El ROI de la IA: cómo medir su verdadero valor

A pesar de todo el revuelo generado por el potencial de la IA para transformar los negocios, muchas organizaciones aún tienen dificultades para determinar hasta qué punto sus implementaciones están dando resultados reales.

Esto se debe, en parte, a que la IA sustituye tareas o automatiza procesos, pero también cambia la forma en que se realiza el trabajo, a menudo de maneras difíciles de cuantificar. Medir su impacto requiere definir qué significa en verdad el retorno de la inversión y cómo conectar las nuevas formas de trabajo digital con los resultados empresariales tradicionales.

Agustina Branz, directora sénior de Marketing de Source86, opina que “como todo el mundo en este momento, lo estamos descubriendo sobre la marcha”.

Ese enfoque de prueba y error marca el debate actual sobre el ROI de la IA.

Para arrojar luz sobre la medición del valor de la IA, hemos hablado con varios líderes tecnológicos acerca de cómo sus organizaciones evalúan el rendimiento en este ámbito, desde simples puntos de referencia frente al trabajo humano hasta complejos marcos que incluyen seguimiento del cambio cultural, modelos de costes y cálculos avanzados del valor generado.

El punto de referencia más sencillo: ¿puede la IA hacerlo mejor que usted?

Existe una pregunta fundamental que subyace a casi todas las métricas de IA actuales: ¿cómo rinde la IA en una tarea si se la compara con un ser humano? Para Branz, esto implica aplicar a la IA los mismos criterios utilizados para evaluar el rendimiento humano.

A su juicio, “la IA puede acelerar el trabajo, pero más rápido no significa ROI. Intentamos medirla igual que a los humanos: observando si genera resultados reales como tráfico, clientes potenciales cualificados y conversiones. Un KPI que nos ha resultado útil es el coste por resultado cualificado, que mide cuánto menos cuesta obtener un resultado real como los que obteníamos antes”.

Por eso añade que la clave está en comparar con lo que los humanos han conseguido en el mismo contexto. “Intentamos aislar el impacto de la IA realizando pruebas A/B entre contenido generado por IA y contenido humano”, dice.

“Por ejemplo —prosigue—, cuando probamos textos o grupos de palabras clave generados por IA, hacemos seguimiento de los mismos KPI (tráfico, interacción y conversiones) y comparamos los resultados con los obtenidos solo por humanos. Consideramos el rendimiento de la IA como una métrica direccional, no absoluta. Es muy útil para optimizar, pero no constituye el juicio definitivo”.

Marc-Aurele Legoux, fundador de una agencia de marketing digital orgánico, lo resume de forma más directa: “¿Puede la IA hacer esto mejor que un humano? Si es así, ancha es Castilla; si no, no tiene sentido invertir dinero y esfuerzo. Por ejemplo, implementamos un chatbot con agente de IA para un cliente de viajes de lujo y generó 70.000 euros adicionales en ingresos con una sola reserva”.

Los KPI, explica Legoux, se resumen así: “¿El cliente potencial llegó gracias al chatbot? Sí. ¿Se convirtió en cliente? Sí. Gracias, chatbot de IA. Luego comparamos los resultados generados por la IA con los obtenidos por humanos durante un periodo determinado. Si la IA iguala o supera los puntos de referencia humanos, sin duda constituye un éxito”.

Sin embargo, establecer comparaciones válidas, controlar factores externos y atribuir resultados únicamente a la IA es mucho más complicado en la práctica.

Dinero duro: tiempo, precisión y valor

La forma más tangible de ROI en IA se relaciona con tiempo y productividad. John Atalla, director general de Transformativ, lo llama “aumento de la productividad”: “tiempo ahorrado y capacidad liberada”, medido por la duración de procesos o tareas.

“En los primeros proyectos, nuestros KPI iniciales eran bastante limitados”, reconoce, para añadir: “Con el tiempo, vimos mejoras en la calidad de las decisiones, la experiencia del cliente e incluso el compromiso del personal, con un impacto financiero medible”.

