ROI de la IA: Factores clave, indicadores clave de rendimiento y retos

¿Cuál es el ROI de la IA?

El ROI es una métrica clave para determinar el éxito de cualquier inversión, incluida la IA.

Para calcular el ROI, se divide la ganancia de una inversión por su coste. El número resultante puede expresarse como porcentaje o relación. Para calcular el ROI, puedes utilizar la siguiente fórmula: 

Un ROI positivo significa que la inversión generó más ingresos que su coste total. En cambio, un ROI negativo indica que el rendimiento ha sido inferior a la inversión inicial.

He aquí algunas métricas habituales para calcular el ROI:

• ROI
• ROI anualizado
• Valor Actual Neto (VAN)

Para tener en cuenta los horizontes temporales y el valor cambiante del dinero, integra en tu análisisel Valor Actual Neto (VAN) y la Tasa Interna de Rentabilidad (TIR). Para el VAN, calcula el valor actual de los beneficios netos futuros (entradas de efectivo menos salidas) durante un periodo determinado:

Donde t es el periodo de tiempo, y r es el tipo de descuento. La TIR ayuda a determinar la tasa de descuento a la que el VAN es igual a cero, proporcionando información sobre la eficiencia de la inversión en IA a lo largo del tiempo. 

Estas métricas complementan el ROI mostrando la rentabilidad ajustada en el tiempo de los proyectos de IA, ayudando a las empresas a equilibrar las repercusiones financieras a corto y largo plazo.

Entonces, ¿cuál es el ROI ideal? Bueno, cada organización es diferente, pero veamos lo que dicen otras fuentes a continuación.

Según un estudio global de IDC apoyado por Microsoftse produce una media de 3,5 $ de retorno por cada 1 $. Además, el 5% de las organizaciones de todo el mundo producen una media de 8$ de retorno.

En 12 meses, el 92% de los sistemas de IA están implantados, y, el 40% de las organizaciones de implantación en 6 meses

Por término medio, las organizaciones obtienen este rendimiento en 14 meses desde la inversión inicial.

Factores clave del ROI de la IA en B2B

¿Por qué medir el ROI de la IA? He aquí las razones clave que deberían venirte a la mente:

1. Ahorro de costes mediante la automatización

La automatización impulsada por la IA ofrece un inmenso potencial de ahorro de costes al simplificar los procesos que requieren mucha mano de obra, mejorando en última instancia la eficacia operativa. 

Según una encuesta de McKinsey mostrada más arribalos encuestados mostraron un gran aumento de los ingresos y una disminución significativa de los costes como resultado de la adopción de la IA analítica.

Por ejemplo, al integrar la IA en el servicio al cliente, las adquisiciones y la gestión de datos, las empresas pueden reducir los gastos generales, mitigar los errores manuales y reasignar recursos hacia tareas de alto valor.

Según investigadores de McKinsey y Harvardla implantación de la IA puede ahorrar a EE.UU. hasta 360.000 millones de dólares anuales si se adopta más ampliamente en la asistencia sanitaria.

Desde el mantenimiento predictivo en la fabricación, la IA ha demostrado su eficacia para reducir los gastos operativos, manteniendo al mismo tiempo los estándares de calidad y rendimiento.

Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático impulsados por IA pueden optimizar las estrategias de costes en las empresas de logística.

2. Aumento de los ingresos con la personalización impulsada por IA

Para destacar en el entorno altamente competitivo, las empresas pueden considerar una solución: la personalización.

La personalización de la IA es el uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos de los clientes y ofrecer contenidos, recomendaciones de productos y ofertas a medida.

Este nivel de personalización puede aumentar la satisfacción y la fidelidad de los clientes y, en última instancia, impulsar el crecimiento de los ingresos. Cada vez es más popular para todas las empresas (ya sean B2C o B2B), ya que permite enviar mensajes específicos y relevantes a los clientes potenciales.

Con la ayuda de la IA, las empresas pueden obtener información sobre el comportamiento, las preferencias y las necesidades de cada cliente en tiempo real. Esto permite dirigir los mensajes y las ofertas de forma que tengan más probabilidades de resonar en cada cliente.

Además, la personalización impulsada por la IA también puede mejorar las ventas, sugiriendo oportunidades personalizadas de venta cruzada o de aumento de ventas basadas en el comportamiento de compra anterior.

