Cómo maximizar el retorno de la inversión (ROI) de la IA en 2025

Pero aunque el bombo que rodea a la implementación de IA continúa aumentando, muchas organizaciones están descubriendo que el retorno de la inversión (ROI) de sus soluciones de IA se está quedando corto. Un informe de 2023 del IBM Institute for Business Value encontró que las iniciativas de IA empresariales lograron un retorno de la inversión (ROI) de solo 5.9%. En tanto, esos mismos proyectos de IA incurrieron en una inversión de capital del 10%¹. 

Entonces, ¿por qué la mayoría de las compañías luchan por beneficiarse de las soluciones impulsadas por IA? ¿Y cómo pueden lograr un mejor ROI en 2025? Resulta que tener IA no es suficiente. Algunos líderes empresariales se subieron al carro de la IA en un mover de impulso a corto plazo impulsado por FOMO para mantenerse por delante de sus competidores. Otros imaginaron la IA empresarial como el martillo de la estrategia empresarial para cada clavo. Ambos grupos olvidaron la importancia de los matices y la planeación. 

"La gente dijo: 'Paso uno: vamos a utilizar LLM (modelos de lenguaje grandes ). Paso dos: ¿Para qué deberíamos usarlos?'” comentó Marina Danilevsky, científica investigadora sénior, tecnologías del lenguaje en IBM. Su comentario es una advertencia para las empresas que podrían caer en la misma trampa de miopía con los agentes de IA en 2025.  

Lograr un retorno de la inversión (ROI) positivo en una transformación de IA requiere el enfoque inverso. Afortunadamente, hay un amanecer en el horizonte para las compañías y la inteligencia artificial. No sólo es posible, sino probable, lograr ganancias medibles en el retorno de la inversión (ROI) cuando se implementan correctamente los sistemas de IA, cuando las organizaciones dejan que la calidad de los datos y la estrategia de IA tomen la iniciativa.

Comprender el retorno de la inversión (ROI) de las iniciativas de IA es esencial para una transformación exitosa de IA. El retorno de la inversión (ROI) informa a los líderes empresariales sobre cómo la IA contribuye tanto a los objetivos comerciales como al estado general de la organización. 

El retorno de la inversión (ROI) de 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 duros. Una nueva investigación demuestra cómo los agentes de IA y los flujos de trabajo de agentes pueden ser financieramente gratificantes². Es más probable que los líderes y los stakeholders inviertan cuando se les presentan casos de uso sólidos de negocios IA uso de casos y los números que los respaldan. 

• Gestión de cambios: los empleados pueden resistirse a las iniciativas de IA debido a preocupaciones sobre la pérdida de empleo o la calidad de los resultados de la IA. Pero el retorno de la inversión (ROI) también incluye factores como la productividad de los empleados, la satisfacción laboral y la retención.

  Estas métricas de “retorno de la inversión (ROI) suave” pueden aliviar las preocupaciones en el lugar de trabajo, especialmente cuando se combinan con casos de uso concretos para agentes de IA u otros tipos de modelos de IA . El ROI también puede contribuir a cambios culturales a medida que los empleados se involucran más en el retorno de la inversión (ROI) de proyectos de IA exitosos.

• Priorización de inversiones: Los casos de uso de la IA generativa (IA generativa) son numerosos, pero no todos tienen el mismo valor para todas las organizaciones. Un análisis de retorno de la inversión (ROI), especialmente si se utilizan estudios de caso del mundo real, puede revelar qué implementaciones de IA tienen el potencial de ofrecer el mayor valor en relación con los costos. 

• Éxito a largo plazo: alinear las inversiones en IA con los objetivos comerciales a largo plazo puede contribuir al crecimiento y, al mismo tiempo, minimizar el gasto ineficiente y el tiempo perdido. Tanto para las compañías emergentes como para las grandes compañías, un análisis del retorno de la inversión (ROI) de la IA constituye la columna vertebral de una hoja de ruta hacia el éxito continuo con las tecnologías de IA emergentes en el espacio. 

