La IA no suele generar retorno de inversión a los departamentos de TI

Los resultados de un estudio de Gartner publicado hace unos días muestran que solo el 28% de los casos de uso de la IA en infraestructura y operaciones tienen éxito completo y cumplen las expectativas de retorno de la inversión, mientras que un 20% acaban fracasando. Según Melanie Freeze, directora de investigación de Gartner, el fracaso “ocurre con mayor frecuencia” por varias razones, entre ellas las expectativas poco realistas sobre lo que pueden hacer las herramientas de IA y las carencias de competencias durante la fase piloto.

Aunque estos resultados suponen una mejora con respecto a los preocupantes hallazgos del MIT publicados el año pasado, que revelaban que el 95% de los proyectos de IA general no producen ningún rendimiento financiero cuantificable, existe, según afirmó en una entrevista con CIO.com, una gran cantidad de experimentación entre los departamentos de TI en la que un equipo de profesionales de infraestructura y operaciones “simplemente sale y prueba algo”.

La realidad, según Freeze, es que para lograr el ROI previsto, los departamentos de TI no deben optar por gestionarlos como proyectos secundarios.

En un artículo publicado por Gartner acerca de la encuesta realizada a 783 líderes de infraestructura y operaciones a finales del año pasado, la firma indicó que del 57% de los líderes de infraestructura y operaciones que informaron de al menos un fracaso, “muchos dijeron que sus iniciativas de IA habían fracasado porque esperaban demasiado, demasiado rápido. Daban por sentado que la IA automatizaría inmediatamente tareas complejas, reduciría costes o resolvería problemas operativos de larga data. Cuando las expectativas no se fijan de forma realista y los resultados no aparecen rápidamente, la confianza decae y los proyectos se estancan”.

La encuesta desvela que el retorno de la inversión de la IA no depende de la sofisticación del modelo, sino de lo bien que la tecnología esté integrada, gestionada y alineada con las necesidades operativas reales.

Factores de éxito

Gartner ha identificado tres factores de éxito. Entre ellos se incluye la integración de la IA en los sistemas y procesos que la gente ya utiliza. “A medida que la IA se convierte en parte de las operaciones cotidianas, impulsa su adopción y genera un impacto visible dentro de la organización”, según la empresa. Los ejecutivos de infraestructura y operaciones con éxito también reciben pleno apoyo de los altos ejecutivos, lo que ayuda a “eliminar obstáculos, alinear prioridades y garantizar que la inversión siga financiada y centrada”, y crean casos de negocio realistas.

Para Freeze, los líderes de infraestructuras y operaciones deben priorizar y determinar la financiación de los casos de uso de la IA “gestionando estos casos como un producto para evitar duplicidades, impulsar sinergias y realizar un seguimiento de su impacto colectivo en los resultados de infraestructura y operaciones y del negocio”. A partir de ahí, estos directivos “líderes de infraestructura y operaciones “pueden trabajar junto con sus CIO y terceras partes de datos y análisis, seguridad, asuntos legales y finanzas para evaluar cada caso de uso en cuanto a viabilidad, riesgo, coste e impacto empresarial esperado. Un modelo de puntuación compartido facilita la comparación y clasificación de todos los casos de uso y orienta las decisiones de inversión”, apunta.

Señala que la mayor parte del éxito proviene de la IA generativa aplicada a áreas específicas: la gestión de servicios de TI (ITSM) y las operaciones en la nube, “donde los mercados están maduros y han demostrado su valor empresarial. De hecho, el 53% de los responsables de infraestructura y operaciones indicaron que sus logros en IA se producen en ITSM”. “Tanto si estos logros se producen en la nube como en ITSM, los líderes de infraestructura y operaciones deben asegurarse de que se difundan ampliamente dentro de la organización y de que la estrategia de IA siga siendo coherente y esté dirigida de forma centralizada”.

Los casos de negocio como base

Empezar sin un plan, dice Freeze a CIO.com, nunca es una buena idea: “Siempre es una mala situación para cualquier tecnología decir: ‘Lo hemos creado. Va a tener éxito’. Debe basarse en el caso de negocio. ¿Qué necesita su empresa? ¿Cuáles son sus ambiciones? ¿Cuáles son los problemas dentro de su función que su conjunto de herramientas actual no es capaz de resolver? Dentro de ese marco estratégico inicial, entonces llega el éxito”.

También existe el problema de que un proyecto de IA fallido puede afectar a toda una organización. No ser capaz de proporcionar una infraestructura segura, fiable y disponible puede tener importantes implicaciones para los resultados empresariales, añade Freeze.

“Los factores que conducen al fracaso son ligeramente diferentes de los que conducen al éxito”, dijo. “Los responsables de infraestructura y operaciones deben recordar que una cartera de IA claramente definida y respaldada a nivel central ayuda a su organización a centrar los recursos donde más importan. Por encima de todo, una ejecución sólida y la adopción por parte del negocio, y no solo la priorización, determinan el verdadero retorno de la inversión (ROI) de la IA”.

Una vez que las prioridades están claras, añadió Freeze, se puede determinar qué casos de uso merecen financiación y en qué medida. “Hoy en día, muchas iniciativas de IA siguen siendo financiadas por unidades de negocio individuales”, observó. “Sin embargo, a medida que el gasto en infraestructura de IA sigue aumentando, los directores generales y los directores financieros deben desempeñar un papel más activo a la hora de establecer los criterios de financiación y aprobar las inversiones importantes”.