{"id":746794,"date":"2025-07-08T11:20:22","date_gmt":"2025-07-08T10:20:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=746794"},"modified":"2025-09-29T11:13:43","modified_gmt":"2025-09-29T10:13:43","slug":"our-framework-for-ai-roi-assessment","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/our-framework-for-ai-roi-assessment\/","title":{"rendered":"Nuestro marco para la evaluaci\u00f3n del ROI de la IA"},"content":{"rendered":"

1. Contexto industrial: La envoltura estrat\u00e9gica<\/b><\/h2>\n

El sector en el que opera influye en gran medida en los beneficios esperados de los casos de uso de la IA que planea lanzar.
\nEsta primera puerta se basa en 3 criterios: las fuerzas reguladoras y los costes de cumplimiento de la industria, la madurez de su ecosistema tecnol\u00f3gico espec\u00edfico y la cultura de inversi\u00f3n a corto y largo plazo en su interior.<\/p>\n

1.1 Fuerzas reguladoras y costes de cumplimiento<\/b><\/h3>\n

Cada iniciativa de IA opera dentro de unos l\u00edmites normativos espec\u00edficos del sector que configuran directamente el potencial de retorno de la inversi\u00f3n.<\/p>\n

Tomemos el ejemplo del acceso a la prescripci\u00f3n data de los profesionales sanitarios<\/p>\n

    \n
  • En EE.UU., la ley HIPAA protege la informaci\u00f3n identificable del paciente, pero permite el uso y la venta de la prescripci\u00f3n m\u00e9dica desidentificada data con fines comerciales y de investigaci\u00f3n, sujeta a controles menos estrictos, lo que ha permitido un s\u00f3lido mercado de an\u00e1lisis de prescripci\u00f3n.<\/li>\n
  • En Brasil, la normativa est\u00e1 evolucionando: ANVISA y la Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados (LGPD) supervisan la data sanitaria, con normas similares al GDPR, pero su aplicaci\u00f3n est\u00e1 menos madura; la data de prescripci\u00f3n se considera sensible, y su uso est\u00e1 sujeto a leyes de confidencialidad y secreto comercial, con acceso a menudo restringido a menos que se anonimice o agregue<\/li>\n
  • En Europa, el GDPR impone controles estrictos sobre la data personal y sanitaria, haciendo que la recopilaci\u00f3n, el procesamiento y el uso comercial de la data de prescripci\u00f3n m\u00e9dica est\u00e9n muy restringidos y requieran a menudo un consentimiento expl\u00edcito o una fuerte anonimizaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n

    En consecuencia, la rentabilidad de la utilizaci\u00f3n de la prescripci\u00f3n data para dirigirse a los profesionales sanitarios es fuerte en EE.UU., media en Brasil y limitada en Europa, donde la mayor\u00eda de las veces, la data se agrega a nivel regional.<\/p>\n

    Estas restricciones crean \u201cbarandillas de ROI\u201d que determinan los casos de uso factibles.<\/p>\n

    1.2 Multiplicadores de madurez del ecosistema<\/b><\/h3>\n

    El panorama tecnol\u00f3gico de una industria -en particular, la presencia de actores especializados y de nuevas empresas innovadoras- desempe\u00f1a un papel fundamental en la aceleraci\u00f3n del retorno de la inversi\u00f3n de los proyectos de IA.<\/p>\n

    Cuando un sector se beneficia de un ecosistema din\u00e1mico de proveedores de tecnolog\u00eda, integradores y nuevas empresas especializadas, las organizaciones pueden identificar, probar y desplegar m\u00e1s r\u00e1pidamente soluciones de IA de vanguardia adaptadas a sus retos empresariales espec\u00edficos. Este ecosistema fomenta la colaboraci\u00f3n, el intercambio de conocimientos y el acceso a las mejores herramientas de su clase, reduciendo el tiempo de desarrollo y los obst\u00e1culos a la integraci\u00f3n.<\/p>\n

    Adem\u00e1s, las comunidades de c\u00f3digo abierto y los proveedores especializados permiten a las empresas experimentar con marcos probados y beneficiarse de la innovaci\u00f3n colectiva, lo que agiliza los proyectos piloto y acorta el tiempo de obtenci\u00f3n de valor. Como resultado, las industrias con una rica red de actores centrados en la IA son capaces de escalar los proyectos de \u00e9xito con mayor rapidez y obtener ganancias tangibles de productividad y eficiencia antes, lo que repercute directamente en su trayectoria de retorno de la inversi\u00f3n.<\/p>\n

    1.3 El largo plazo como acelerador del ROI<\/b><\/h3>\n

    Los sectores que adoptan una planificaci\u00f3n plurianual (por ejemplo, el energ\u00e9tico o el aeroespacial) obtienen un ROI acumulado de la IA significativamente mayor en periodos de 5 a\u00f1os en comparaci\u00f3n con los sectores de ciclos cortos. Los ciclos a largo plazo permiten invertir en tecnolog\u00edas m\u00e1s innovadoras y audaces, al tiempo que suavizan el coste de la gesti\u00f3n de proyectos, con la contrataci\u00f3n interna y la planificaci\u00f3n del suministro a largo plazo.<\/p>\n

