Cómo medir el ROI real de la IA: más allá del tiempo y el dinero

El retorno de inversión en inteligencia artificial no se reduce a métricas tradicionales. Requiere evaluar adaptación, escala y confianza organizacional.

La inteligencia artificial no reemplaza tareas ni automatiza procesos: transforma la naturaleza del trabajo. Medir ese impacto obliga a redefinir qué significa “retorno” y cómo conectar nuevas formas de labor digital con resultados empresariales tradicionales. Un análisis publicado por CIO entorno al ROI de la IA, revela que múltiples organizaciones enfrentan dificultades para determinar si sus implementaciones de IA funcionan realmente. El desafío radica en que la IA modifica cómo ocurre el trabajo mismo, frecuentemente de maneras difíciles de cuantificar.

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¿Puede la IA superar el desempeño humano?

Agustina Branz, gerente senior de marketing en Source86, aplica la misma vara para evaluar IA y talento humano. “La IA acelera el trabajo, pero velocidad no equivale a ROI. Medimos igual que con output humano: genera tráfico real, leads calificados y conversiones”, explica en el reporte.

El indicador clave para Source86 es el costo por resultado calificado: cuánto menos cuesta obtener un resultado real comparado con métodos previos. La firma ejecuta pruebas A/B entre contenido generado por IA y contenido exclusivamente humano, rastreando tráfico, engagement y conversiones.

Marc-Aurèle Legoux, fundador de una agencia de marketing digital orgánico, es directo: “¿Puede la IA hacer esto mejor que un humano? Si sí, bien. Si no, no tiene sentido gastar dinero y esfuerzo”. Para un cliente de viajes de lujo, un chatbot IA generó €70,000 adicionales en ingresos mediante una sola reserva, documenta la investigación de CIO.

Dinero tangible: tiempo, precisión y valor

John Atalla, director gerente en Transformativ, denomina esto “mejora de productividad”: tiempo ahorrado y capacidad liberada. Sin embargo, reconoce que los KPI iniciales resultan demasiado estrechos. “Conforme avanzaba la entrega, observamos mejoras en calidad de decisiones, experiencia del cliente e incluso compromiso del personal que tenían impacto financiero medible”, compartió con CIO.

Su equipo desarrolló un marco con tres lentes: productividad, precisión y velocidad de realización de valor, es decir, qué tan rápido aparecen los beneficios en el negocio.

En Wolters Kluwer, Aoife May, directora de asociación de gestión de productos, ayuda a clientes a comparar trabajo manual versus asistido por IA. “Atribuimos tiempos estimados a tareas como investigación legal manual e incluimos un costo promedio por hora de abogado para identificar costos de esfuerzo manual. Luego estimamos lo mismo pero con asistencia de IA”, describe May. Los clientes reducen hasta 60% el tiempo dedicado a investigación de obligaciones.

Adrian Dunkley, CEO de StarApple AI, identifica tres categorías métricas fundamentales: ganancias de eficiencia, gasto del cliente y ROI general. Su laboratorio Section 9 emplea “encadenamiento de impacto”, metodología que tomó prestada de sus días de investigación climática, para mapear cada proceso hacia su valor empresarial descendente.

Las matemáticas correctas: líneas base, atribución y costos

Salome Mikadze, cofundadora de Movadex, aconseja replantear qué se mide: “Digo a ejecutivos que dejen de preguntar ‘cuál es la precisión del modelo’ y empiecen con ‘qué cambió en el negocio una vez que esto se implementó'”, según recoge el análisis.

El equipo de Mikadze establece líneas base del proceso pre-IA y ejecuta lanzamientos controlados para que cada métrica tenga un contrafactual limpio. Según el tipo de organización, esto puede significar rastrear tiempos de primera respuesta y resolución en soporte al cliente, tiempo de entrega para cambios de código en ingeniería, o tasas de éxito y ciclos de contenido en ventas.

Michael Mansard, director principal del Subscribed Institute de Zuora, observa que la IA subvierte el modelo económico que TI ha dado por sentado desde el inicio de la era SaaS. “El SaaS tradicional es costoso de construir pero tiene costos marginales cercanos a cero, mientras que la IA es económica de desarrollar pero incurre en altos costos operacionales variables”, advierte. Estos cambios desafían modelos basados en asientos o funciones.

Escalamiento y sostenibilidad del ROI

Para Mikadze, la medición no termina cuando un sistema de IA se lanza. Su marco trata el ROI como cálculo continuo. “En el lado de costos modelamos el costo total de propiedad, no solo inferencia”, dice. Esto incluye trabajo de integración, arneses de evaluación, etiquetado de datos, gasto en prompts y recuperación, tarifas de infraestructura y proveedores, monitoreo y personas ejecutando gestión del cambio.

Mikadze incorpora todo en una fórmula clara: “Reportamos ROI ajustado por riesgo: beneficio bruto menos TCO, descontado por señales de seguridad y confiabilidad como tasa de alucinación, tasa de intervención de barreras, tasa de anulación en revisiones humanas en el circuito, incidentes de fuga de datos y deriva del modelo que fuerza reentrenamiento”, explica en el estudio publicado por CIO.

El lado suave del ROI: cultura, adopción y creencia

Michael Domanic, jefe de IA en UserTesting, distingue entre ROI “duro” y “blando”. El ROI duro refiere a resultados empresariales medibles que pueden rastrearse directamente a despliegues específicos de IA. El ROI blando refleja el cambio cultural y conductual que ocurre cuando empleados comienzan a experimentar, descubrir nuevas eficiencias y desarrollar intuición sobre cómo la IA puede transformar su trabajo.

John Pettit, CTO de Promevo, argumenta que los KPI autorreportados—sentimiento de empleados y tasas de uso—son poderosos indicadores anticipados. “En etapas iniciales de un lanzamiento de IA, los datos autorreportados son uno de los indicadores anticipados más importantes de éxito”, sostiene.

Dunkley advierte que los empleados frecuentemente temen que la IA borre su crédito por el éxito. En una empresa donde Section 9 conduce un estudio de largo plazo, “el personal se mostraba reacio a que su trabajo se atribuyera parcialmente a IA; sentían que estaban siendo menoscabados”. Superar esa resistencia requiere campeones que “se esfuerzan por hacerlos sentir cómodos y entusiasmados con los beneficios de la IA”.