Esto llevó a Atalla a desarrollar un marco basado en tres perspectivas: productividad, precisión y lo que denomina “velocidad de realización del valor”, es decir, “la rapidez con la que se observan beneficios en el negocio”, medidos por el periodo de amortización o la proporción de beneficios obtenidos en los primeros 90 días.

En Wolters Kluwer, Aoife May, directora de la asociación de Gestión de Productos, explica que sus equipos comparan trabajo manual y asistido por IA para calcular diferencias de tiempo y coste. “Atribuimos tiempos estimados a tareas como la investigación jurídica manual e incluimos un coste medio por hora de los abogados para identificar el esfuerzo humano. Después hacemos lo mismo con la IA”, afirma. En su opinión, los clientes “reducen hasta un 60% el tiempo dedicado a la investigación de obligaciones”.

Pero no todo es tiempo. La segunda perspectiva de Atalla, la precisión, mide las ganancias por reducción de errores, reelaboraciones y excepciones, lo que se traduce en menor coste y mejor experiencia del cliente.

Adrian Dunkley, CEO de StarApple AI, sitúa la perspectiva financiera al nivel superior de la cadena de valor: “Hay tres categorías que siempre importan: aumento de eficiencia, gasto de clientes y ROI global”, y añade que hace seguimiento de “cuánto dinero se ha podido ahorrar gracias a la IA y cuánto más se ha podido generar sin aumentar costes”.

El laboratorio de investigación de Dunkley, Section 9, rastrea la contribución específica de la IA mediante el “encadenamiento de impactos”, un proceso que mapea cada proceso con su valor posterior para crear una “expectativa de ROI previa a la IA”.

Tom Poutasse, director de gestión de contenidos en Wolters Kluwer, utiliza el mismo enfoque para mostrar dónde la automatización añade eficiencia y dónde el juicio humano aporta precisión esencial.

Hacer bien los cálculos: bases de referencia, atribución y coste

El cálculo del ROI empieza con líneas base limpias y termina entendiendo cómo la IA redefine el coste de hacer negocio.

Salome Mikadze, cofundadora de Movadex, recomienda replantearse qué se mide: “Digo a los directivos que dejen de preguntar ‘¿cuál es la precisión del modelo?’ y empiecen por ‘¿qué cambió en el negocio una vez implementado?’”.

El equipo de Mikadze integra esas comparaciones en cada despliegue. “Establecemos la línea base del proceso pre-IA y luego ejecutamos implementaciones controladas para que cada métrica tenga un contrafactual limpio”, explica. Dependiendo de la organización, eso puede implicar rastrear tiempos de primera respuesta y resolución en atención al cliente, tiempos de entrega de cambios de código en ingeniería, o tasas de éxito y ciclos de contenido en ventas. Pero, subraya, todas estas métricas incluyen tiempo hasta obtener valor, adopción por usuarios activos y finalización de tareas sin intervención humana, porque un modelo no utilizado tiene un ROI cero.

A un nivel más amplio, medir ROI también significa entender cuánto cuesta realmente la IA. Michael Mansard, director principal del Subscribed Institute de Zuora, recuerda que la IA rompe el modelo económico que la TI ha dado por sentado desde los inicios del SaaS: “El SaaS tradicional es caro de construir, pero sus costes marginales son casi nulos. En cambio, La IA es barata de desarrollar pero genera altos costes operativos variables. Estos cambios ponen en jaque los modelos de precios por asiento o por funcionalidad, porque fallan cuando el valor se mide por lo que logra un agente de IA, no por cuántas personas inician sesión”.

Sin embargo, las líneas base pueden perder claridad cuando humanos e IA comparten el mismo flujo de trabajo, un desafío que llevó al equipo de Poutasse en Wolters Kluwer a replantearse completamente la atribución. “Desde el principio sabíamos que tanto la IA como los expertos humanos aportaban valor, pero de formas distintas. Así que simplemente decir ‘la IA hizo esto’ o ‘los humanos hicieron aquello’ no era exacto”. La solución fue implementar un marco de etiquetado que clasifica cada etapa como generada por máquina, verificada por humanos o mejorada por humanos. Esto facilita identificar dónde la automatización añade eficiencia y dónde el juicio humano aporta contexto, ofreciendo una imagen más precisa del rendimiento combinado.