    Un ejemplo famoso es la hoja de ruta de IA de BP, de una d\u00e9cada de duraci\u00f3n, para el mantenimiento predictivo en la perforaci\u00f3n en alta mar.<\/p>\n

    2. Costes de implantaci\u00f3n de la empresa: La capa de ejecuci\u00f3n<\/b><\/h2>\n

    La empresa en la que se implanta un caso de uso de IA influye significativamente en los costes de implantaci\u00f3n en funci\u00f3n de la madurez de 3 activos: los fundamentos tecnol\u00f3gicos, el data governance y el apetito empresarial por la IA.<\/p>\n

    2.1 Costes de preparaci\u00f3n de la pila tecnol\u00f3gica<\/b><\/h3>\n

    Las organizaciones con una infraestructura data moderna (cloud data lakes, MLOps pipelines) aceleran significativamente la implementaci\u00f3n de los casos de uso de la IA en comparaci\u00f3n con sus hom\u00f3logas que dependen de sistemas heredados.<\/p>\n

    Para ofrecerle cifras estimadas, establecer una nueva conexi\u00f3n con un sistema fuente puede llevar desde unos pocos d\u00edas hasta un mes, en funci\u00f3n de los tipos de conectores disponibles.<\/p>\n

    2,2 Data deuda de gobernanza<\/b><\/h3>\n

    La falta de un data governance robusto reduce significativamente el ROI de los casos de uso de la IA de dos formas principales.<\/p>\n

    En primer lugar, los proyectos se retrasan a menudo debido a la necesidad de una amplia preparaci\u00f3n data y a la aplicaci\u00f3n de una gesti\u00f3n 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 preparaci\u00f3n Data puede consumir hasta 80% del esfuerzo en los proyectos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

    En segundo lugar, una gobernanza insuficiente conduce a una mala calidad de los data y a un etiquetado inadecuado, lo que repercute directamente en el rendimiento de la IA: los modelos entrenados con data incompletos, incoherentes o mal etiquetados ofrecen resultados menos precisos y fiables, lo que socava el valor empresarial y requiere una costosa reelaboraci\u00f3n o ciclos de desarrollo m\u00e1s largos.<\/p>\n

    2.3 \u00cdndice de fricci\u00f3n por adopci\u00f3n<\/b><\/h3>\n

    La afinidad tecnol\u00f3gica de los empleados y las capacidades de gesti\u00f3n del cambio determinan si las herramientas de IA aportan valor o se convierten en \"shelfware\".<\/p>\n

    Si varios \u00e9xitos de la IA han allanado previamente el camino y los empleados tienen acceso a programas de formaci\u00f3n continua sobre la IA que ayuden a desmitificar la tecnolog\u00eda, demuestren los resultados y destaquen su complementariedad con los humanos, se volver\u00e1n mucho m\u00e1s receptivos a los futuros casos de uso de la IA que se lancen.<\/p>\n

    Por ejemplo, las sesiones de formaci\u00f3n que apoyan el lanzamiento de un producto de IA suelen incluir 20% de contenido dedicado a la aculturaci\u00f3n de la IA, junto con al menos una secci\u00f3n sobre el acceso a las herramientas. Cuanto m\u00e1s se centralicen estos productos en una \u00fanica interfaz y se dirijan a equipos ya formados, m\u00e1s disminuir\u00e1 el esfuerzo de aculturaci\u00f3n entre 30 y 40%.<\/p>\n

    3. Beneficios multihorizonte: La matriz de valores<\/b><\/h2>\n

    Los beneficios de los casos de uso de la IA se estructuran en torno a dos horizontes temporales para desbloquear todo su valor, con ganancias que var\u00edan en tangibilidad.<\/p>\n

    El primer horizonte abarca un a\u00f1o y es altamente tangible, centr\u00e1ndose en las ganancias relacionadas con el lanzamiento de nuevos productos y servicios posibilitados por la IA, as\u00ed como la automatizaci\u00f3n de tareas posibilitada por la IA.<\/p>\n

    El segundo horizonte abarca de dos a tres a\u00f1os y es menos tangible, ya que implica mejoras en la toma de decisiones estrat\u00e9gicas y una mayor resistencia de la empresa a los cambios del mercado mediante el uso de la IA.<\/p>\n

    3.1 A corto plazo (0-12 meses)<\/b><\/h3>\n

    Motor de crecimiento<\/strong><\/p>\n

    El m\u00e9todo principal para el crecimiento de los ingresos consiste en aumentar los ingresos de los productos existentes. En el \u00e1mbito de la personalizaci\u00f3n, considere dos ejemplos ilustrativos: El motor de recomendaciones de Netflix, que aument\u00f3 el compromiso de los clientes en 30% y, en consecuencia, redujo las bajas. Otro ejemplo es Stitch Fix, una empresa de ropa que emplea algoritmos de IA para analizar las preferencias y los comportamientos de los clientes, ofreciendo as\u00ed recomendaciones de ropa a medida. Esta personalizaci\u00f3n a gran escala ser\u00eda inalcanzable sin la IA, y es precisamente esta tecnolog\u00eda la que hace viable el modelo de negocio de Stitch Fix.<\/p>\n

