En un entorno donde la Inteligencia Artificial (IA) representa un avance trascendental para los negocios, surge una pregunta clave: ¿cómo garantizar que las inversiones en Inteligencia Artificial generen un retorno claro y significativo?
Este debate cobra relevancia en medio de un panorama en el que muchas organizaciones persiguen la automatización masiva con la promesa de reducir costos y aumentar la productividad. Sin embargo, el camino hacia una verdadera rentabilidad aún presenta desafíos importantes.
Según la Encuesta Pulso sobre la IA del segundo trimestre de 2024 realizada por Forrester, “casi la mitad de los tomadores de decisiones respecto de IA esperan rentabilidad en un plazo de uno a tres años, mientras que el 44 % predice un período más largo”. Esta tensión entre la necesidad de resultados rápidos y la naturaleza estratégica de la IA genera una dinámica compleja en las empresas que buscan justificar sus inversiones.
¿Cómo aumentar el retorno sobre las inversiones en Inteligencia Artificial?
El camino hacia un retorno efectivo sobre las inversiones en Inteligencia Artificial no se trata de implementar tecnología de forma indiscriminada. Más bien, las organizaciones deben concentrarse en resolver problemas específicos y asegurarse de que sus proyectos respondan a una demanda real.
1. Proyectos pequeños y prototipos con impacto inmediato
Una estrategia efectiva es comenzar con proyectos pequeños que tengan objetivos claros y predecibles. Según Jeb Horton, vicepresidente senior de servicios globales en Hitachi Vantara, «es crucial se centra en casos de uso que mejoren procesos clave y utilicen los recursos de manera eficiente». Este enfoque no solo asegura beneficios inmediatos, sino que también facilita el escalado gradual sin riesgos financieros desproporcionados.
Los talleres de IA, que involucran a los clientes en la definición de necesidades y soluciones, permiten desarrollar prototipos rápidamente, resolviendo problemas críticos y aumentando el valor agregado desde el principio. Esto es fundamental para evitar iniciativas a gran escala con retornos inciertos.
2. Adopción de modelos de consumo flexible
La demanda de infraestructura tecnológica para IA continúa creciendo, pero es esencial evitar costos innecesarios. El modelo de consumo flexible permite a las empresas utilizar solo los recursos que necesitan, alineando sus inversiones con los objetivos comerciales y presupuestos disponibles. Este enfoque no solo mejora el ROI, sino que también reduce la presión sobre los costos iniciales asociados con la implementación de IA.
Horton enfatiza que “el consumo flexible debe adaptarse a las necesidades específicas del cliente, ofreciendo términos claros y evitando cargas operativas innecesarias”. Esta flexibilidad puede marcar la diferencia entre un proyecto sostenible y uno que terminará convirtiéndose en un gasto recurrente sin retorno.
3. Evitar gastos improductivos en IA
Uno de los mayores riesgos para las empresas es invertir en funciones de IA que, aunque innovadoras, no aportan valor comercial real. Es fundamental cuestionarse si una iniciativa generará beneficios tangibles o si simplemente se está adquiriendo una tecnología que carece de impacto en los resultados del negocio.
Este enfoque pragmático permite evitar errores del pasado, como ocurrió con proyectos de transformación digital y adopción de la nube que, en muchos casos, no cumplieron las expectativas.
Perspectivas y desafíos de la IA
El mercado de la IA oscila entre grandes ambiciones y un enfoque pragmático. Aunque el potencial es innegable, las empresas deben equilibrar la innovación con objetivos claros y alcanzables. Los proyectos exitosos de IA deben ser graduales, medibles y enfocados en generar beneficios específicos. De lo contrario, podrían convertirse en inversiones sin retorno claro, perpetuando el ciclo de promesas incumplidas.
En un panorama donde la IA es tanto una oportunidad como un desafío, las organizaciones tienen en sus manos las herramientas para maximizar el retorno sobre sus inversiones. Con estrategias enfocadas en resolver problemas reales, modelos de consumo flexibles y un enfoque pragmático, la promesa de la Inteligencia Artificial puede convertirse en una realidad rentable y transformadora para los negocios.
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