¿Cómo aumentar el retorno sobre las inversiones en Inteligencia Artificial?
Por Jeb Horton, Vicepresidente Senior Global Services en Hitachi Vantara.
En medio del gran potencial y la rápida innovación que ofrece la Inteligencia Artificial (IA) para los negocios, surge una preocupación clave: ¿realmente genera un retorno de inversión (ROI) significativo?
¿Cuándo comenzarán a verse los beneficios de las inversiones masivas en IA? ¿La carrera acelerada hacia la adopción de esta tecnología está llevando a las empresas a gastar sin obtener resultados claros? ¿Está el auge de la IA realmente impulsando la productividad y el retorno esperado?
Mientras tanto, muchas organizaciones se apresuran a automatizar tareas humanas, esperando ahorros y ganancias que aún son inciertos. Sin embargo, la realidad de la IA no se encuentra en los extremos, sino en la forma en que las empresas pueden aprovecharla de manera efectiva para maximizar su valor.
Según la Encuesta Pulso sobre la IA de Forrester para el segundo trimestre de 2024, casi la mitad de los responsables de tomar decisiones sobre IA espera obtener un retorno de inversión en 1 a 3 años, mientras que el 44% cree que tomará más tiempo. Sin embargo, las mismas partes interesadas que desean usar IA con entusiasmo suelen ser quienes presionan por retornos más rápidos en los resultados trimestrales.
Para lograr rentabilidad con proyectos de IA, es fundamental enfocarse de manera pragmática en resolver problemas reales con casos de uso específicos que tengan demanda. Las inversiones en automatización deben mejorar gradualmente las capacidades humanas en operaciones comerciales especializadas, generando ahorros medibles y demostrables.
Alcanzar el equilibrio perfecto entre innovación en IA y retorno financiero requiere combinar diversas estrategias. Veámoslas más de cerca:
Trabaja en prototipos y comienza con proyectos pequeños con alta demanda
Comienza trabajando en prototipos y proyectos pequeños con alta demanda para generar valor, ventas y retorno de inversión en IA. Realiza talleres de IA con los clientes para identificar casos de uso relevantes, seleccionar modelos e infraestructura adecuados y organizar equipos que desarrollen prototipos funcionales rápidamente.
Los mejores casos de uso surgen de las necesidades de los clientes, ya que ellos conocen los problemas clave de sus negocios. El proyecto de IA debe optimizar un proceso importante de manera eficiente y cumplir con las expectativas de los usuarios finales.
En lugar de apostar por grandes ideas con un retorno incierto, es mejor enfocarse en proyectos prácticos y alcanzables que ofrezcan resultados predecibles. Comenzar de a poco y añadir nuevos productos con el tiempo permite un crecimiento gradual, minimizando riesgos financieros. Con una infraestructura flexible, puedes escalar a medida que mejoran los productos y se genera rentabilidad, aumentando la capacidad sólo cuando sea necesario.
Gestiona los costos de infraestructura de TI con un modelo de consumo flexible
A medida que crece la demanda de infraestructura en proyectos de IA, un modelo de consumo flexible permite a las empresas utilizar solo los recursos que necesitan, cuando los necesitan, ajustando así sus proyectos a objetivos comerciales y presupuestos específicos.
Este enfoque optimiza el ROI al permitir adquisiciones escalonadas según las necesidades, en lugar de hacer grandes compras por adelantado. Un programa que combine de manera eficiente el desarrollo de IA, la infraestructura avanzada y el consumo flexible de recursos ayuda a reducir costos iniciales, medir el retorno de inversión, ajustar las expectativas de los inversores y ofrecer una propuesta de valor sólida.
Es crucial que este modelo de consumo sea fácil de manejar, con términos y acuerdos más simples que los de grandes proveedores de nube pública. Debe adaptarse a las necesidades de los clientes, sin imponer tareas complejas o innecesarias.
Conoce qué te lleva a los gastos excesivos
Es imprescindible preguntar y responder: ¿Realmente obtendré rentabilidad con esta iniciativa o sólo le estoy ofreciendo a alguien una buena función de IA sin un verdadero valor comercial? La función puede brindar sólo una experiencia diferente, pero una igual o menor en términos de valor.
El mercado está oscilando entre el pragmatismo y las grandes ambiciones en lo que respecta a IA. El potencial es enorme ,pero si los esfuerzos no generan beneficios desde el comienzo, terminaremos con la misma clase de valor no realizado, con tiempo y dinero perdidos, que crearon las iniciativas de Transformación Digital y la Nube en un pasado no tan lejano, y que actualmente aún generan para algunas empresas.