    El segundo enfoque consiste en lanzar nuevos productos que antes no eran rentables hasta la llegada de la IA. Por ejemplo, Nutella se asoci\u00f3 con Ogilvy Italia para utilizar una red neuronal en la creaci\u00f3n de siete millones de etiquetas de tarro \u00fanicas, que se agotaron en una semana. Sin la IA, producir un n\u00famero tan elevado de etiquetas \u00fanicas habr\u00eda sido prohibitivamente caro o simplemente imposible, por lo que la campa\u00f1a result\u00f3 excepcionalmente rentable.<\/p>\n

    3.2 A largo plazo (m\u00e1s de 12 meses)<\/strong><\/h3>\n

    Superioridad de la decisi\u00f3n estrat\u00e9gica<\/b><\/p>\n

    Siempre es un reto evaluar el impacto de una decisi\u00f3n estrat\u00e9gica en las finanzas de una empresa, y m\u00e1s a\u00fan evaluar la influencia de la artificial intelligence en esa decisi\u00f3n. Sin embargo, las opiniones convergen en reconocer que la IA ya se ha convertido en un socio estrat\u00e9gico en la toma de decisiones. Un ejemplo proporcionado por Artefact es el uso de la modelizaci\u00f3n de la mezcla de marketing, una herramienta dise\u00f1ada para optimizar la asignaci\u00f3n del presupuesto de marketing a trav\u00e9s de varios canales para el a\u00f1o siguiente. En algunos casos, el aumento de beneficios que permite esta optimizaci\u00f3n puede alcanzar hasta 40%.<\/p>\n

    Resistencia organizativa<\/b><\/p>\n

    La adopci\u00f3n de una cultura impulsada por la IA aporta agilidad a las organizaciones al integrar el aprendizaje continuo, la adaptabilidad y la experimentaci\u00f3n r\u00e1pida en las operaciones cotidianas. La IA permite a los equipos automatizar las tareas rutinarias, detectar anomal\u00edas r\u00e1pidamente y agilizar los flujos de trabajo, liberando a los empleados para que se centren en la innovaci\u00f3n y la creaci\u00f3n de valor. Esta cultura fomenta la toma de decisiones descentralizada y capacita a los equipos para probar nuevas ideas, analizar los resultados e iterar sobre los procesos en tiempo real, fomentando una mentalidad en la que se acepta el cambio y el fracaso se ve como una oportunidad de aprendizaje. Como resultado, las organizaciones se vuelven m\u00e1s flexibles, est\u00e1n mejor preparadas para responder a los cambios del mercado y son capaces de evolucionar sus estrategias y funciones para hacer frente a los retos emergentes, convirtiendo la agilidad en una parte esencial de su identidad y de su fuerza operativa.<\/p>\n

    El 90% de las empresas encuestadas en un estudio de Dataiku consideran que la IA es una herramienta de resistencia ante el riesgo de recesi\u00f3n y las crisis econ\u00f3micas. M\u00e1s del 80% de los directivos afirman mantener o aumentar sus inversiones en IA a pesar de las incertidumbres econ\u00f3micas, lo que refleja una fuerte confianza en la capacidad de la IA para proteger a las empresas frente a las perturbaciones.<\/p>\n

    El marco de ROI conc\u00e9ntrico<\/b><\/h2>\n

    Bas\u00e1ndonos en todos los factores mencionados, proponemos la siguiente f\u00f3rmula para calcular el ROI de un caso de uso de IA, que depende de tres niveles: la industria, la empresa y la racionalizaci\u00f3n de los casos de uso en torno a los costes de TI, data y gesti\u00f3n del cambio. Aunque la evaluaci\u00f3n de cada factor es compleja, esta f\u00f3rmula le ayudar\u00e1 a tener en cuenta todos los elementos a considerar.<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Conclusi\u00f3n: Equilibrar la ecuaci\u00f3n de la rentabilidad<\/b><\/h2>\n

    Este marco va m\u00e1s all\u00e1 del an\u00e1lisis est\u00e1tico de costes y beneficios para modelar los impactos en cascada de la IA:<\/p>\n

      \n
    1. Las fuerzas de la industria establecen el campo de juego de la rentabilidad<\/li>\n
    2. La preparaci\u00f3n de la empresa determina los costes de entrada<\/li>\n
    3. Los horizontes de beneficios se componen con el tiempo<\/li>\n<\/ol>\n

      En nuestro \u00faltimo art\u00edculo, exploraremos c\u00f3mo hacer operativo este marco a trav\u00e9s de 2 ejemplos de la industria sanitaria, uno orientado al ROI de 0 a 12 meses y otro orientado a +12 meses.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      En nuestro primer art\u00edculo, establecimos por qu\u00e9 los modelos tradicionales de retorno de la inversi\u00f3n no logran captar la din\u00e1mica de valor \u00fanica de la IA: retornos no lineales, beneficios diferidos y dependencias contextuales.<\/p>","protected":false},"featured_media":747045,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-746794","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/746794","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/747045"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=746794"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=746794"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=746794"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}