1. Contexto industrial: La envoltura estratégica
El sector en el que operas influye en gran medida en los beneficios previstos de los casos de uso AI que planeas lanzar.
Este primer paso se basa en tres criterios: las fuerzas reguladoras y los costes de cumplimiento del sector, la madurez de su ecosistema tecnológico específico y la cultura de inversión a corto y largo plazo.
1.1 Fuerzas reguladoras y costes de cumplimiento
Cada iniciativa de AI opera dentro de unos límites normativos específicos del sector que determinan directamente el potencial de retorno de la inversión.
Tomemos el ejemplo del acceso a data prescripción de los profesionales sanitarios
- En EE.UU., la HIPAA protege la información identificable del paciente, pero permite el uso y la venta de data prescripción médica no identificados con fines comerciales y de investigación, sujetos a controles menos estrictos.
- En Brasil, la normativa está evolucionando: ANVISA y la Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) supervisan data sanitarios, con normas similares al GDPR, pero su aplicación está menos madura; data prescripción se consideran sensibles, y su uso está sujeto a leyes de confidencialidad y secreto comercial, con acceso a menudo restringido a menos que se anonimicen o agreguen
- En Europa, el GDPR impone controles estrictos sobre los data personales y sanitarios, por lo que la recopilación, el tratamiento y el uso comercial de los data prescripción médica están muy restringidos y a menudo requieren el consentimiento explícito o una fuerte anonimización.
En consecuencia, la rentabilidad de la utilización de data prescripción para dirigirse a los profesionales sanitarios es elevada en EE.UU., media en Brasil y limitada en Europa, donde la mayoría de las veces los data se agregan a nivel regional.
Estas restricciones crean "barandillas de ROI" que determinan los casos de uso viables.
1.2 Multiplicadores de madurez del ecosistema
El panorama tecnológico de un sector -en particular, la presencia de agentes especializados y nuevas empresas innovadoras- desempeña un papel fundamental a la hora de acelerar el retorno de la inversión en proyectos AI .
Cuando un sector se beneficia de un ecosistema dinámico de proveedores de tecnología, integradores y nuevas empresas especializadas, las organizaciones pueden identificar, probar e implantar más rápidamente soluciones AI de vanguardia adaptadas a sus retos empresariales específicos. Este ecosistema fomenta la colaboración, el intercambio de conocimientos y el acceso a las mejores herramientas, lo que reduce el tiempo de desarrollo y los obstáculos de integración.
Además, las comunidades de código abierto y los proveedores especializados permiten a las empresas experimentar con marcos probados y beneficiarse de la innovación colectiva, lo que agiliza los proyectos piloto y acorta el tiempo de obtención de valor. Como resultado, las industrias con una rica red de actores AI son capaces de escalar proyectos exitosos más rápido y obtener ganancias tangibles de productividad y eficiencia antes, impactando directamente en su trayectoria de ROI.
1.3 El largo plazo como acelerador del ROI
Los sectores que adoptan una planificación plurianual (por ejemplo, el energético o el aeroespacial) obtienen un ROI acumulado de AI significativamente mayor en periodos de 5 años en comparación con los sectores de ciclos cortos. Los ciclos a largo plazo permiten invertir en tecnologías más innovadoras y audaces, al tiempo que suavizan el coste de la gestión de proyectos, con contratación interna y planificación de suministros a largo plazo.
Un ejemplo famoso es AI hoja de ruta de BP para el mantenimiento predictivo en perforaciones marinas.
2. Costes de implantación de la empresa: La capa de ejecución
La Compañia en la que se despliega un caso de uso AI influye significativamente en los costes de implantación en función de la madurez de 3 activos: las bases tecnológicas, el gobierno de data y el apetito empresarial por la AI.
2.1 Costes de preparación de la pila tecnológica
Las organizaciones con infraestructuras de data modernascloud lagos dedata cloud , canalizaciones de MLOps) aceleran significativamente la implementación de casos de uso AI en comparación con sus homólogas que dependen de sistemas heredados.
Para ofrecerle cifras estimadas, establecer una nueva conexión con un sistema de origen puede llevar desde unos días hasta un mes, en función de los tipos de conectores disponibles.
2.2 La deuda de la gobernanza de Data
La falta de una gobernanza de data sólida reduce significativamente el ROI de los casos de uso de AI de dos formas principales.
En primer lugar, los proyectos se retrasan a menudo debido a la necesidad de una preparación exhaustiva de data y la aplicación de una gestión de acceso adecuada, ya que los equipos deben dedicar un tiempo considerable a limpiar, organizar y asegurar data antes de que pueda comenzar cualquier modelado. La preparación de Data puede consumir hasta el 80% del esfuerzo en los proyectos de aprendizaje automático.
En segundo lugar, una gobernanza insuficiente conduce a una mala calidad de data y a un etiquetado inadecuado, lo que repercute directamente en el rendimiento AI : los modelos entrenados con data incompletos, incoherentes o mal etiquetados ofrecen resultados menos precisos y fiables, lo que socava el valor empresarial y requiere costosas repeticiones o ciclos de desarrollo más largos.
2.3 Índice de fricción por adopción
La afinidad tecnológica de los empleados y las capacidades de gestión del cambio determinan si las herramientas AI aportan valor o se convierten en material de estantería.
