Cómo están las empresas midiendo el ROI de la IA

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1 de octubre | Por Juan Merodio

Hay una anécdota que resume la mayoría de los errores que veo cuando una empresa mide el retorno de la inversión (ROI) de la IA generativa: la famosa “Fábrica Soviética de Clavos”.

Cuentan que, en los años 20, el planificador central soviético fijó cuotas de producción para resolver la escasez de clavos. Cuando el objetivo se midió por volumen, las fábricas inundaron el mercado con microclavos inútiles. Cuando el indicador cambió a peso, tuvieron la brillante idea de hacer clavos gigantes que nadie podía usar. Sobre el papel, las cuotas se cumplían y las primas se cobraban. En la realidad, no había clavos que sirvieran para nada.

¿Mito o historia exagerada? Da igual. La moraleja es la Ley de Goodhart: “cuando una medida se convierte en objetivo, deja de ser una buena medida”. Si confundes el indicador con el resultado, puedes optimizar algo… que no te acerca a tu meta de negocio.

Eso es exactamente lo que está ocurriendo con muchos marcos para evaluar el ROI de la IA generativa (y su evolución, la IA agéntica: sistemas que actúan, orquestan pasos y toman decisiones dentro de límites) cuando se obsesionan con ahorros inmediatos “en millones” en plazos de semanas. Es medir los clavos por peso.

 

La narrativa equivocada: ROI como ahorro “en millones” a 90 días

Un informe muy difundido sostiene que el 95 % de los proyectos de IA generativa “fracasan” porque no devuelven “millones” en ahorro directo y rápido. Traducido: si no recortas externamente X millones ya, la IA “no funciona”.

Ese marco desconecta la métrica del resultado. La realidad que vemos en la empresa es otra:

• En los últimos 18 meses, CFO, CPO y COO han pasado de usar IA generativa para tareas de bajo valor (emails, resúmenes, actas) a integrarla en procesos estratégicos: previsión financiera, compras complejas, logística, calidad, planificación de fuerza laboral y ciberseguridad.
• El impacto se refleja en experiencia de cliente, posición competitiva y velocidad organizativa, no solo en un coste externo que desaparece de una línea del P&L.
• Los ejecutivos más avanzados esperan retornos significativos en 3-10 años, con beneficios crecientes a medida que construyen datos, capacidades, gobierno y adopción. Exactamente lo que ocurrió con internet (90s), eCommerce (2000s) y cloud (2010s).

Decir que “no hay ROI” porque no hay payback millonario inmediato es tan útil como premiar clavos por tonelada. Puedes “ganar” el indicador y perder el mercado.

 

Lo que SÍ produce retorno: de tareas a capacidades

Pongamos foco. ¿Dónde aparece el valor real de la IA generativa hoy?

1. Productividad con calidad
   Menos tiempo en tareas repetitivas; más foco en lo que genera margen. Pero ojo: la métrica no es solo “horas ahorradas”, sino tiempo-a-entrega, tasa de primera pasada correcta (First-Pass Yield), retrabajo y satisfacción del usuario interno.
2. Crecimiento y experiencia de cliente
   Mejor discovery, ventas asistidas, autoservicio, personalización. Métricas: conversión, valor medio de pedido, NPS/CSAT, coste de adquisición y churn.
3. Riesgo y resiliencia
   Mejor detección de anomalías, cumplimiento y respuesta a incidentes. Métricas: tiempo de detección y contención, falsos positivos, pérdidas evitadas.
4. Velocidad organizativa
   Capacidad de iterar productos y procesos a ritmos antes imposibles. Métricas: ciclos de release, lead time de decisiones, adopción activa, porcentaje de procesos “touchless”.
5. IA agéntica: de sugerir a ejecutar
   Pasar de “copilotos” que redactan a agentes que coordinan flujos end-to-end (por ejemplo, un agente de procurement que lanza una RFP, compara propuestas, simula escenarios con riesgos y prepara la recomendación, todo bajo políticas). Métricas: tiempo total de ciclo, pasos manuales eliminados, calidad del resultado y cumplimiento.

 

Un marco práctico para medir ROI sin caer en la trampa de Goodhart

Propongo un marco de 7 pasos que uso con empresas que asesoro para conectar actividad de IA con resultado de negocio sin sesgos de corto plazo.

1) Define un North Star por dominio (no por herramienta)

• Finanzas: exactitud de forecast, Cash Conversion Cycle, coste de capital evitado, cobros acelerados.
• Operaciones: Lead Time extremo a extremo, First-Pass Yield, Scrap/Defectos, On-Time Delivery.
• Ventas/Marketing: tasa de conversión, CAC/LTV, NPS, upsell/cross-sell.
• Riesgo/Compliance: pérdidas evitadas, tiempos de auditoría, falsos positivos/negativos.

