Mide el ROI de la IA
Es difícil medir el ROI de la IA, pero no dejes que eso te desanime. Utiliza esta evaluación para cuantificar el impacto, de modo que puedas demostrar su valor, obtener financiación y mantener el impulso.
Tiempo de preparación
0 m
Tiempo de ejecución
2-3 horas
Personas
2-10 (o más)
RESUMEN DE 5 SEGUNDOS
- Crea una lista de líderes que puedan estimar la preparación, la adopción y las ventajas de la IA de su equipo.
- Pide a estos líderes que hagan una breve evaluación de las métricas de ROI de la IA.
- Analiza y comparte los resultados para determinar la mejor métrica de IA en la que centrarse.
QUÉ NECESITAS
Recursos de la estrategia
Cómo medir el ROI de la IA
Aprende a medir el impacto de las inversiones en IA para demostrar su valor, obtener financiación y mantener el impulso.
¿Qué es el ROI de la IA?
El ROI de la IA es el valor que una organización obtiene de sus inversiones en inteligencia artificial. Pero el ROI no es solo un número. Con una tecnología tan novedosa como la IA, los beneficios deben medirse por etapas, desde la adopción y la eficiencia hasta la calidad y la innovación.
¿Por qué es difícil medir el ROI de la IA?
Hasta ahora, el 96 % de los ejecutivos afirma que sus iniciativas de IA han tenido poco impacto significativo. Parte del problema es que tienen dificultades para medir el rendimiento de las inversiones en IA.
El ROI de la IA es difícil de medir porque tanto las ventajas como los límites pueden ser confusos.
- Las ventajas suelen ser indirectas y no siempre cuantitativas (microeficiencias, mejor calidad, mejores ideas, colaboración más fluida).
- La atribución es complicada, porque los cambios en la IA suelen ocurrir junto con los cambios en los procesos y la organización.
- Los modelos de ROI tradicionales no se ajustan a una capacidad integrada en constante evolución.
- El valor aparece en diferentes plazos a medida que los equipos utilizan la IA para explorar, optimizar, mejorar y, después, transformarse.
- La mayoría de las organizaciones siguen en modo prueba piloto/experimentación, en el que aprender es más importante que ganar.
- Los costes suelen ser más fáciles de ver que las ventajas, especialmente para los líderes financieros.
- No hay una única "unidad de valor" acordada (por ejemplo, tiempo ahorrado, ingresos, satisfacción, retención, etc.).
-
El valor obtenido depende en gran medida del comportamiento humano, la confianza y la adopción, no solo de la tecnología.
Los cálculos clásicos del ROI asumen aportes estables y una causa y efecto claros. La IA rara vez sigue ese patrón.
¿Por qué hacer la estrategia "Mide el ROI de la IA"?
Con la medición del ROI de la IA, se pasa de experimentos de IA imprecisos a inversiones centradas y responsables. Cuando cuantificas el impacto, incluso con métricas básicas, puedes demostrar el valor a los ejecutivos y a la junta directiva, mantener la financiación para lo que funciona y evitar el escepticismo.
La medición del ROI también alienta a los equipos a conectar su actividad de IA con resultados empresariales reales, no solo con la novedad.
En resumen, medir el ROI de la IA no consiste en calcular números perfectos: se trata de tomar decisiones más inteligentes sobre qué escalar, qué detener, dónde redoblar esfuerzos y cómo mantener el impulso.
¿Qué mides para ver el ROI de la IA?
En Atlassian, vemos que el valor de la IA surge en cuatro áreas: exploración, optimización, mejora y transformación. El valor se obtiene con el tiempo y se mide con métricas únicas. Centrarse en las medidas correctas es esencial para evitar juzgar erróneamente el progreso o reducirlo demasiado pronto.
