Cómo maximizar el ROI de la IA en 2025

Sin embargo, aunque el entusiasmo por implementar la IA sigue aumentando, muchas organizaciones se están dando cuenta de que el retorno de la inversión (ROI) de sus soluciones de IA es insuficiente. Un informe de 2023 del IBM Institute for Business Value reveló que las iniciativas empresariales de IA obtuvieron un ROI del 5,9 %. Sin embargo, la inversión de capital en esos mismos proyectos de IA fue del 10 %¹. 

Entonces, ¿por qué la mayoría de las empresas tienen dificultades para obtener beneficios de las soluciones impulsadas por IA? ¿Y cómo pueden conseguir un mejor ROI en 2025? Resulta que tener IA no es suficiente. Algunos líderes empresariales se sumaron a la IA por miedo a quedarse fuera (FOMO) y con una visión a corto plazo para mantenerse por delante de sus competidores. Otros imaginaron que la IA empresarial era la estrategia comercial definitiva para todo. Ambos grupos olvidaron la importancia de los matices y la planificación. 

"La gente decía: 'Primer paso: vamos a utilizar los LLM(modelos lingüísticos de gran tamaño). Segundo paso: ¿Para qué debemos utilizarlos?", comentó Marina Danilevsky, científica investigadora sénior de tecnologías del lenguaje en IBM. Su comentario es una advertencia para las empresas que podrían cometer el mismo error de falta de visión a largo plazo con los agentes de IA en 2025.  

Lograr un ROI positivo en una transformación de IA requiere el enfoque inverso. Por fortuna, se vislumbra un amanecer en el horizonte para las empresas y la inteligencia artificial. No solo es posible, sino probable, obtener ganancias cuantificables en el ROI cuando los sistemas de IA se implementan correctamente, es decir, cuando las organizaciones permiten que la calidad de los datos y la estrategia de IA marquen el rumbo.

Comprender el ROI de las iniciativas de IA es esencial para una transformación exitosa. El ROI informa a los líderes empresariales sobre la contribución de la IA a los objetivos comerciales y a la salud general de la organización. 

El ROI de la IA contribuye a: 

• Aceptación del liderazgo: cuando llega el momento de invertir en una transformación digital impulsada por IA, pocos ángulos son tan convincentes como los datos numéricos concretos. Una nueva investigación demuestra cómo los agentes de IA y los flujos de trabajo agénticos pueden ser económicamente rentables². Es más probable que los líderes y las partes interesadas inviertan cuando se les presentan casos de uso de IA empresarial sólidos y las cifras que los respaldan. 

• Gestión del cambio: los empleados pueden mostrarse reacios a las iniciativas de IA por miedo a perder su puesto de trabajo o a que la calidad de los resultados no sea la adecuada. Sin embargo, el ROI también incluye factores como la productividad, la satisfacción laboral y la retención de los empleados.

  Estas métricas de "ROI intangible" pueden disipar las preocupaciones en el lugar de trabajo, sobre todo si se combinan con casos de uso concretos de agentes de IA u otros tipos de modelos de IA. El ROI también puede contribuir a cambios culturales, ya que los empleados se involucran más en los proyectos de IA exitosos.

• Priorización de la inversión: los casos de uso de la IA generativa son numerosos, pero no todos tienen el mismo valor para todas las organizaciones. Un análisis del ROI, especialmente si se utilizan casos de éxito reales, puede revelar qué implantaciones de IA tienen el potencial de ofrecer el mayor valor en relación con los costes. 

• Éxito a largo plazo: alinear las inversiones en IA con los objetivos empresariales a largo plazo puede contribuir al crecimiento y minimizar el gasto ineficiente y la pérdida de tiempo. Tanto para las empresas emergentes como para las grandes empresas, un análisis del ROI en IA es fundamental para trazar una hoja de ruta hacia el éxito continuo con las tecnologías emergentes de IA en este ámbito. 

• Selección de proveedores: dada la gran diversidad del mercado de la IA, la elección y creación de la cadena de suministro de IA más sólida debe basarse en cálculos del ROI, ya que las organizaciones sopesan factores como los precios y los sistemas de fijación de precios de los proveedores en función de su propio presupuesto y recursos.