 

2) Mapa de valor por caso de uso

Para cada caso, documenta:

• Dolor y baseline (datos de los últimos 3-6 meses).
• Hipótesis de mejora (qué cambia con IA, por qué y cuánto).
• Métricas de 1ª y 2ª capa (resultado y leading indicators).
• Dependencias (datos, integración, personas, gobierno).
• Riesgos y salvaguardas (privacidad, sesgo, seguridad).

 

3) Crea un P&L de IA por capas

• Capa 1 – Ahorro: horas evitadas x coste hora, reducción de licencias, menos externalizaciones, menos reprocesos.
• Capa 2 – Crecimiento: ingresos incrementales por conversión, upsell, retención.
• Capa 3 – Riesgo evitado: fraudes/errores evitados, multas potenciales, interrupciones.

Asigna probabilidades y ventanas temporales (3-12-36 meses). Sé conservador.

 

4) Métricas de aprendizaje y adopción (el “retorno del aprendizaje”)

• % usuarios activos semanales, profundidad de uso (tareas/semana), satisfacción.
• Tiempo a la primera recomendación útil, tasa de aceptación de sugerencias, calidad percibida.
• Tasa de automatización parcial/total por proceso.
  Estos indicadores son críticos para pasar de piloto a escala. Sin adopción real, no hay ROI.

 

5) Gobernanza y riesgo desde el día 0

• Data y seguridad: clasificación de datos, redacción de prompts segura, red-team de modelos, guardrails de ejecución de agentes.
• Compliance: trazabilidad, registros de decisiones, revisión humana en puntos críticos.
• Ética: sesgos, explicabilidad cuando impacta en personas, mecanismo de reclamación.

 

6) Time-to-Value, no sólo Payback

Mide el TTV (tiempo hasta primer valor) y velocidad de iteración (semanas por release de mejora). Si tu TTV baja de 12 semanas y cada release sube 10-20 % el KPI objetivo, estás construyendo ventaja.

 

7) Escala orquestada: de copilotos a agentes

Planifica un roadmap por horizontes:

• H1: copilotos de productividad (90 días).
• H2: procesos semi-automatizados con humanos en el loop (6-12 meses).
• H3: agentes que orquestan end-to-end con salvaguardas (12-24 meses).

 

 

Casos frontera: donde el ROI exige mirar más lejos

• Ensayos clínicos con gemelos digitales (Unlearn)
  Gemelos generados por IA para reducir o sustituir placebos. Valor: ensayos más cortos, más pacientes en tratamiento activo, costes menores y terapias antes al mercado. ¿Payback inmediato? No siempre. ¿Impacto? Enorme sobre vidas y time-to-market.
• Transcripción clínica y documentación automatizada
  La IA “escucha” la consulta, redacta la nota y codifica.
  ROI más allá de horas: menos burnout, mejor relación médico-paciente, menor error por mejor documentación, facturación más precisa.
• Forecast de caja en empresas mid-market
  La IA mejora visibilidad de posiciones y escenarios.
  Métricas: exactitud de forecast, desviaciones vs. real, líneas de crédito utilizadas, coste de capital evitado. Cuando tu negocio vive de la liquidez, esto es ventaja competitiva pura.
• Agentes de negocio
  Desde procurement (RFP-negociación-riesgo) a collections (secuencia de cobro, propuesta, ejecución).
  Métricas: días de ciclo, toques manuales, recuperado por segmento, satisfacción del proveedor/cliente. El retorno es velocidad y fricción reducida, que preceden al euro en resultados.

 

“Retorno del aprendizaje”: la métrica que muchos ignoran

Los modelos tradicionales de ROI colapsan con tecnologías transformadoras porque asumen insumos estables y entornos estáticos. La IA generativa cambia qué puedes medir y cómo trabajas.

Mide explícitamente:

• Tiempo hasta el primer caso útil (<8 semanas).
• % de usuarios activos (>60 % en el colectivo objetivo).
• Profundidad de uso (tareas/semana por usuario).
• Tasa de aceptación de sugerencias (y razones de rechazo).
• Tasa de automatización parcial por proceso.
• Curva de aprendizaje de prompts y políticas (errores por 100 ejecuciones).
• Impacto en clima/eNPS (sí, también importa).

Cada iteración acorta la distancia entre análisis y acción. Ese músculo organizativo es lo que, en 12-24 meses, separa a los que escalean de los que coleccionan pilotos.

 

Cómo evitar Goodhart con IA: checklist de 90 días

Se refiere a la Ley de Goodhart, formulada por el economista Charles Goodhart, que establece que: «Cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida

1. Elige 3 casos con dolor claro y datos listos (una en Operaciones, una en Cliente, una en Finanzas).
2. Define baseline y North Star por caso (usa 3-5 métricas máximo: 2 de resultado, 2 de proceso, 1 de adopción).
3. Limita el alcance a un segmento o equipo (piloto controlado, 6-8 semanas).
4. Implementa guardrails: privacidad, trazabilidad, revisión humana donde haya impacto en personas o dinero.
5. Instrumenta todo (telemetría de uso, calidad, tiempos, errores). Sin datos no hay mejora.
6. Cierra el piloto con una “cuenta de resultados de IA” por capas (ahorro, crecimiento, riesgo) + métricas de aprendizaje.
7. Decide “seguir / escalar / aparcar” según umbrales predefinidos. No te enamores del caso: enamórate de la evidencia.
8. Plan H2-H3: evoluciona de copiloto a agente en el caso con mejor señal (amplía integración y automatización).