Explorar la IA: permites que los equipos experimenten y vean qué pueden hacer con la IA. Concéntrate en medir la adopción con métricas como:
- Superusuarios y usuarios activos semanales o mensuales de la IA
- Laboratorios o incubadoras de IA formados
- Pruebas piloto o experimentos de IA ejecutados
Participación en el hackatón de IA
Optimización con IA: utilizas la IA para hacer que los flujos de trabajo actuales del equipo sean más rápidos o económicos. Concéntrate en medir la eficiencia con métricas como:
- Duración del ciclo por flujo de trabajo
- Ahorro de tiempo por tarea con la IA
- Tasa de automatización
Reducción de costes atribuible a la IA
Mejora con la IA: con la IA logras que los resultados del equipo sean de mayor calidad. Concéntrate en medir la calidad con métricas como:
- Precisión, calidad o coherencia de la actividad
- Adhesión a las normas
- CSAT
KPI empresariales anteriores a la IA
Transformación con la IA: utilizas la IA para ofrecer resultados organizativos superiores y crear nuevo valor. Concéntrate en medir la innovación con métricas como:
- Nuevos productos, funciones, patentes u ofertas
- Nuevos ingresos atribuibles a la IA
¿Cuándo mides el ROI de la IA?
Empieza a medir el ROI de la IA tan pronto como tu equipo u organización quiera usarla de forma intencionada. Lo que mides cambia según la etapa.
Desde el principio, el objetivo es la adopción y el aprendizaje. A medida que pasas de los experimentos a los flujos de trabajo reales y, luego, a los nuevos productos, puedes pasar gradualmente de la pregunta "¿La gente lo usa?" o "¿Es más rápido o más barato?" a "¿Es de mayor calidad?" y, por último, "¿Esto genera nuevos ingresos o una ventaja estratégica?".
Esta es una forma sencilla de pensar qué medir y cuándo:
- Exploración (primeros proyectos piloto, laboratorios, hackatones) → Mide la adopción y el aprendizaje (por ejemplo, el uso, el número de pilotos, la participación en los laboratorios de IA o las semanas de hackeo)
- Optimización (integración de la IA en los flujos de trabajo existentes) → Mide la eficiencia (por ejemplo, la duración del ciclo, el tiempo ahorrado por tarea, la tasa de automatización y los costes evitados)
- Mejorar (la IA mejora la calidad de los resultados del equipo) → Mide la calidad (por ejemplo, precisión, coherencia, índice CSAT, tasas de error en comparación con la línea base anterior a la IA)
- Transformación (nuevos productos/modelos empresariales con tecnología de IA) → Mide la innovación y el ROI financiero (por ejemplo, los nuevos ingresos atribuibles a la IA, la adopción de nuevas funciones, el impacto en los márgenes)
¿Cuáles son los beneficios de medir el ROI de la IA?
Al hacer un seguimiento de los resultados en los cuatro modos de valor de la IA (exploración, optimización, mejora y transformación), puedes:
- Ayudar a los líderes a decidir dónde redoblar sus esfuerzos o dónde detenerse mostrando qué casos prácticos de IA realmente ofrecen un valor cuantificable.
- Generar confianza entre los ejecutivos y las partes interesadas convirtiendo los vagos experimentos de IA en resultados cuantificados.
- Garantizar que las ganancias de eficiencia se conviertan en un impacto empresarial real, como traducir el ahorro de tiempo y la automatización en capacidad y ahorros anuales claros.
- Crear un manual de estrategias repetible (línea base → implementación → medida → escalar o caducar) que pueda reutilizarse en proyectos de IA.
- Realizar un seguimiento del progreso de la IA a lo largo del tiempo para no juzgar erróneamente el progreso ni reducirlo demasiado pronto.
1. Haz una lluvia de ideas para una lista de participantes
Tiempo estimado: 10 min
La evaluación de las métricas del ROI de la IA está dirigida a los líderes organizacionales que pueden hablar sobre la IA en una función, una unidad de negocio o una región, no solo en su uso personal.
Para empezar, crea una lista de líderes que comprendan y puedan medir los siguientes elementos. Ahora mismo, céntrate en la cantidad por encima de la calidad, ya reducirás la lista en el siguiente paso.
