Qué es el ROI de la inteligencia artificial y qué beneficios mide
El ROI de la inteligencia artificial mide la rentabilidad económica de un proyecto de IA. Compara el beneficio que deja la solución, una vez descontados sus costes, con su coste total y expresa el resultado en porcentaje. Para interpretarlo, hay que indicar qué periodo estamos analizando.
Ahorrar tiempo no siempre significa ahorrar dinero. Si los costes de personal se mantienen, el equipo puede dedicar las horas que libera la IA a otras tareas, aunque la empresa siga gastando lo mismo. El beneficio dependerá de cómo se aproveche ese tiempo para atender más trabajo, reducir otros gastos o mejorar el servicio.
Qué costes incluir al calcular el ROI de un proyecto de IA
El coste de un proyecto de IA va más allá de la cuota de una herramienta. Hay que sumar lo que cuesta ponerla en marcha y mantenerla durante el periodo que vamos a evaluar. Las principales partidas son:
- Preparación e implantación. Estudiar el proceso, elegir o desarrollar la solución y hacer las pruebas necesarias. También hay que contar el trabajo de ordenar, depurar y preparar los datos para que la herramienta pueda utilizarlos.
- Integración e infraestructura. Conectar la solución con las aplicaciones de la empresa, configurar los accesos y disponer del almacenamiento o la capacidad de procesamiento que necesite.
- Uso de la solución. Licencias, suscripciones y consumo de servicios. El gasto puede variar según la cantidad de consultas, documentos o tareas que se procesen.
- Adopción y formación. El tiempo que dedica el equipo a aprender a utilizar la herramienta, adaptar su forma de trabajar y poner en marcha el nuevo proceso, además del apoyo externo que se contrate.
- Operación y mantenimiento. Soporte, actualizaciones, seguridad y seguimiento de la calidad. Si el proyecto requiere supervisión humana del proceso con IA, debemos contar también las horas dedicadas a revisar los resultados.
Separar los gastos de puesta en marcha de los que se repiten cada mes o cada año facilita el seguimiento. Al sumarlos, hay que evitar contar una partida dos veces: si la factura de implantación ya incluye formación e integración, esos importes no se añaden de nuevo.
El tiempo del equipo también debe registrarse y valorarse como un coste, aunque no suponga un pago adicional. Conviene distinguirlo de los pagos a proveedores para saber qué parte del esfuerzo del proyecto se traduce en una salida de dinero.
Cómo calcular el ROI de la IA: fórmula del retorno de la inversión
La fórmula básica es:
En esta fórmula, los beneficios económicos son los que genera el proyecto antes de descontar sus costes. El coste total incluye tanto la implantación como el funcionamiento durante el periodo elegido. Beneficios y costes deben referirse al mismo proyecto y al mismo periodo.
Si el resultado es positivo, los beneficios superan los costes. Si es cero, los igualan. Un resultado negativo indica que la inversión todavía no se ha recuperado en ese periodo. El porcentaje resume la rentabilidad económica, pero no recoge por sí solo todas las mejoras del proyecto ni asegura que el resultado se mantenga en el futuro.
Para calcularlo con criterio, necesitamos saber cómo funcionaba el proceso antes de incorporar IA: cuánto tardaba, qué volumen de trabajo atendía, cuántos errores presentaba y qué recursos consumía. Esa referencia nos permitirá comparar los resultados posteriores. La comparación debe tener en cuenta los cambios en la carga de trabajo y las variaciones propias de cada época del año.
También hay que comprobar qué parte de la mejora se debe a la IA. Si al mismo tiempo cambiamos el procedimiento o la organización del equipo, no podemos atribuir todo el resultado a la herramienta. Cuando sea posible, comparar con otro equipo o proceso similar que aún no la utilice ayuda a entender su aportación.
Un mismo beneficio no debe sumarse dos veces. Si ya hemos valorado la reducción de errores a partir de las horas que dejamos de dedicar a corregirlos, añadir de nuevo esas horas como otro ahorro inflaría el retorno. Si el cálculo se basa en previsiones, debemos diferenciarlas de los resultados comprobados después de poner en marcha la solución.
Métricas y KPI para medir el valor de la IA más allá del ahorro
Los indicadores clave de rendimiento, o KPI, sirven para comprobar si el proyecto está cumpliendo su objetivo. Antes de elegirlos, necesitamos definir qué queremos mejorar, de qué situación partimos y qué resultado esperamos alcanzar. También debe haber una persona encargada de revisar esos datos.
Estos indicadores completan la evaluación económica. Si los clientes están más satisfechos, podemos registrar esa mejora aunque todavía no sepamos cuánto aporta a los ingresos. Comprobar que algo mejora no significa que ya podamos asignarle un valor en euros.
Cuánto tiempo se tarda en recuperar la inversión en IA
El plazo depende de lo que cuesta poner en marcha el proyecto, de sus gastos recurrentes y del uso que se haga de la solución. También influye cuándo empiezan a obtenerse los beneficios económicos. Preparar los datos, conectar los sistemas y aprender a trabajar con la herramienta puede llevar tiempo, por lo que no existe un plazo común para todos los proyectos.
Medir el retorno es más sencillo cuando la IA se implanta con control desde el principio. Esto es lo que hace LANBU, empresa del grupo Cuatroochenta, con su solución para adoptar la inteligencia artificial de forma segura y gobernada.
