Todas las empresas que aprueban un presupuesto para artificial intelligence corren el mismo riesgo: celebrar una prueba piloto técnicamente impecable que no influye en absoluto en la cuenta de resultados. El problema no es aprobar un presupuesto excesivo, sino medir lo que no se debe: el uso, la precisión y la adopción, en lugar de los resultados financieros.

Las cifras ponen de manifiesto el coste de esta confusión. Según S&P Global Market Intelligence, el porcentaje de empresas que abandonan la mayor parte de sus iniciativas de IA se disparó de 17% a 42% en 2025. De media, 46% de pruebas de concepto se descartaron antes de llegar a la fase de producción, siendo el coste, data la privacidad y la seguridad algunos de los principales obstáculos.

Gran parte de este despilfarro se puede evitar aplicando disciplina financiera desde la fase piloto en adelante. Hay seis pasos que ayudan a evaluar, con mayor rigor, la probabilidad de que un proyecto de IA genere beneficios.

1. Establezca la referencia antes de iniciar una prueba piloto

Los indicadores de adopción, como el número de usuarios activos o la precisión del modelo, le permiten saber si la herramienta funciona. Los indicadores de resultados le permiten saber si su coste se justifica.
Uno de los errores más comunes es implementar la solución sin haber analizado previamente el proceso afectado, sin haber evaluado su rendimiento actual y sin haber definido los indicadores clave de rendimiento (KPI) que servirán para medir el éxito del proyecto. Sin ese punto de partida, cualquier beneficio posterior se convierte en una cuestión de opinión.

Cada indicador clave de rendimiento (KPI) debe contar además con un responsable en el ámbito empresarial, no en el tecnológico. La persona responsable del resultado de la cuenta de pérdidas y ganancias es quien garantiza que los beneficios vayan más allá de la fase piloto y se reflejen en la cuenta de pérdidas y ganancias.

En una cervecera multinacional, un proyecto destinado a desarrollar un modelo que reestructurara las decisiones crediticias realizó un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) relevantes para el negocio, tanto antes como después de la implementación. Gracias a esa claridad y a la existencia de valores de referencia comparativos, fue posible medir el impacto real de la solución: un aumento del 1,71 TP47T en el volumen de compras, una mejora del 71 TP47T en el plazo de cobro y una reducción del 191 TP47T en los impagos.

2. Calcule el coste total, no solo el coste de la herramienta

Un proyecto de inteligencia artificial tiene cuatro niveles de costes, y los presupuestos suelen tener en cuenta únicamente el primero:

  • Costes directos: API, infraestructura y licencias de software. Fáciles de identificar en las facturas.
  • Costes de desarrollo: horas de ingeniería dedicadas al desarrollo, la integración y las pruebas. A menudo se incluyen de forma difusa en el presupuesto de la unidad de negocio.
  • Gastos de funcionamiento: mantenimiento, asistencia técnica y gestión del cambio, como la formación y la implantación. Aspectos que a menudo se subestiman.
  • Costes ocultos: gobernanza, cumplimiento normativo, gestión de riesgos y deuda técnica. Aunque rara vez se tienen en cuenta, son factores que determinan la viabilidad a largo plazo.

La última capa es la más sorprendente, ya que no se manifiesta como un error en la fase piloto, sino como un coste creciente a medida que la empresa se expande. Un proyecto que parece barato en la factura puede resultar caro en el balance.

3. Distinga entre el retorno de la inversión (ROI) tangible y el intangible, y calcule ambos

El retorno de la inversión (ROI) tangible es el impacto financiero directo y cuantificable: menores costes operativos, ingresos adicionales o capital liberado. Las horas de trabajo liberadas solo se tienen en cuenta aquí cuando se traducen en una reducción de costes o en una reasignación de recursos para generar ingresos.

El retorno de la inversión (ROI) intangible es el impacto indirecto y estratégico, como la experiencia del cliente, la reducción del riesgo normativo, la rapidez en la toma de decisiones o la retención del talento.

El retorno de la inversión (ROI) tangible es lo que garantiza la aprobación del presupuesto. El ROI intangible contribuye a mantener la inversión a largo plazo. Ambos deben plasmarse por escrito, en forma de hipótesis, antes de que comience la fase piloto.

4. Identificar la verdadera contribución de la IA

Si se pone en marcha un modelo de puntuación de clientes potenciales y el equipo de ventas empieza a cerrar más operaciones, ¿a quién se le atribuye el mérito: al modelo, a la nueva metodología de ventas o al responsable de ventas recién contratado?
Para aislar la contribución de la IA es necesario aplicar un rigor experimental: un grupo de control, una comparación con un periodo equivalente o, como mínimo, la disciplina de no atribuir a la IA un resultado que tenga múltiples causas.

5. Evalúe en el momento adecuado

Evaluar un proyecto de IA demasiado pronto es tan arriesgado como hacerlo demasiado tarde. El umbral mínimo es un ciclo completo del proceso en cuestión, ya sea un ciclo de crédito, un cierre financiero o una cosecha. El plazo exacto depende del caso de uso, la estacionalidad, el volumen de data y el tiempo que tarden las operaciones en adoptar la solución.
Tras la ampliación, el seguimiento continúa, ya que los sistemas de inteligencia artificial tienden a aportar más valor a medida que aumentan su adopción y su madurez.

6. Compare antes de ajustar la escala

Una cifra aislada del retorno de la inversión (ROI) no dice gran cosa. Es necesario compararla con dos puntos de referencia: la referencia inicial del paso 1 y el uso alternativo del mismo capital, es decir, lo que la inversión reportaría en otra iniciativa. Los índices de referencia del mercado pueden servir como referencia secundaria, siempre que se conozca su origen y sean verdaderamente comparables.

También hay una tercera cuestión, la que distingue un proyecto de una plataforma: ¿el próximo caso de uso costará menos que este? Si cada nueva aplicación parte de cero, los beneficios no aumentan proporcionalmente a la inversión.

Definir estos criterios antes de tomar la decisión, y no después como justificación, convierte el ROI en una herramienta para establecer prioridades entre distintos casos de uso que compiten entre sí.

Recomendación práctica: rigor proporcional a la etapa

El objetivo no es poner trabas a los pilotos, sino garantizar que cada uno de ellos responda a una cuestión empresarial, y no solo a una cuestión técnica. El listón debería elevarse a medida que aumenta la inversión.

Con estas respuestas en la mano, aprobar el próximo proyecto de IA deja de ser un acto de fe y se convierte en una decisión financiera, con un riesgo conocido, una rentabilidad estimada y una vía clara para supervisar su impacto.