- Preparación para la IA
- Accesibilidad de los datos (deuda de datos, documentación, sistemas)
- Acceso a herramientas de IA
- Cobertura de habilidades y capacitación
- Adopción de la IA
- Porcentaje aproximado de su organización que utiliza IA
- Eficiencia, calidad e innovación
- ¿Sus equipos ahorran tiempo o dinero?
- ¿Están mejorando la calidad y la coherencia?
¿Hay nuevas ofertas o fuentes de ingresos de la IA?
Los roles típicos incluyen:
- Altos ejecutivos (director de informática, director de datos, director técnico, director de productos, director de operaciones, director de recursos humanos, si procede)
- Líderes de unidades de negocio o regionales (p. ej., vicepresidente sénior de una región, director general de cada línea de productos)
- Líderes funcionales (p. ej., vicepresidente de ingeniería, vicepresidente de producto, vicepresidente de éxito del cliente, vicepresidente de finanzas, vicepresidente de marketing)
- Responsables de plataformas internas, datos e IA (por ejemplo, director de AI/ML, director de datos y análisis, etc.)
Consejo: piensa en los propietarios y los usuarios
¿Quién es el propietario de los presupuestos de cada función, unidad de negocio o región? ¿Qué equipos podrían utilizar en gran medida los datos o la información que provienen de tus herramientas de IA? ¿Quién será responsable de lograr los resultados finales de la IA? Esos son los tipos de personas que podrían incluirse en esta lista de posibles participantes.
2. Reduce la lista de participantes
Tiempo estimado: 10 min
Es el momento de reducir la lista a un número adecuado en función del tamaño de tu organización.
Para organizaciones pequeñas (≤500 personas):
De 3 a 8 líderes que cubren:
- Tecnología/Plataforma/Datos
Al menos de 2 a 3 funciones empresariales principales (por ejemplo, producto/ingeniería, GTM, operaciones)
Para organizaciones medianas (de 500 a 5000):
- De 8 a 20 líderes
Incluye al menos un líder por función principal o unidad de negocio
Para grandes empresas (>5000):
- De 10 a 30 líderes en:
- Principales unidades de negocio y regiones
- Funciones empresariales (TI, RR. HH., Finanzas)
- Producto/Ingeniería
- Al menos un propietario central de datos o IA
Consejo: evita la representación excesiva o insuficiente
Además de los expertos en IA y los líderes tecnológicos, incluye a líderes escépticos o neutrales para sacar a la luz las incidencias de adopción y preparación, así como a líderes empresariales para comprender mejor las oportunidades de innovar e influir en los ingresos.
3. Planifica el cronograma
Tiempo estimado: 5 min
El ciclo completo de evaluación y análisis suele tardar al menos entre 2 y 3 semanas o más. Determina cuándo necesitas que los resultados estén listos para la presentación y, a partir de ahí, vuelve a realizar la actividad para determinar:
- Fecha de envío de la invitación
- Periodo abierto para la evaluación: normalmente de 1 a 2 semanas
- Planificación de recordatorios: 3 días antes de la fecha límite + un día antes o el día de la fecha límite
- Fecha de presentación de resultados
4. Redacta la invitación
Tiempo estimado: 5 min
Para obtener tantas respuestas de alta calidad como sea posible, redacta una invitación breve que brinde algunos antecedentes y contexto, y que incluya:
- Finalidad
- Las cinco dimensiones de la evaluación: preparación, adopción, eficiencia, calidad e innovación de la IA
- Instrucciones para enviarte los resultados a ti o al propietario del proyecto para su análisis
- Compromiso de tiempo
- Plazo
- Perspectiva (responder a la evaluación como líder de equipo, no como usuario individual)
- Cómo se usarán los resultados
Ejemplo de invitación:
Hola, equipo:
Estamos realizando una breve evaluación del ROI de la IA para saber dónde se encuentra nuestra organización en la actualidad y en qué métrica de IA debemos centrarnos a continuación: adopción, eficiencia, calidad o innovación. Tómate entre 5 y 10 minutos para completar esta evaluación y envía los resultados a [mí/nombre del propietario del proyecto] antes del [fecha].