• Selección de proveedores: Con el mercado de IA tan diverso como es, la elección y la construcción de la cadena de suministro de IA más robusta deben estar influenciadas por los cálculos del retorno de la inversión (ROI), ya que las organizaciones sopesan factores como los puntos de precio y los sistemas de precios de un proveedor en función de su propio presupuesto y consideraciones de recursos.

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

• Acelere el proceso de desarrollo con generación automatizada de código, arreglos más rápidos, pruebas automatizadas y administración optimizada de proyectos.

• Mejore la calidad de las aplicaciones con detección de errores mejorada y mantenimiento predictivo.

• Reduzca los costos automatizando las tareas repetitivas a lo largo del ciclo de vida del desarrollo y reduciendo el tiempo de inactividad.

• Impulse el valor empresarial con una innovación más rápida, una mayor productividad, mejores experiencias del cliente y una toma de decisiones más estratégica.

El retorno de la inversión (ROI) de la IA puede ser difícil de cuantificar porque muchos de los impactos beneficiosos de la IA son indirectos y a largo plazo. Por ejemplo, si una organización utiliza IA para optimizar el análisis y la visualización de datos para que los líderes empresariales puedan tomar decisiones más informadas, es posible que esos resultados no se sientan durante años. 

El retorno de la inversión (ROI) en tiempo real de la adopción de la IA suele ser difícil de detectar. Y cualquier ganancia inmediata podría ser engañosa. Una empresa que anuncia planes para automatizar flujos de trabajo y reducir su fuerza laboral con IA podría ver un rápido aumento en los precios de las acciones, pero eso no garantiza cómo reaccionarán los clientes y empleados en última instancia.³

Los analistas financieros dividen el retorno de la inversión (ROI) en dos categorías: duro y blando. 

• El retorno de la inversión (ROI) cubre los efectos tangibles directamente relacionados con la rentabilidad. Por ejemplo, el uso de IA para automatizar la TI puede conducir a menos interrupciones y tiempos de respuesta más rápidos, lo que aumenta la eficiencia operativa y mejora la satisfacción del cliente para una retención de usuarios potencialmente mayor.⁴

• El retorno de la inversión (ROI) blando incluye otros beneficios que, aunque no están inmediatamente vinculados a las ganancias, 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 reportar una mayor satisfacción cuando las empresas eligen un enfoque ético para la adopción de la IA .⁵

Dado que el retorno de la inversión (ROI) es una medida, se requieren datos numéricos para calcularlo. Las métricas clave para el retorno de la inversión (ROI) de la IA, tanto duras como blandas, incluyen numerosos indicadores clave de rendimiento (KPI) que se pueden medir y cuantificar. Elija los KPI adecuados para calcular con mayor precisión el retorno de la inversión (ROI) de la IA en iniciativas de ciberseguridad, marketing de contenidos, forecasting y otras áreas comerciales.

Los KPI del retorno de la inversión (ROI) se refieren a datos financieros concretos: costos ahorrados o ganancias obtenidas.

Los KPI relevantes para el ahorro de costos incluyen: 

• Reducciones de costos laborales, como horas ahorradas debido a la automatización empresarial y mayor productividad al usar herramientas de IA. 

• Aumento de la eficiencia operativa, como una reducción del consumo de recursos como resultado de flujos de trabajo de IA optimizados. 

Los KPI relevantes para aumentar las ganancias incluyen: 

• Aumento del tráfico, la generación de clientes potenciales y las tasas de conversión debido 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 gracias a nuevas aplicaciones impulsadas por IA, ciclos de desarrollo más rápidos y nuevas oportunidades de negocio.

Los KPI del retorno de la inversión (ROI) son menos sencillos de medir en función del rendimiento empresarial a corto plazo, pero tienden a afectar la salud organizacional a largo plazo. Dichos KPI a menudo se miden con encuestas e iniciativas de investigación cualitativa y pueden incluir: 

• La satisfacción y retención de los empleados vinculadas a las iniciativas de IA, como una organización que supera con éxito los desafíos internos de adopción de la IA o demuestra su dedicación a la sustentabilidad en la IA. 