Esta personalización única puede utilizarse en marketing para:

• Crea campañas de marketing a medida
• Optimizar la generación de clientes potenciales
• Aumenta las tasas de conversión

Por ejemplo, Dell experimentó un aumento del 79% en las conversiones al implementar la personalización basada en IA en sus campañas de correo electrónico.

La IA también ayuda a retener a los clientes de alto valor ofreciéndoles soluciones personalizadas y asistencia en tiempo real a través de chatbots y asistentes virtuales. 

Este enfoque proactivo y personalizado ayuda a las empresas a responder rápidamente a las necesidades de los clientes, generando confianza y lealtad a largo plazo que se traduce en flujos de ingresos sostenidos.

3. Eficacia y plazo de comercialización

La IA puede reducir significativamente los ciclos de desarrollo de productos al facilitar un análisis más rápido de los datos y facultar a los equipos de investigación y desarrollo para tomar decisiones más rápidas e innovar con mayor eficacia.

Con esta nueva capacidad de utilizar la IA, las empresas pueden agilizar procesos que normalmente requerirían semanas o meses, lo que permite un enfoque más ágil del lanzamiento de nuevos productos y servicios.

Varias empresas ya se están beneficiando de la innovación de contenidos y productos impulsada por la IA.

Las herramientas de IA generativa, por ejemplo, pueden crear contenidos de marketing o diseños de prototipos en una fracción del tiempo que requieren los métodos tradicionales. Esta agilidad no sólo ayuda a las empresas a seguir siendo competitivas, sino que también les permite responder con prontitud a las demandas del mercado.

Medir el ROI de las inversiones en IA

Para garantizar el buen rendimiento de tus inversiones en IA, necesitarás una aplicación adecuada de los KPI. Aquí tienes algunas por las que puedes empezar:

Indicadores clave de rendimiento (KPI) a seguir

El seguimiento del ROI de la IA requiere un enfoque estratégico, con KPI específicos que controlar:

• Ahorro de costes: Calcula el ahorro conseguido gracias a la reducción de la mano de obra, la automatización y la optimización de los procesos.
• Impacto en los ingresos: Mide la generación de clientes potenciales, las tasas de conversión y el crecimiento general de los ingresos vinculados a las campañas impulsadas por IA.
• Compromiso y satisfacción del cliente: Supervisa las métricas de participación, como las tasas de clics y las puntuaciones de satisfacción del cliente, que pueden proporcionar información sobre la eficacia de la IA para mejorar los resultados empresariales.

Estos KPI permiten a las empresas B2B calibrar los beneficios tangibles e intangibles de sus inversiones en IA, proporcionando una imagen clara de dónde la IA está generando valor.

Retorno de la inversión a largo plazo frente a corto plazo

Uno de los retos a la hora de evaluar el ROI de la IA es equilibrar los costes a corto plazo con los beneficios a largo plazo. La implantación de la IA suele requerir una una importante inversión inicial en tecnología y personal cualificado.

En un artículo del Consejo de Tecnología de Forbesel despliegue de un proyecto exitoso de IA desde cero podría costar 15 veces más de lo previsto debido a la infraestructura de la IA.

Por ejemplo, un papel común en los equipos de IA es el de ingeniero de IAque tiene un salario de 145.080 $ al año en Estados Unidos. Para todo un equipo de ingenieros, esto puede suponer una suma bastante elevada.

Aunque estos gastos pueden repercutir inicialmente en el ROI, el potencial de beneficios financieros sustanciales a largo plazo hace que la inversión merezca la pena.

Por tanto, debes enfocar la IA como un activo estratégico a largo plazo que producirá beneficios crecientes a medida que la tecnología madure y sus equipos adquieran experiencia en el aprovechamiento de las capacidades de la IA.

Más allá de la mera medición del ROI financiero de la IA, la implantación de soluciones de IA puede reportar varios beneficios secundarios.

A la hora de implantar la IA, es algo más que juntar unas cuantas herramientas de IA: no es gran cosa. 

Para conseguir un mayor retorno de la inversión, los sistemas de IA tienen que construirse desde cero. Esto requiere ser fuerte para desarrollar mejor soluciones exclusivas para tu organización. 

