobre los retornos.
3. Evaluar los Costos y Evitar el Gasto Excesivo
Antes de comprometerse con cualquier iniciativa de IA, es esencial preguntarse si realmente generará un ROI claro o si solo añadirá costos innecesarios. En ocasiones, la implementación de IA puede resultar en una experiencia novedosa, pero sin aportar un valor tangible en términos comerciales.
La prudencia en los gastos es fundamental, especialmente en un mercado donde la IA genera altas expectativas y no siempre cumple con los beneficios esperados desde el inicio. Aprender de las lecciones de la Transformación Digital y la Nube, donde muchas empresas enfrentaron dificultades para alcanzar el ROI prometido, puede ser útil para evitar errores en proyectos de IA. Por lo tanto, cada decisión debe estar basada en un análisis riguroso del valor comercial.
4. Medir el Valor Producido en Cada Fase del Proyecto
Para obtener un ROI sólido, es crucial establecer métricas claras desde el inicio. Cada fase del proyecto debe evaluarse según el valor que aporta, permitiendo así a las empresas ajustar sus estrategias y mejorar el rendimiento en tiempo real. La medición del valor no solo ayuda a demostrar los beneficios de la IA, sino que también permite detectar y corregir problemas de manera oportuna.
Por ejemplo, si una empresa implementa un proyecto de IA para mejorar su servicio al cliente mediante chatbots, el impacto debe evaluarse en términos de reducción en tiempos de respuesta, mejora en la satisfacción del cliente y ahorro en costos operativos. Este enfoque de medición continua es clave para mantener el proyecto alineado con los objetivos de rentabilidad.
5. Alinear las Inversiones en IA con los Objetivos Comerciales de Largo Plazo
Finalmente, la IA no debe implementarse únicamente como una tendencia, sino como una herramienta estratégica que impulse los objetivos comerciales a largo plazo. Es fundamental que las empresas identifiquen cómo cada iniciativa de IA se integra con sus metas de negocio y cómo estas contribuyen al crecimiento y la rentabilidad.
La IA puede ser una poderosa aliada en la transformación digital, siempre que se aplique de manera que fortalezca las capacidades humanas y mejore procesos críticos. Esto significa invertir en IA de manera gradual y sostenible, evitando proyectos de gran escala que no tengan un impacto claro en el negocio.
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El aumento del retorno sobre las inversiones en IA requiere un enfoque estratégico, pragmático y flexible. Al iniciar con proyectos pequeños y escalables, implementar un modelo de consumo de infraestructura adaptable, y medir los resultados en cada fase, las organizaciones pueden maximizar el valor de sus inversiones en IA. En un mercado donde el entusiasmo por la IA puede llevar a decisiones precipitadas, mantener un enfoque disciplinado en el ROI es clave para lograr resultados sostenibles.
Por Jeb Horton, Vicepresidente Senior Global Services en Hitachi Vantara.