Una vez que los equipos han integrado la IA en sus flujos de trabajo, pueden disfrutar de un conjunto de beneficios. Por ejemplo, los equipos de desarrollo de aplicaciones pueden:

• Acelerar el proceso de desarrollo mediante la generación automatizada de código, la corrección rápida de errores, las pruebas automatizadas y la gestión optimizada de proyectos.

• Mejorar la calidad de las aplicaciones mediante una detección de errores más eficaz y un mantenimiento predictivo.

• Reducir costes mediante la automatización de tareas repetitivas a lo largo del ciclo de desarrollo y la reducción del tiempo de inactividad.

• Impulsar el valor empresarial mediante una innovación más rápida, una mayor productividad, mejores experiencias para los clientes y una toma de decisiones más estratégica.

El ROI en IA puede ser difícil de cuantificar, ya que muchos de sus efectos beneficiosos son indirectos y a largo plazo. Por ejemplo, si una organización utiliza la IA para optimizar el análisis y la visualización de datos con el fin de que los líderes empresariales puedan tomar decisiones más informadas, es posible que esos resultados no se aprecien hasta pasados varios años. 

El ROI en tiempo real de la adopción de la IA suele ser difícil de detectar. Cualquier beneficio inmediato puede ser engañoso. Por ejemplo, una empresa que anuncia planes para automatizar los flujos de trabajo y reducir su personal mediante IA puede experimentar un rápido aumento en el precio de sus acciones, pero esto no garantiza la reacción final de los clientes y empleados.³

Los analistas financieros dividen el ROI en dos categorías: tangible e intangible. 

• El ROI tangible abarca los efectos tangibles directamente relacionados con la rentabilidad. Por ejemplo, la utilización de la IA para automatizar las TI puede reducir las interrupciones del servicio y acelerar los tiempos de respuesta, lo que aumenta la eficiencia operativa y mejora la satisfacción del cliente, lo que, a su vez, puede traducirse en una mayor retención de usuarios.⁴

• El ROI intangible incluye otros beneficios que, aunque no están inmediatamente vinculados a los beneficios, siguen siendo buenos para la organización. Estos pueden incluir aumentos en la moral de los empleados y una mejor experiencia del cliente. Por ejemplo, los empleados pueden sentirse más satisfechos cuando las empresas eligen un enfoque ético para la adopción de la IA.⁵

Dado que el ROI es una medida, se requieren datos numéricos para su cálculo. Las métricas clave del ROI de la IA, tanto tangibles como intangibles, incluyen numerosos indicadores clave de rendimiento (KPI) que pueden medirse y cuantificarse. Seleccione los KPI más adecuados para calcular con la mayor precisión posible el ROI de la IA en iniciativas de ciberseguridad, marketing de contenidos, previsiones y otras vías de negocio.

Los KPI de ROI tangible se refieren a datos financieros concretos, como los costes ahorrados o los beneficios obtenidos.

Los KPI relevantes para el ahorro de costes son: 

• Reducción de los costes laborales, por ejemplo, ahorro de horas gracias a la automatización empresarial y aumento de la productividad al utilizar herramientas de IA. 

• Aumento de la eficiencia operativa, como la reducción del consumo de recursos gracias a la optimización de los flujos de trabajo con IA. 

Los KPI relevantes para el aumento de los beneficios son: 

• Aumento del tráfico, la generación de oportunidades y las tasas de conversión gracias a la mejora de la experiencia del cliente, la personalización del marketing basada en datos y los motores de recomendación de productos impulsados por IA.

• Aumento de los ingresos y nuevas fuentes de ingresos procedentes de aplicaciones con IA, ciclos de desarrollo más rápidos y nuevas oportunidades de negocio.

Los KPI de ROI intangible son más difíciles de medir en relación con el rendimiento empresarial a corto plazo, pero suelen afectar a la salud de la organización a largo plazo. Estos KPI suelen medirse mediante encuestas e iniciativas de investigación cualitativa y pueden incluir: 

• La satisfacción y retención de los empleados respecto a las iniciativas de IA, por ejemplo, que una organización supere con éxito los retos internos de adopción de la IA o demuestre su compromiso con la sostenibilidad en este ámbito. 