 

Costes que debes modelar (y que muchos olvidan)

• Datos: limpieza, calidad, catalogación, redacciones seguras (para no filtrar ni “alucinar”).
• Integración: conectar con sistemas de verdad (ERP/CRM/BI). El valor está en el flujo, no en el chat.
• Seguridad y compliance: red-team de prompts/modelos, auditoría, controles de ejecución de agentes.
• Cambio: formación, diseño de procesos, gestión de adopción (sin esto, el ROI se evapora).
• MLOps/LLMOps: monitoreo, versiones, evaluación continua, coste de inferencia y caching.
• Iteración: presupuesto para mejoras quincenales. La IA es producto vivo, no proyecto puntual.

 

¿Y si “la IA no es para tanto”?

Encontrarás economistas que estiman impactos modestos en PIB o automatización total de tareas. La prudencia siempre ayuda. Pero confundir escepticismo sano con parálisis te deja fuera de juego.
La historia es consistente: internet, eCommerce, cloud parecieron poco rentables al principio si mirabas solo el coste inmediato. El retorno real fue la agilidad: lanzar más rápido, probar barato, escalar sin fricción. La IA generativa y agéntica va por el mismo camino… solo que más rápido.

No esperes a que el Excel te muestre “millones” para moverte. Para cuando “cuadre”, puede que otro ya haya redefinido tu categoría.

 

Señales de que vas por la buena ruta

• Tu comité habla en métricas de negocio, no en “tokens, prompts o parámetros”.
• Tienes product owners de IA por dominio, con accountability de KPIs (no del modelo).
• Tus pilotos duran semanas, no meses; cada release mejora 10-20 % la métrica objetivo.
• La adopción crece y disminuye el workaround (la gente no “se salta” la IA).
• Ya operas un par de agentes en producción con guardrails y auditoría.

Si nada de esto ocurre, no es que “la IA no tenga ROI”. Es que estás midiendo clavos por peso.

 

Conclusión: mide lo que importa, no lo que es cómodo

El ROI de la IA generativa y la IA agéntica no cabe en una celda que diga “ahorro en millones a 90 días”.
Caben en tres cajas: productividad con calidad, crecimiento medible y riesgo evitado; y se activan con una capa transversal: velocidad organizativa y adopción.

No repitas la historia de la fábrica soviética. Define insumos correctos (datos, procesos, personas, gobierno) y une tus indicadores a resultados que de verdad mueven el negocio.
La penalización hoy no es Siberia; es la irrelevancia.

Empieza pequeño, mide bien, escala rápido. Esa es la diferencia entre “jugar con IA” y construir ventaja sostenible con ella.

 

 

1) ¿Cuál es un buen primer KPI para un proyecto de IA generativa?
Elige uno de resultado y uno de proceso. Ejemplo en soporte: tiempo de resolución y tasa de solución en primer contacto. Complementa con adopción (usuarios activos semanales). Con eso puedes tomar decisiones sin autoengañarte.

2) ¿Cómo justifico inversión si el payback es >12 meses?
Presenta un P&L por capas: ahorro (corto), crecimiento (medio) y riesgo evitado (variable). Añade métricas de velocidad (TTV y releases) y aprendizaje. Muchos consejos de administración aceptan 18-24 meses si ven evidencia de adopción y mejoras sostenidas.

3) ¿Cuándo pasar de copilotos a agentes?
Cuando tengas: (a) datos e integraciones confiables, (b) guardrails claros (quién puede hacer qué), (c) adopción alta en el proceso actual y (d) métricas que demuestren estabilidad. Empieza con agentes en dominios acotados (p. ej., reconciliación de facturas hasta el borrador de contabilización).

4) ¿Qué hago si los usuarios “no confían” en la IA?
No intentes “convencer”, diseña para la confianza: explica el porqué de cada recomendación, muestra fuentes, permite feedback y aprieta la calidad en quick wins visibles. La confianza es un outcome de la experiencia y de aciertos repetidos.

5) ¿Y si mi sector es regulado (finanzas/salud)?
Más razón para gobernanza desde el día 0: clasificación de datos, revisión humana obligatoria en puntos críticos, logging detallado, auditoría y evaluación de sesgos. Prioriza casos de bajo riesgo regulatorio al inicio (documentación, búsqueda semántica, reconciliaciones) y avanza por fases.

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