Cómo medir el ROI de la IA y demostrar el impacto en el negocio

Hoy en día, la inteligencia artificial está en la mente de casi todos los líderes empresariales. La promesa de automatización inteligente, una mejor toma de decisiones y nuevas formas de trabajar parece inmensa. A pesar de la urgencia, persiste un desafío común: convertir el potencial de la IA en un impacto medible en el negocio.

Para muchos ejecutivos, existe una brecha entre reconocer el potencial de la IA y lograr resultados medibles. El recorrido requiere una definición clara de la preparación para la IA, un vínculo directo entre las prioridades empresariales y los casos de uso específicos, y un enfoque disciplinado para medir el ROI. Sin estos elementos, incluso las iniciativas bien intencionadas corren el riesgo de estancarse antes de lograr un impacto significativo de la IA en el negocio.

Esta guía explora los pasos clave para determinar el ROI con IA, desde evaluar su preparación hasta mantener el valor a lo largo del tiempo, con ejemplos reales del impacto de la IA en el negocio de las organizaciones empresariales.

Paso 1: alinear las iniciativas de IA con los objetivos empresariales

Conclusión clave: comience cada proyecto de IA con un objetivo de negocio claramente definido para maximizar el impacto y garantizar el apoyo ejecutivo.

El primer paso hacia una estrategia exitosa de IA es evaluar sus objetivos empresariales. La IA no es valiosa por sí sola. Es valiosa cuando mueve la aguja en algo que ya es importante para la empresa.

Antes de invertir, usted necesita saber por qué está invirtiendo. ¿Está tratando de reducir costos, tomar decisiones más rápidas o aumentar la retención de clientes? Las soluciones de IA que comienzan con un objetivo claro tienen más probabilidades de éxito. También facilitan garantizar el apoyo y justificar la inversión.

Tener una sola interfaz unificada para todas sus capacidades de IA puede marcar la diferencia. Puede recomendar proactivamente las siguientes mejores acciones e ideas dentro del flujo de trabajo para que los empleados puedan hacer más cosas.

Ejemplo del mundo real: Delta Airlines

Delta Airlines alineó su iniciativa de IA con un objetivo de negocio central: conectar la felicidad de los empleados con la experiencia del cliente. Utilizando SAP SuccessFactors, lograron cubrir exitosamente casi el 50% de sus puestos gerenciales con empleados de atención al cliente. El resultado creó un ciclo virtuoso de resultados positivos para los clientes y accionistas.

Paso 2: estime el ROI mediante el modelado de casos de uso

Conclusión clave: modele el ROI a través de casos de uso específicos y de alto valor y adopte una perspectiva a varios años para fortalecer su caso de inversión.

Antes de implementar cualquier nueva tecnología de IA, usted necesita un caso de negocios sólido. Para la IA, eso significa modelar el retorno de la inversión a través de casos de uso. Aquí es donde pasa de ideas generales sobre eficiencia y comienza a cuantificar el impacto potencial.

Piense en las posibles categorías de valor de negocio de la IA:

• Optimización de costos y ganancias de eficiencia: ¿cuántas horas podría ahorrar automatizando un proceso manual?
• Crecimiento de ingresos: ¿podría una mejor personalización llevar a tasas más altas de conversión de leads?
• Mitigación y compliance de riesgos: ¿podría la IA ayudarlo a detectar fraudes o automatizar verificaciones de compliance, reduciendo su exposición al riesgo?
• Calidad de la decisión: ¿cuál es el valor de una previsión más precisa o de menos errores en sus informes financieros?

Una forma en que estas categorías cobran vida es a través de la conexión entre la experiencia del cliente (CX) y su back-end operativo (ERP). Una plataforma de CX podría tener los datos de front-end sobre el comportamiento e historial de pedidos del cliente. Pero los datos operativos —que le permiten generar cotizaciones, manejar la entrega y proporcionar el estado de pedidos y facturas— están todos en el back-end. Las dos partes deben estar sincronizadas para que una empresa moderna cumpla con lo que promete.

Un informe de validación económica de Enterprise Strategy Group muestra que integrar IA en sus sistemas de CX y ERP puede ofrecer un ROI conservador del 214% en cinco años, aumentando a 761% con mejoras máximas.¹ El informe también destaca que este tipo de integración puede llevar a un aumento del 10% al 30% en los tamaños promedio de los acuerdos, impulsando directamente los ingresos.²

Cuando modele estos beneficios, recuerde pensar en la recurrencia. ¿Son estos ahorros únicos, o se acumularán con el tiempo? Una vista de varios años sobre el flujo de caja resultante puede pintar una imagen mucho más convincente que una proyección de un solo año. Este es un paso crítico para construir un caso de negocio sólido que resuene con sus compañeros ejecutivos y lo ayude a medir el rendimiento de la IA a lo largo del tiempo.

