Cómo maximizar el ROI de la IA en 2026

Entonces, ¿por qué la mayoría de las empresas tienen dificultades para obtener beneficios de las soluciones de IA? ¿Y cómo pueden reducir el bombo publicitario para alcanzar los objetivos empresariales en 2026?

Resulta que tener capacidades tecnológicas de 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. Lograr un ROI positivo en una transformación de la IA requiere un enfoque más reflexivo.

Desde que estalló el auge de la IA generativa a finales de 2022, las organizaciones se han apresurado a implementar iniciativas de IA. Los líderes empresariales han estado buscando estrategias de IA escalables que optimicen las operaciones, faciliten la toma de decisiones basada en datos, reduzcan los costes y aceleren el desarrollo de productos. Ahora, los agentes de IA son el tema candente. Pero la recompensa económica por tales soluciones sigue siendo esquiva. He aquí por qué:

Según los debates del Think Circle del cuarto trimestre de 2025 de IBM, el principal reto no es un problema tecnológico, sino organizativo. La cultura, el gobierno, el diseño de flujos de trabajo y la estrategia de datos son las principales limitaciones para lograr el ROI, y los líderes coincidieron en que las ambiciones de IA a menudo chocan con realidades internas mucho antes que las limitaciones técnicas.

El informe de Think Circle destaca que, aunque muchos ejecutivos están invirtiendo en IA, pocos pueden medir el ROI de forma fiable hoy en día, y solo alrededor del 29 % afirman que pueden medir el ROI con confianza. Mientras tanto, el 79 % ven un aumento de la productividad, lo que significa que existe valor operativo, pero traducir la productividad a corto plazo en impacto financiero sigue siendo difícil.

Un estudio de CEO de IBM reveló que solo alrededor del 25 % de las iniciativas de IA ofrecen el ROI esperado, solo el 16 % se han ampliado a toda la empresa y los CEO están equilibrando la presión por el ROI a corto plazo con objetivos de innovación a largo plazo. Esto apoya la narrativa más amplia de que la IA suele comenzar primero con la experimentación y, en segundo lugar, con la realización del valor. Esto es típico de los ciclos de adopción de tecnologías emergentes.

Aún es pronto y muchas implementaciones de la IA siguen siendo soluciones experimentales o limitadas. Esto es normal, ya que los primeros pasos en la experimentación deben ser de alcance limitado, pero es poco probable que estas aplicaciones de IA generen un ROI considerable a corto plazo. El valor real, sin embargo, estará en una integración más profunda en los flujos de trabajo centrales de toda la organización, no sólo en proyectos puntuales.

La investigación de IBM muestra que el pago de la deuda técnica de los sistemas heredados puede mejorar el ROI de la IA hasta en un 29 % porque reduce la fricción y la repetición del trabajo. Pero muchas organizaciones aún no están en el punto que necesitan en su camino de transformación digital para aprovechar al máximo el beneficio de la integración de la IA. La deuda técnica sigue siendo un obstáculo, pero la IA también puede ayudar en ese frente.

Los cálculos del ROI pueden ser difíciles porque muchos de los impactos beneficiosos de la IA son abstractos, indirectos y no se materializan a corto 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. Una empresa que anuncia planes para automatizar los flujos de trabajo y reducir su personal con IA podría ver un rápido aumento en el precio de sus acciones, pero eso no garantiza cómo reaccionarán finalmente los clientes y empleados.

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, utilizar la IA para automatizar las TI puede llevar a menos interrupciones y tiempos de respuesta más rápidos, aumentando la eficiencia operativa y mejorando la satisfacción del cliente para una posible mayor retención de usuarios.

• El ROI intangible incluye otros beneficios que, aunque no están inmediatamente vinculados a los beneficios, siguen siendo buenos para la organización. Estos pueden incluir un aumento de la moral de los empleados y una mejora de la experiencia del cliente. Por ejemplo, los empleados pueden reportar una mayor satisfacción cuando las empresas eligen un enfoque ético para la adopción de la IA.

