Guía del operador para generar ROI desde la IA

Para todos sus aspectos positivos, el auge de la inteligencia artificial también ha creado un desafío fundamental para los operadores. A pesar de la importante inversión en la adopción de la IA, muchos operadores todavía no ven una ROI significativa materializarse en el balance general.

En efecto, mientras que el gasto global en IA se espera que alcance $632 mil millones para 2028, un análisis de MIT encontró que solo alrededor del 5% de los pilotos de IA empresariales entregan retornos financieros medibles, con la gran mayoría generando poco o ningún ROI. Esta brecha ha creado una presión creciente sobre los operadores para traducir dólares en impacto, lo que a menudo lleva a recursos malgastados en pilotos fallidos o inversiones apresuradas en soluciones que parecen prometedoras en papel pero no cumplen en la práctica.

La realidad es que el éxito en la era de la IA no se definirá simplemente por la novedad o la sofisticación de una nueva tecnología, sino por cómo los equipos pueden ser discernidores al entender sus desafíos fundamentales y elegir soluciones habilitadas por tecnología que entreguen valor real. No hay una solución mágica para hacerlo bien, pero algunas consideraciones pueden ayudar a que su equipo se mueva en la dirección correcta.

Evite el impuesto de urgencia

Una de las barreras clave para el ROI de la IA es dejar que el miedo a quedarse atrás guíe la toma de decisiones. Cuando esta mentalidad influye en la estrategia, las organizaciones pueden pagar un impuesto de urgencia, quemando tiempo valioso, energía y recursos en un esfuerzo por mantenerse al día con las últimas tendencias.

Las fuerzas internas y externas pueden desencadenar esa presión. Cuando el liderazgo ve a un competidor promocionando una nueva capacidad de IA, puede seguir una rápida caída en la trampa de la comparación, y lo que comienza como un deseo de mantenerse relevante rápidamente se convierte en una carrera reactiva para responder.

Las inversiones realizadas desde este punto de partida fallan por muchas razones, pero una de las más comunes es la falta de preparación. Mientras que un competidor puede ofrecer un producto o servicio similar, la base de datos o la madurez operativa de una organización pueden no ser lo suficientemente fuertes como para respaldar la misma tecnología, convirtiendo lo que parece ser un movimiento estratégico en una apuesta arriesgada.

Es por eso que los gerentes y directores más cercanos a las operaciones diarias a menudo están mejor posicionados para informar las decisiones tecnológicas. Cuando una tecnología aparentemente indispensable llega al mercado, estos equipos deben ser asignados para evaluar primero si hay un problema claro que pueda resolver y si la organización está realmente lista para respaldarlo. Debido a que entienden dónde existe la fricción, dónde se pierde el tiempo y dónde la tecnología podría tener un impacto, pueden ayudar a basar las decisiones de IA en la realidad operativa en lugar de perseguir la novedad.

Realice una auditoría de bicicleta

Otro error común en la adquisición de tecnología es comprar de más. Esto difiere del impuesto de urgencia porque ocurre después de determinar que existe una necesidad real y que está operativamente listo para comprar una solución de IA. En este punto, la pregunta no es “¿necesitamos algo” sino “¿qué necesitamos realmente”?

Este problema es particularmente prevalente en industrias con una gran cantidad de legado, como la logística, que ha pasado de 0 a 60 con posibilidades tecnológicas en los últimos años. Donde una vez nuestro desafío era abordar complejidades modernas con sistemas y procesos obsoletos, hoy es elegir entre las listas de deseos tecnológicas infinitas disponibles de proveedores de terceros o a través del desarrollo interno.

Una “auditoría de bicicleta” puede ayudar enormemente antes de llegar al punto de compra. Desafía a los responsables de la toma de decisiones a responder a una pregunta simple: ¿Necesitamos un Ferrari o una bicicleta? A los equipos de tecnología ambiciosos les encanta soñar en grande, y los proveedores de terceros generalmente apuntan a ofrecer su solución de nivel superior desde el principio. Ambos son válidos, pero invertir en caballos de fuerza de nivel Ferrari no tiene sentido cuando una bicicleta lo llevará a donde necesita ir.