Ejemplo del mundo real: Microsoft

Microsoft enfrentaba desafíos con los procesos manuales y una mala previsión en su cadena de suministro. Abordando estos puntos problemáticos, logró una reducción del 50% en los procesos de planificación manual y un aumento del 75% en la planificación a tiempo. Estas mejoras muestran directamente cómo un caso de uso bien definido puede traducirse en un ROI tangible.

Paso 3: cuantificar el valor a través de comparaciones de referencia

Conclusión clave: establezca una clara línea base de rendimiento para medir el verdadero impacto de la IA y resaltar el costo de la inacción.

Para lograr un impacto de negocio significativo con IA, comience por definir una clara línea base de rendimiento. Documente los KPI actuales, tales como los tiempos de procesamiento, las tasas de error, los puntajes de satisfacción del cliente y los ingresos por transacción, y proyecte cómo la IA podría cambiar estos números. Esto establece un período de recuperación y un punto de equilibrio realistas.

El verdadero valor de la IA a menudo se extiende más allá de cálculos simples tales como “X horas ahorradas a Y dólares por hora". Cuando la automatización elimina tareas repetitivas, los equipos pueden centrarse en iniciativas estratégicas, impulsar la innovación y contribuir a resultados de mayor valor. Este efecto en cascada amplifica el ROI de la IA mucho más allá de las ganancias iniciales de eficiencia.

Igualmente importante es reconocer el costo de la inacción. Los retrasos en mejorar un proceso crítico pueden significar ingresos perdidos, disminución de la competitividad y menor retención de clientes. Enmarcar la IA como una necesidad estratégica —no como un gasto discrecional— fortalece su caso de inversión.

Ejemplo del mundo real: Chobani

Vea el ejemplo de Chobani. Utilizando IA para agilizar sus procesos financieros, la empresa logró una reducción del 75% en el tiempo dedicado a los gastos. Esto liberó a su equipo financiero del trabajo administrativo y le permitió centrarse en iniciativas más estratégicas tales como el análisis financiero y la mejora del compliance.

Paso 4: seguimiento de métricas del mundo real después de la implementación

Una vez que su solución de IA esté en funcionamiento, pase de las proyecciones a los datos de rendimiento utilizando una herramienta de medición de IA. Es importante centrarse en métricas que demuestren si la solución está sirviendo como se pretende:

• Mida los KPI antes y después para confirmar los resultados
• Monitorear las tasas de adopción y uso para garantizar que la solución se utilice eficazmente
• Rastree los impactos descendentes. ¿La mejora en el rendimiento generó en un departamento una más rápida salida al mercado y en otro un aumento de ingresos?

Un modelo de consumo transparente le ofrece una visibilidad completa de lo que se utiliza, con qué frecuencia y dónde está generando valor. Estos conocimientos le permiten optimizar el rendimiento, comunicar los resultados claramente, y justificar la inversión continua o ampliada.

Agentes de IA pueden ser una herramienta poderosa para esto. Estos agentes están impregnados de experiencia en procesos de negocio, lo cual les da la capacidad de razonar, tomar decisiones y adaptarse a condiciones dinámicas. También pueden automatizar trabajos que consumen mucho tiempo en funciones de negocio tales como la cadena de suministro, las compras corporativas y las finanzas.

Ejemplo del mundo real: Nestlé

Nestlé tenía dificultades con procesos de gastos lentos y basados en papel que eran propensos a errores. Implementando herramientas impulsadas por IA en SAP Concur, pudieron rastrear y medir mejoras significativas. La empresa logró una eliminación del 100% de los procesos manuales para gestión de gastos y vio un aumento de 3 veces en la eficiencia de los empleados al crear informes.

Paso 5: incluya retornos cualitativos y estratégicos

Conclusión clave: al evaluar el éxito de la IA, considere tanto las ganancias financieras medibles como los beneficios estratégicos a largo plazo.

No todos los retornos aparecen en un informe financiero, especialmente al principio. Es importante incluir retornos cualitativos y estratégicos al elaborar su caso de negocio y evaluaciones de progreso.