La evaluación pregunta acerca de lo siguiente:
- Preparación para la IA: accesibilidad a los datos, acceso a herramientas, habilidades y capacitación de IA, y si la IA es utilizada por individuos o equipos
- Adopción: qué porcentaje de tu organización utiliza activamente la IA
- Eficiencia: si los equipos ahorran tiempo o reducen los costes
- Calidad: si la IA ha mejorado la precisión, la consistencia o la calidad, y si está permitiendo metas más ambiciosas
Innovación: si hemos cambiado nuestra estructura o nuestros procesos para innovar en IA y si la IA está generando nuevas ofertas o ingresos
Tus respuestas deben ser desde su perspectiva como líder de tu equipo, no como usuario individual.
Cómo se utilizarán los resultados: utilizaremos tus respuestas para identificar el área de enfoque principal de la IA para nuestra próxima fase (por ejemplo, impulsar la adopción en lugar de aumentar las ganancias de eficiencia en lugar de centrarse en la calidad o la innovación) y para dar forma a nuestra hoja de ruta e inversiones en IA.
¡Gracias de antemano por tu tiempo!
5. Ejecuta la evaluación
Tiempo estimado: 30 min
Realiza primero una prueba rápida de la evaluación de las métricas del ROI de la IA con uno o dos colegas. A continuación, envía la invitación a la lista de participantes que redujiste en el paso 3, utilizando el mensaje que redactaste en el paso 4.
Envía al menos dos recordatorios: uno unos días antes de la fecha límite y otro el día anterior o el mismo día de la fecha límite.
6. Analiza los resultados
Tiempo estimado: 30 min
Una vez que se haya cerrado el periodo de evaluación y los participantes hayan compartido sus resultados, considera cómo las tendencias de esos resultados informarán en qué métrica principal centrarse y los próximos pasos que seguir.
7. Comparte los resultados
Tiempo estimado: 30-60 min
Para cerrar el ciclo, informa a los participantes con los resultados de la evaluación, destacando los patrones generales, la métrica central en la que centrarse y las recomendaciones para los próximos pasos.
Pasos siguientes | ||||
|---|---|---|---|---|
| Resultados de la evaluación | En qué centrarse | Qué hacer a continuación | ||
| La preparación o la adopción es baja | Adopción | Invierte en formación, capacitación, laboratorios de IA y tiempo de exploración | ||
| Se ahorra tiempo a nivel de equipo, pero sobre todo a título individual | Eficiencia | Codificar y escalar casos prácticos individuales para convertirlos en flujos de trabajo de equipo | ||
| Los equipos colaboran y la calidad mejora | Calidad | Integrar la IA en los procesos y estándares de revisión | ||
| Estamos siendo testigos de la innovación | Innovación | Apoyar las incubadoras de IA, las nuevas ofertas y los experimentos de ingresos | ||
Este informe puede entregarse en tiempo real o de forma asíncrona a través de un documento (como una página de Confluence o una presentación de diapositivas) o de una grabación de vídeo con una herramienta como Loom.
Recuerda calibrar las expectativas con las partes interesadas de antemano. Es imposible obtener un ROI financiero completo a partir de una prueba piloto de una semana de antigüedad.
En su lugar, tendrás que hacer un seguimiento de la adopción y las primeras señales de eficiencia y calidad, y reservar el ROI tangible (ingresos, márgenes, impacto en la retención) para cuando un caso práctico se extienda a todos los equipos o la organización.
Consejo: Graba un tutorial en vídeo
El uso de una herramienta como Loom para compartir una lectura previa antes de la presentación en directo o grabar la reunión para verla en diferido puede contribuir a un mejor aprovechamiento del tiempo y permitir al público consultar el contenido con mayor facilidad. Usa Grabar un buen vídeo de Loom para obtener consejos.
Seguimiento
Mide el progreso
La primera evaluación que realicen las personas participantes también puede servir como línea base para futuras comparaciones. Repite la evaluación entre 6 y 12 meses después para hacer un seguimiento del progreso y aplicar ajustes de cara al próximo ciclo de inversión en IA.
¿Aún tienes preguntas?
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