5 recomendaciones para que los CIO midan el ROI de la IA

1. No se centre sólo en la precisión del modelo. Lo realmente importante es el cambio en el negocio. Antes de desplegar cualquier sistema de IA, establezca una línea base del proceso pre-IA y realice implementaciones controladas para asegurarse de que cada métrica tenga un contrafactual limpio con el que comparar resultados.
2. Reconozca que la IA cambia las reglas de la economía SaaS tradicional. La TI tradicional tiene costes marginales bajos, pero la IA implica costes operativos altos y variables. Abandone los modelos de precios simples por asiento; en su lugar, explore precios basados en uso o en resultados, donde el valor se vincula directamente al impacto del agente de IA (por ejemplo, coste por resolución).
3. El éxito de la IA no se mide sólo en beneficios brutos, sino en fiabilidad. Modele el coste total de propiedad (TCO) y ajuste los beneficios esperados teniendo en cuenta señales de seguridad y fiabilidad. Esto incluye métricas como tasa de alucinaciones, intervenciones de salvaguardia, tasa de sobreescritura y deriva del modelo.
4. La IA y los humanos comparten flujos de trabajo; atribuir resultados sólo a “la IA” es inexacto. Implemente un marco de etiquetado que marque cada paso como generado por máquina, verificado por humanos o mejorado por humanos, para medir con precisión dónde la automatización aporta eficiencia y dónde el juicio humano añade contexto esencial.
5. El éxito a largo plazo depende de la adopción y confianza de los empleados. Mida el “ROI blando” en las etapas iniciales —satisfacción de los empleados, tasas de uso, productividad auto-reportada—. Estos indicadores sirven para generar compromiso, ya que la percepción de los empleados alimenta un círculo virtuoso de adopción que permite alcanzar el “ROI duro” más adelante.

Mansard observa que algunas empresas experimentan con precios basados en resultados o porcentaje de ahorro. No existe un modelo único: “Muchos optan por tarifas basadas en uso o resultados, donde el valor está vinculado al impacto del agente de IA”.

Ampliar y mantener el ROI

Para Mikadze, el ROI debe verse como un cálculo continuo. “Modelamos el coste total de propiedad, incluyendo integración, evaluación, etiquetado de datos, infraestructura, supervisión y personal”, explica. Su fórmula: ROI ajustado al riesgo = beneficio bruto − TCO, descontado por señales de fiabilidad y seguridad.

Muchas empresas aceptan la regla simple: ROI = (Δ ingresos + Δ margen bruto + coste evitado) − TCO, con recuperación inferior a dos trimestres en uso operativo y a un año en plataformas de productividad de desarrolladores.

Escalar la IA exige disciplina: un piloto local puede tener éxito, pero la escalabilidad introduce fricciones. La IA debe tratarse como un producto vivo, con objetivos revalidados antes de escalar y ciclos de evaluación definidos desde el inicio.

Dunkley advierte que mantener el ROI requiere seguimiento continuo de resultados y su impacto en el negocio: “Sin esa capa, las empresas gestionan impresiones, no impacto medible”, explica.

El lado blando del ROI: cultura, adopción y confianza

Incluso las mejores métricas fallan si los usuarios no adoptan la IA. Michael Domanic, de UserTesting, distingue entre ROI “duro” (resultados empresariales cuantificables) y “blando” (cambio cultural y comportamental).

Los KPI autodeclarados, como estado de ánimo y tasas de uso, son indicadores adelantados de éxito. Cuando el 73% de los empleados percibe un aumento de productividad, el resultado es un círculo virtuoso de adopción.

Dunkley y Section 9 alertan que el personal teme perder reconocimiento si la IA obtiene crédito. La solución, en su opinión, pasa por defensores que fomenten entusiasmo y confianza en las ventajas de la IA. Medir ROI implica demostrar que la IA funciona y que las personas y la tecnología pueden generar valor juntas.