En el informe DataCamp State of Data & AI Literacy 2024el 52% de los líderes afirmaron que desarrollar sistemas de IA desde cero era importante, lo que apunta a la necesidad de competencia técnica en el desarrollo de IA dentro de los equipos. Sin embargo, casi 1 de cada 4 líderes encuestados no ofrece ninguna formación en línea.

Aquí es donde es esencial una plataforma integral para el aprendizaje de habilidades de datos e IA con un sólido plan de estudios y rutas de aprendizaje a medida. Con DataCamp para empresaspuedes ampliar el aprendizaje de tus equipos, tanto si tienes dos empleados como diez mil.

Retos para lograr un alto ROI con la IA

La IA tiene el potencial de proporcionar niveles de ROI extremadamente altos, pero toda nueva tecnología conlleva sus retos.

Aquí tienes algunos a los que debes prestar atención:

1. Costes iniciales y complejidad de la integración

La inversión inicial necesaria para implantar la IA puede ser un obstáculo para muchas empresas. Más allá de la compra de tecnología, también existe la necesidad de personal cualificado para integrar y gestionar los sistemas de IA, lo que puede ralentizar el retorno de la inversión a corto plazo.

En una encuesta de Deloittemuchos afirman que sus implantaciones de IA están todavía en fase piloto o de prueba de concepto, y el 68% de los encuestados afirman que su organización sólo ha pasado a producción el 30% o menos de los proyectos de IA.

Según el Informe sobre el Estado de la Alfabetización en Datos e IA 2024el 35% de los líderes afirmaron que la falta de presupuesto para los costes de formación de los empleados era el principal reto.

Sin embargo, con una planificación cuidadosa y una implantación por fases, las empresas pueden gestionar estos costes iniciales y obtener beneficios con el tiempo. Esto puede lograrse fácilmente mediante una plataforma integral que abarque todas las competencias más recientes en materia de datos e IA. Nuestra DataCamp para empresas se adaptaría perfectamente a este problema. ¿Te preocupan los costes? Prueba nuestra Demo para ver si te conviene.

2. Calidad y disponibilidad de los datos

Los datos de alta calidad y bien organizados son fundamentales para el éxito de la aplicación de la IA. Sin datos precisos y relevantes, los sistemas de IA no pueden ofrecer las perspectivas y la automatización necesarias para impulsar el retorno de la inversión.

Muchas organizaciones recopilan grandes cantidades de datos cada día, y los ejecutivos inteligentes quieren aprovecharse de ello. Pero, ¿cuántos de estos datos están realmente limpios como para poder utilizarlos?

Antes de alimentar un modelo de IA, los datos de la empresa deben limpiarse adecuadamente para evitar resultados erróneos e inexactos.

Según un artículo de McKinseylos líderes de la industria manufacturera que pretenden implantar modelos de IA están descubriendo que la mala calidad de los datos ha sido un obstáculo constante.

Por lo tanto, para resolver tal reto, las empresas deben invertir en prácticas de gestión de datos e infraestructura para garantizar que los datos sean accesibles, organizados y fiables, creando una base sólida para los conocimientos impulsados por la IA.

3. Formación en habilidades de IA

Para maximizar el ROI, las empresas deben asegurarse de que sus equipos están equipados con las habilidades necesarias para implementar y aprovechar las tecnologías de IA.

Este reto concreto sería el más fácil de resolver mediante iniciativas de mejora y reciclaje de las cualificaciones para fomentar el dominio de la IA en los equipos existentes o nuevos.

En nuestro Informe sobre el Estado de la Alfabetización en Datos e IA 2024como se muestra en el diagrama anterior, los líderes afirman haber mejorado la toma de decisiones en sus organizaciones gracias a la formación en datos e IA, y el 26% de ellas se han transformado por completo.

Reflexiones finales

La adopción de la IA en los entornos empresariales ofrece numerosas ventajas, desde el ahorro de costes y el aumento de los ingresos hasta una innovación más rápida y un mayor compromiso con el cliente. Sin embargo, conseguir un alto ROI requiere un enfoque meditado de la implementación, que incluya la identificación de los KPI adecuados, la gestión de los costes iniciales y la garantía de la calidad de los datos.

Aunque existen retos, los beneficios a largo plazo de la IA pueden ser transformadores, permitiendo a las empresas B2B innovar y competir con mayor eficacia.

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