Si varios éxitos de AI han allanado previamente el camino, y los empleados tienen acceso a programas de formación continua AI que ayuden a desmitificar la tecnología, demostrar resultados y destacar su complementariedad con los humanos, se vuelven significativamente más receptivos a los futuros casos de uso de AI que se lancen.
Por ejemplo, las sesiones de formación de apoyo al lanzamiento de un producto de AI suelen incluir un 20% de contenidos dedicados a la aculturación de AI , junto con al menos una sección sobre el acceso a las herramientas. Cuanto más se centralizan estos productos en una única interfaz y se dirigen a equipos ya formados, más disminuye el esfuerzo de aculturación entre un 30 y un 40%.
3. Beneficios multihorizonte: La matriz de valor
Los beneficios de los casos de uso AI se estructuran en torno a dos horizontes temporales para desbloquear todo su valor, con ganancias que varían en tangibilidad.
El primer horizonte abarca un año y es muy tangible, ya que se centra en los beneficios relacionados con el lanzamiento de nuevos productos y servicios gracias a AI, así como en la automatización de tareas gracias a la AI.
El segundo horizonte abarca de dos a tres años y es menos tangible, ya que implica mejoras en la toma de decisiones estratégicas y una mayor resistencia de la empresa a los cambios del mercado mediante el uso de AI.
3.1 A corto plazo (0-12 meses)
Motor de crecimiento
El principal método para el crecimiento de los beneficios consiste en aumentar los ingresos de los productos existentes. En el ámbito de la personalización, consideremos dos ejemplos ilustrativos: El motor de recomendaciones de Netflix, que impulsó el compromiso de los clientes en un 30% y, en consecuencia, redujo la pérdida de clientes. Otro ejemplo es Stitch Fix, una Compañia ropa que emplea algoritmos de AI para analizar las preferencias y comportamientos de los clientes y ofrecerles recomendaciones de ropa a medida. Esta personalización a gran escala sería inalcanzable sin AI, y es precisamente esta tecnología la que hace viable el modelo de negocio de Stitch Fix.
El segundo enfoque consiste en lanzar nuevos productos que antes no eran rentables hasta la llegada de AI. Por ejemplo, Nutella se asoció con Ogilvy Italia para utilizar una red neuronal en la creación de siete millones de etiquetas de tarro únicas, que se agotaron en una semana. Sin AI, producir un número tan elevado de etiquetas únicas habría sido prohibitivamente caro o simplemente imposible, por lo que la campaña resultó excepcionalmente rentable.
3.2 A largo plazo (más de 12 meses)
Superioridad en las decisiones estratégicas
Siempre es un reto evaluar el impacto de una decisión estratégica en las finanzas de una Compañia, y más aún evaluar la influencia de Inteligencia Artificial en esa decisión. Sin embargo, las opiniones convergen en reconocer que AI ya se ha convertido en un socio estratégico en la toma de decisiones. Un ejemplo proporcionado por Artefact es el uso de la modelización del marketing mix, una herramienta diseñada para optimizar la asignación del presupuesto de marketing a través de varios canales para el año siguiente. En algunos casos, el aumento de beneficios que permite esta optimización puede alcanzar hasta el 40%.
Resistencia organizativa
La adopción de una cultura AI aporta agilidad a las organizaciones al integrar el aprendizaje continuo, la adaptabilidad y la experimentación rápida en las operaciones cotidianas. AI permite a los equipos automatizar tareas rutinarias, detectar anomalías rápidamente y agilizar los flujos de trabajo, liberando a los empleados para que se centren en la innovación y la creación de valor. Esta cultura fomenta la descentralización de la toma de decisiones y permite a los equipos probar nuevas ideas, analizar resultados e iterar sobre los procesos en tiempo real, fomentando una mentalidad en la que se acepta el cambio y el fracaso se considera una oportunidad de aprendizaje. Como resultado, las organizaciones se vuelven más flexibles, están mejor preparadas para responder a los cambios del mercado y son capaces de evolucionar sus estrategias y funciones para hacer frente a los nuevos retos, convirtiendo la agilidad en una parte fundamental de su identidad y fortaleza operativa.
El 90% de las empresas encuestadas en un estudio de Dataiku consideran que la AI es una herramienta de resistencia ante el riesgo de recesión y las crisis económicas. Más del 80% de los directivos afirman mantener o aumentar sus inversiones en AI a pesar de las incertidumbres económicas, lo que refleja una fuerte confianza en la capacidad de AIpara proteger a las empresas frente a las perturbaciones.
El marco de ROI concéntrico
Basándonos en todos los factores mencionados, proponemos la siguiente fórmula para calcular el ROI de un caso de uso AI , que depende de tres niveles: industria, Compañia y la racionalización de los casos de uso en torno a los costes de TI, data y gestión del cambio. Aunque la evaluación de cada factor es compleja, esta fórmula te ayudará a tener en cuenta todos los elementos a considerar.
Conclusiones: Equilibrar la ecuación del ROI
Este marco va más allá del análisis estático de costes y beneficios para modelar las repercusiones en cascada de AI:
- Las fuerzas del sector determinan el campo de juego del ROI
- La preparación de la empresa determina los costes de entrada
- Los horizontes de beneficios se componen con el tiempo
En nuestro último artículo, exploraremos cómo hacer operativo este marco a través de 2 ejemplos del sector sanitario, uno orientado al ROI de 0-12 meses y otro orientado a +12 meses.