• Mejor toma de decisiones a medida que los ejecutivos y líderes de equipo toman decisiones más precisas en menos tiempo con el uso de análisis de datos impulsado por IA. 

• Mejora de la satisfacción del cliente, por ejemplo, si las campañas de personalización impulsadas por IA reducen la rotación o mediante el uso de un chatbot de experiencia del cliente de IA para manejar más consultas de atención al cliente. Un estudio de mayo de 2025 reveló que los equipos de ventas esperan que los puntajes netos de promotor (NPS) aumenten del 16 % en 2024 al 51 % para 2026, principalmente debido a las iniciativas de IA.⁶

El IBM Institute for Business Value ha llevado a cabo una serie de estudios de investigación sobre cómo las organizaciones y los equipos pueden lograr un retorno de la inversión óptimo en sus iniciativas de IA. Aunque cada una es específica de la industria, los equipos de cualquier sector pueden generalizar las conclusiones para satisfacer sus respectivas necesidades. 

Un estudio en colaboración con Adobe y AWS reveló tres acciones clave que pueden maximizar el retorno de la inversión (ROI) de las iniciativas de machine learning en la cadena de suministro de contenidos (CSC). Mientras tanto, un vistazo al desarrollo de productos encontró que los equipos con alto retorno de la inversión (ROI) Comparten las mismas cuatro mejores prácticas.

Los equipos de desarrollo de productos que siguieron las cuatro mejores prácticas de IA en un grado "extremadamente significativo" informaron un retorno de la inversión (ROI) en IA generativa del 55 %.⁷ Los equipos que deseen replicar sus Resultados deben incorporar las siguientes mejores prácticas en sus flujos de trabajo: 

1. Celebre la retroalimentación: una transformación de IA es un trabajo continuo en progreso. Fomentar la retroalimentación ayuda al personal a sentirse cómodo al hablar, al tiempo que reduce la pérdida de tiempo y recursos en procesos ineficaces. 
2. Trabaje 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 a medida que los equipos se den cuenta de lo que funciona y lo que no es eficaz. El escalado de IA es mejor en partes pequeñas, en lugar de todas a la vez. 
3. Aprender de los datos del usuario: Extraiga y analice los datos de los usuarios para identificar oportunidades donde la IA generativa puede aportar el mayor valor. En lugar de tratar de moldear activamente el comportamiento de los usuarios, ajuste las hojas de ruta del proyecto para que los usuarios estén donde se encuentren.
4. Construya equipos multidisciplinarios: use los diversos conjuntos de habilidades y áreas de especialización para reducir los cuellos de botella. Los equipos multifuncionales se apoyan mutuamente, mientras que el silo genera bloqueadores en la comunicación y ralentizaciones de los proyectos. 

Las organizaciones que adoptan una visión global holística para la IA y el contenido informan un retorno de la inversión (ROI) un 22 % más alto para el desarrollo de CSC y un 30 % para la integración de IA generativa.⁸ Tres pilares impulsan el éxito del ROI con IA y CSC: 

1.  Adopte una vista de pájaro para priorizar de manera efectiva: examine todos los aspectos de cómo la IA toca el CSC, incluida la planificación estratégica, la elaboración de presupuestos, los recursos y la gestión de cambios. Tenga en cuenta las interdependencias entre equipos y departamentos y céntrese en los casos de uso con el mayor potencial de retorno de la inversión (ROI). 
2.  No descuide la gestión de cambios: Introducir nuevos procesos y Tecnología es nunca sencillo, especialmente cuando son tan polarizantes como la IA. El buy-in de los empleados es crítico para el éxito de una nueva iniciativa de IA. Una estrategia multifuncional centrada en los principales defensores del cambio puede mantener el entusiasmo a lo largo de la Transformación de la IA. 
3.  Minimice el riesgo para dar rienda suelta a la creatividad: la gestión de riesgos de la IA genera libertad creativa cuando los equipos no necesitan preocuparse de que la IA se equivoque. Deje que los sistemas de IA se encarguen de las tareas rutinarias de bajo riesgo para que los creativos puedan hacer lo que mejor saben hacer: crear contenido increíble.