• Una mejor toma de decisiones, ya que los ejecutivos y los jefes de equipo toman decisiones más precisas en menos tiempo gracias al uso de análisis de datos con IA. 

• Una mayor satisfacción del cliente, por ejemplo, si las campañas de personalización impulsadas por la IA reducen la pérdida de clientes o si se utiliza un chatbot de experiencia del cliente basado en IA para gestionar un mayor volumen de consultas al servicio atención al cliente. Un estudio de mayo de 2025 reveló que los equipos de ventas esperan que las puntuaciones netas de promotores (NPS) aumenten del 16 % en 2024 al 51 % en 2026, debido principalmente a las iniciativas de IA.⁶

El IBM Institute for Business Value ha realizado diversos estudios de investigación sobre cómo las organizaciones y los equipos pueden obtener el máximo ROI de sus iniciativas de IA. Aunque cada estudio se centra en un sector específico, los equipos de cualquier sector pueden generalizar las conclusiones y adaptarlas a sus necesidades. 

Un estudio colaborativo con Adobe y AWS reveló tres acciones clave que pueden maximizar el ROI de las iniciativas de machine learning en la cadena de suministro de contenidos (CSC). Por otra parte, un análisis del desarrollo de productos reveló que los equipos con un alto ROI comparten cuatro buenas prácticas.

Los equipos de desarrollo de productos que aplicaron las cuatro buenas prácticas de IA en un grado "extremadamente significativo" obtuvieron un ROI medio en IA generativa del 55 %.⁷ Los equipos que deseen replicar estos resultados deben incorporar las siguientes prácticas en sus flujos de trabajo: 

1. Celebrar el feedback: la transformación de la IA es un trabajo continuo en curso. Fomentar el feedback ayuda al personal a sentirse cómodo expresando su opinión, al tiempo que reduce la pérdida de tiempo y recursos en procesos ineficaces. 
2. Trabajar de forma iterativa: introduzca la IA en el ciclo de desarrollo del producto en pequeñas etapas para evitar la fatiga y reducir el riesgo. Modifique la implementación de la IA con el tiempo, según los equipos vayan descubriendo qué es eficaz y qué no. El escalado de la IA es mejor en piezas pequeñas, en lugar de todas a la vez. 
3. Aprender de los datos de los usuarios: extraiga y analice los datos de los usuarios para identificar oportunidades en las que la IA generativa pueda aportar el máximo valor. En lugar de intentar moldear activamente el comportamiento de los usuarios, ajuste las hojas de ruta de los proyectos para satisfacer a los usuarios donde se encuentren.
4. Crear equipos multidisciplinarios: benefíciese las diversas habilidades y áreas de especialización para evitar los cuellos de botella. Los equipos multifuncionales se apoyan mutuamente; por el contrario, el aislamiento genera obstáculos en la comunicación y retrasos en los proyectos. 

Las organizaciones que adoptan una visión holística y global de la IA y los contenidos obtienen un ROI un 22 % mayor en el desarrollo de CSC y un 30 % mayor en la integración de IA generativa.⁸ Hay tres pilares que impulsan el éxito del ROI en IA y CSC: 

1.  Adoptar una perspectiva global para establecer prioridades de manera eficaz: examine todos los aspectos en los que la IA afecta al CSC, incluyendo la planificación estratégica, la elaboración de presupuestos, los recursos humanos y la gestión proactiva del cambio. Tenga en cuenta las interdependencias entre equipos y departamentos y céntrese en los casos de uso de la IA con mayor potencial de ROI. 
2.  No descuidar la gestión del cambio: introducir nuevos procesos y tecnologías nunca es fácil, especialmente si son tan polémicos como la IA. La aceptación por parte de los empleados es crítico para el éxito de una nueva iniciativa de IA. Una estrategia interfuncional centrada en los principales defensores del cambio puede mantener vivo el entusiasmo durante toda la transformación. 
3.  Minimizar el riesgo para dar rienda suelta a la creatividad: la gestión de riesgos de IA proporciona libertad creativa cuando los equipos no tienen que preocuparse por los posibles errores de la IA. Permite que los sistemas de IA se encarguen de las tareas rutinarias de bajo riesgo para que los creativos puedan dedicarse a lo que mejor saben hacer: crear contenidos increíbles.