Algunas organizaciones lograron hasta un 300% de mejora en la productividad diaria automatizando procesos rutinarios tales como la entrada de datos, el procesamiento de pedidos y el soporte al cliente.³ Los equipos de ventas también han reportado aumentos de productividad de hasta un 90% gracias a flujos de trabajo optimizados y un mejor acceso a los datos de los clientes. Estas ganancias no solo son cuestión de tiempo ahorrado, sino que liberan a los equipos para que se enfoquen en trabajos de mayor valor.⁴

Los costos operativos también pueden disminuir drásticamente. Simplificando las operaciones y reduciendo la necesidad de integraciones complejas, las empresas pueden ahorrar hasta un 70% del tiempo que antes dedicaban a gestionar y mantener sistemas.⁵

Algunas otras cosas a considerar:

• Ciclos de experimentación más rápidos: la IA puede acelerar la innovación
• Retención de talento a través de la innovación: las personas quieren trabajar para empresas con visión de futuro
• Diferenciación competitiva: la adopción temprana puede darle una ventaja significativa en el mercado
• Preparar su infraestructura para el futuro: invertir en IA hoy construye una base más resiliente y adaptable para el mañana

Por último, la inteligencia artificial puede mejorar significativamente la experiencia y retención del cliente. Las empresas han visto una finalización más rápida de las transacciones, menos problemas de servicio y tasas de satisfacción más altas reduciendo la rotación hasta en un 55%⁶.

Ejemplo del mundo real: SA Power Networks

SA Power Networks enfrentaba el desafío de gestionar una infraestructura envejecida en un área vasta y escasamente poblada. Usando una aplicación impulsada por IA, no solo ahorraron USD 1M en un solo año, sino que también lograron una tasa de éxito del 99% en la identificación de postes proclives a corroerse. La solución de IA también les brindó acceso a los técnicos de campo a 50 años de historial de activos con consultas simples en lenguaje natural para mejorar la seguridad y confiabilidad.

Paso 6: construya un ciclo de feedback para la justificación continua

Conclusión clave: cree un ciclo de feedback para refinar modelos, descubrir nuevas oportunidades. y mantener el valor de negocio de la IA a lo largo del tiempo.

Las tecnologías de IA mejoran a medida que aprenden de nuevos datos. Las organizaciones más exitosas establecen un ciclo de feedback que rastrea los resultados, refina los modelos y aplica los conocimientos a futuras iniciativas.

Este ciclo de feedback garantiza que su inversión en IA continúe generando valor mucho después de la implementación inicial. También lo ayuda a identificar nuevos casos de uso, optimizar soluciones existentes y construir sus éxitos.

Un conjunto de herramientas puede ayudarlo a construir, ampliar y orquestar soluciones de IA a escala. Con gestión y gobernanza centralizadas, los agentes de IA pueden alinearse con las necesidades del negocio y revelar nuevas oportunidades en toda la organización.

Explorando continuamente nuevos casos de uso, desarrollando soluciones personalizadas y extendiendo la IA a su propio ritmo, usted transforma la IA para que pase de ser un solo proyecto a ser un motor de crecimiento continuo.

Comenzar su recorrido de IA

Lograr un ROI medible con IA a menudo es más sencillo de lo que parece. Usted no necesita tener todas las respuestas para comenzar. Solo necesita el plan correcto, las personas correctas y el apoyo correcto.

Ya sea que esté definiendo su primera prueba de concepto de IA o escalando la IA a nivel empresarial, elija tecnologías que sean relevantes, confiables y responsables.

Estos sistemas deben estar protegidos por medidas de seguridad de extremo a extremo, incluyendo inteligencia frente a amenazas y gestión de vulnerabilidades, y gobernados por políticas de datos sólidas para garantizar una gestión responsable, privacidad, y compliance legal.

Incorporados en los procesos de negocio fundamentales, ofrecen resultados tangibles que puede medir y sobre los cuales puede construir con el tiempo.

Para los ejecutivos, aquí hay una lista de verificación de liderazgo de seis puntos para ayudar a que su organización maximice el ROI:

• Comience cada proyecto de IA con un objetivo de negocio claramente definido para maximizar el impacto y garantizar el apoyo ejecutivo
• Modele el ROI a través de casos de uso específicos y de alto valor y adopte una perspectiva a varios años para fortalecer su caso de inversión
• Establezca una clara línea base de rendimiento para medir el verdadero impacto de la IA y resaltar el costo de la inacción
• Utilice métricas y herramientas de seguimiento transparentes posteriores a la implementación para demostrar valor y guiar futuras inversiones en IA.
• Al evaluar el éxito de la IA, considere tanto las ganancias financieras medibles como los beneficios estratégicos a largo plazo
• Cree un ciclo de feedback para refinar modelos, descubrir nuevas oportunidades. y mantener el valor de negocio de la IA a lo largo del tiempo