Cómo maximizar el ROI de la IA en 2026

Entonces, ¿por qué a la mayoría de las empresas les cuesta beneficiarse de las soluciones de IA? ¿Y cómo pueden superar el revuelo para lograr los objetivos comerciales en 2026?

Resulta que tener capacidades tecnológicas de IA no es suficiente. Algunos líderes empresariales se subieron al carro de la IA en un impulso a corto plazo impulsado por el FOMO para mantenerse por delante de sus competidores. Otros imaginaron la IA empresarial como el martillo de la estrategia empresarial para cada clavo. Lograr un retorno de la inversión (ROI) positivo en una transformación de IA requiere un enfoque más reflexivo.

Desde que estalló el auge de la IA generativa a finales de 2022, las organizaciones se apresuraron a implementar iniciativas de IA. Los líderes han estado en busca de estrategias de IA escalables que optimicen las operaciones, informen la toma de decisiones basadas en datos, reduzcan costos 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. Aquí decimos por qué.

Según los debates del Think Circle del cuarto trimestre de 2025 de IBM, el principal desafío no es un problema tecnológico, sino organizacional. La cultura, la gobernanza, el diseño del flujo de trabajo y la estrategia de datos son las principales limitaciones para lograr el ROI, y los líderes coincidieron en que las ambiciones de la IA a menudo chocan con las 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 de manera confiable el ROI hoy en día: solo alrededor del 29 % dice que puede medir el ROI con confianza. Mientras tanto, el 79 % ve ganancias de productividad, lo que significa que existe valor operativo, pero traducir la productividad a corto plazo en impacto financiero sigue siendo difícil.

Un estudio del director ejecutivo (CEO) de IBM encontró que solo alrededor del 25 % de las iniciativas de IA ofrecen el ROI esperado, solo el 16 % se ha escalado en toda la empresa y los CEO están equilibrando la presión para lograr el ROI a corto plazo con objetivos de innovación a largo plazo. Esto respalda la idea general de que la IA suele comenzar primero como un experimento y, en segundo lugar, como una forma de generar valor. Esto es típico de los ciclos de adopción de tecnología emergentes.

Aún es pronto, y muchos despliegues de IA siguen siendo soluciones experimentales o de alcance limitado. Esto está bien, porque la experimentación inicial debería ser limitada, pero es menos probable que sean aplicaciones de la IA que generen un ROI masivo a corto plazo. Sin embargo, el valor real estará en una integración más profunda en los flujos de trabajo centrales en toda la organización, no solo en proyectos únicos.

La investigación de IBM muestra que pagar la deuda técnica de los sistemas existentes puede mejorar el ROI de la IA hasta en un 29 %, ya que reduce la fricción y la repetición del trabajo. Pero muchas organizaciones aún no están donde deben en su proceso de transformación digital para obtener todos los beneficios de la integración de la IA. La deuda técnica sigue siendo un obstáculo, pero la IA también puede ayudar en ese aspecto.

Los cálculos del ROI pueden ser difíciles porque muchos de los impactos beneficiosos de la IA son abstractos e 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 para que los líderes empresariales puedan tomar decisiones más informadas, es posible que esos resultados no se sientan durante años. 

El ROI en tiempo real de la adopción de la IA suele ser difícil de detectar. Y cualquier beneficio inmediato podría ser engañoso. 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.

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

• El ROI duro 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.

• El ROI blando incluye otros beneficios que, aunque no están inmediatamente vinculados a las ganancias, siguen siendo buenos para la organización. Estos pueden incluir un aumento 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.

Como el ROI es una medida, se requieren datos numéricos sobre los resultados del negocio para calcularlo. Las métricas clave para el ROI de la IA, tanto duro como blando, incluyen numerosos indicadores clave de rendimiento (KPI) que se pueden medir y cuantificar. Elija los KPI adecuados para calcular con mayor precisión el ROI de la IA en iniciativas de ciberseguridad, marketing de contenido, pronósticos y más.

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

• Crecimiento 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 proyectos 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.

El IBM Institute for Business Value ha llevado a cabo una serie de estudios sobre cómo las organizaciones y los equipos pueden lograr rendimientos financieros óptimos en sus iniciativas de IA. Aunque los estudios de caso son específicos de la industria, los equipos de cualquier sector pueden generalizar las conclusiones para adaptarlas a sus respectivas necesidades. 

Los equipos de desarrollo de productos que siguieron las cuatro mejores prácticas de IA en una medida “extremadamente significativa” informaron un ROI medio en la 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: una transformación de IA es un trabajo continuo en progreso. Fomentar el feedback de los stakeholders ayuda al personal a sentirse cómodo al hablar, mientras 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 a medida que los equipos se den cuenta de lo que funciona y lo que no es eficaz. El escalado de IA suele ser mejor en partes pequeñas, en lugar de todas a la vez. 
   
   
3. Aprenda 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 pueden 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 del proyecto para satisfacer a los usuarios donde están.
   
   
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 mirada general para priorizar de manera efectiva: examine todos los aspectos de cómo el machine learning toca la CSC, incluida 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 concéntrese en los casos de uso de IA con el mayor potencial de ROI. 
   
   
2. No descuide la gestión de cambios: Introducir nuevos procesos y tecnologías nunca es sencillo, especialmente cuando son tan polarizantes como la IA. El apoyo 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.

Aunque la tasa de innovación en el espacio de la IA es muy alta, aún es muy pronto, y puede ser más ventajoso para las empresas pensar en este periodo como un momento para la experimentación desordenada en lugar de con miras al ROI. 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 duro por adelantado con pedirle a un niño que haga un plan de negocios como un pasatiempo.²

“Cuando los hijos dicen que quieren probar algo, debemos decir que sí. Nunca hacemos preguntas en casa 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. Tratar de forzar el control a través de la evaluación del ROI a corto plazo corre el riesgo de perder oportunidades transformadoras.

Además, Huang también aconsejó a las empresas que desarrollen su propia comprensión de la infraestructura de IA en lugar de depender completamente 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 ideas basadas en métricas iniciales de ROI. Puede que no sea fácil convencer a los stakeholders financieros, pero ¿cómo se puede discutir con el hombre que dirige un innovador de IA que ahora vale 4 billones de dólares?