Como el ROI es una medida, se necesitan datos numéricos sobre los resultados empresariales para calcularlo. 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 más.

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 participación del cliente, la personalización del marketing basada en datos y los motores de recomendación de productos impulsados por IA.

• Crecimiento de ingresos y nuevas fuentes de ingresos procedentes de nuevas 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: 

• Satisfacción y retención de los empleados vinculadas a proyectos de IA, como una organización que supera con éxito los retos internos de adopción de la IA o demuestra su dedicación a la sostenibilidad en la IA. 

• 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.

El IBM Institute for Business Value ha realizado una serie de estudios sobre cómo las organizaciones y los equipos pueden lograr rendimientos financieros óptimos en sus iniciativas de IA. Aunque los casos de éxito son específicos de cada sector, los equipos de cualquier sector pueden generalizar las conclusiones y adaptarlas a sus necesidades. 

Los equipos de desarrollo de productos que siguieron cuatro buenas prácticas de IA en un grado “extremadamente significativo” informaron de un ROI medio en IA generativa del 55 %. Los equipos que deseen replicar sus 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 de los stakeholders 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 suele ser mejor en piezas pequeñas, en lugar de todo 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 las tecnologías de IA generativa puedan aportar el mayor valor. La calidad de los datos es tan importante como la cantidad. En lugar de intentar moldear activamente el comportamiento del usuario, 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 priorizar de manera efectiva: examine todos los aspectos de cómo el machine learning afecta a la CSC, incluida la planificación estratégica, la elaboración de presupuestos, los recursos y la gestión del cambio. Tenga en cuenta las interdependencias entre equipos y departamentos y céntrese en los caso de uso de IA con el mayor potencial de ROI. 
   
   
2. No descuidar la gestión del cambio: introducir nuevos procesos y tecnologías nunca es fácil, especialmente cuando son tan polarizantes como la IA. La aceptación por parte de los empleados es crítica para el éxito de una nueva iniciativa de IA. Una estrategia interfuncional centrada en los principales defensores del cambio puede mantener el entusiasmo alto durante toda la transformación de la IA. 
   
   
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.

Aunque el ritmo de innovación en el ámbito de la inteligencia artificial es muy elevado, aún nos encontramos en una fase muy temprana, por lo que quizá resulte más ventajoso para las empresas considerar este periodo como una etapa de experimentación desordenada, en lugar de centrarse en el retorno de la inversión. El CEO de Nvidia, Jensen Huang, lo argumentó en la Cisco AI Summit en febrero. Comparó obligar a los ingenieros a justificar el trabajo de IA con un ROI tangible por adelantado con pedirle a un niño que haga un plan de negocios para un pasatiempo².

“Cuando sus hijos le digan que quieren probar algo, debe decirles que sí”. En casa nunca nos hacemos preguntas como “¿Cuál es el retorno de la inversión aquí?”

Este enfoque requerirá que los líderes obtengan una aceptación generalizada en toda la organización, con el entendimiento de que el ROI aún podría estar a años de distancia. Intentar forzar el control mediante una evaluación del ROI a corto plazo corre el riesgo de perder oportunidades transformadoras.

Además, Huang también aconsejó a las empresas desarrollar su propio conocimiento de la infraestructura de IA en lugar de depender únicamente de proveedores de servicios externos, para que puedan comprender realmente qué funciona y qué no.

“Que florezcan mil flores”, dijo Huang, alentando un espíritu de experimentación amplia y exploratoria en lugar de filtrar rígidamente las ideas basadas en las primeras métricas del ROI. Puede que no sea fácil convencer a los stakeholders financieros, pero ¿cómo se puede discutir con el hombre que dirige una empresa pionera en inteligencia artificial cuyo valor asciende ahora a cuatro billones de dólares?