Auditoría con métricas

Una forma de tomar esa decisión es entender el problema que se intenta resolver a través de tres niveles de métricas: Principal, Secundario y Terciario. Evaluar los tres juntos ayuda a aclarar dónde existe la fricción, qué se parece al rendimiento óptimo en cada capa y cuánta inversión es necesaria para cerrar la brecha.

Las métricas terciarias representan comportamientos operativos básicos. A menudo, las ineficiencias significativas viven en esta capa, y las soluciones de nivel de bicicleta que permiten mejoras como la captura de datos más limpia y la ejecución más eficiente pueden tener un gran impacto con una inversión relativamente pequeña.

Las métricas secundarias reflejan los verdaderos impulsores del rendimiento, como las tasas de conversión de clientes y otros elementos que los equipos pueden influir a través de una mayor productividad. Resolver ineficiencias aquí generalmente requiere algo más avanzado que una bicicleta pero menos complejo que un Ferrari, como una automatización sofisticada que pueda manejar conjuntos de datos más grandes.

Las métricas principales son las grandes rocas como los ingresos. Esta es donde las soluciones de nivel Ferrari tienden a aparecer. Generalmente, es tecnología de alto valor que promete un impacto material en la línea de fondo. Aunque vale la pena explorar, es fundamental recordar que a menos que se aborden primero los desafíos secundarios y terciarios, estas soluciones pueden no alcanzar su verdadero potencial de ROI.

Las inversiones más pequeñas y dirigidas en los niveles inferiores a menudo son el mejor lugar para comenzar porque tienden a entregar resultados rápidos. También crean oportunidades para aprender qué funciona mientras se proporcionan ganancias incrementales que se acumulan con el tiempo, lo que en última instancia ayuda a construir hacia el mismo o mayor impacto total que las inversiones más grandes, con mucho menos riesgo.

Juntos, la auditoría de bicicleta y este marco de métricas de tres niveles ayudan a las organizaciones a mitigar el riesgo al ajustar el tamaño de las soluciones a los problemas reales. El punto no es evitar la IA avanzada, sino comenzar pequeño resolviendo los problemas más impactantes con la menor inversión requerida y escalando desde allí.

Sea estratégico sobre los socios de startup

El reciente aumento en el capital de riesgo relacionado con la IA ha inundado el mercado con nuevos startups. Estos disruptores vendrán a la mesa con presentaciones que prometen innovación y resultados lo suficientemente convincentes como para convencer incluso a los equipos de adquisición más discernidores.

Pero tenga cuidado: tanto los productos como las personas detrás de muchos de estos recién llegados a menudo son inexpertos. Convertirse en un adoptador temprano conlleva un riesgo inherente, incluida la posibilidad de que pueda estar construyendo el producto junto con ellos sin saberlo. Aunque eso puede ofrecer una ventaja, debe ser una elección consciente, porque cuando se intenta mover la aguja en problemas con implicaciones financieras reales, gastar recursos valiosos para ayudar a un proveedor a perfeccionar su última actualización puede introducir dolores de cabeza innecesarios.

Una vez que un proveedor se integra, gran parte del resultado se encuentra fuera de su control. Su hoja de ruta, escalabilidad de soporte al cliente, dinámica de precios y capacidad para mantener el rendimiento a medida que crecen están sujetos a cambios. Esos cambios pueden dar forma al valor a largo plazo de la asociación de maneras que no son completamente visibles al comienzo.

Navegar por esa incertidumbre requiere paciencia y discernimiento al principio. Tomar el tiempo para validar una solución a través de un concepto de prueba, comprender los compromisos contractuales antes de una integración más profunda y hablar directamente con usuarios existentes ayuda a los equipos a elegir proveedores que estén posicionados para entregar valor durante la vida de la asociación.

Hacer que la IA genere dividendos

Tomadas en conjunto, estas consideraciones refuerzan la realidad de que practicar un buen discernimiento es el primer y más factor crítico para generar ROI desde la IA. Cuando los equipos se enfocan en identificar la fricción real, los resultados mejoran porque se eliminan las ineficiencias y el tiempo se reasigna a tareas de mayor valor. Eso es lo que realmente se parece al ROI, y solo se gana a través de la disciplina, la claridad y la toma de decisiones pragmáticas que benefician la línea de fondo con el tiempo.