.svg)
La mayoría de los cálculos de ROI de IA son incorrectos por diseño
El cálculo estándar del ROI de la IA tiene tres variables: costo de la herramienta, ganancia de productividad y horizonte temporal. El cálculo se realiza como ganancia de productividad menos el costo de la herramienta durante el horizonte temporal, y todo lo demás se trata como gastos generales de configuración. Ese cálculo es intuitivo, defendible ante un director financiero y produce sistemáticamente proyecciones optimistas que la empresa luego no logra alcanzar.
Lo que falta es la variable de integración. Lo que ayuda a habilitar que las herramientas de IA generen productividad es disponer de datos actuales e integrados para operar. Cuando la capa de integración es superficial, la IA ofrece una fracción de su ganancia de productividad proyectada porque trabaja con datos parciales. Cuando la capa de integración es de profundidad media, la IA comienza a producir las ganancias que el cálculo original prometía. Cuando la capa de integración es profunda, la IA comienza a generar retornos que el cálculo original ni siquiera modeló, porque los casos de uso que surgen a esa profundidad no se incluyeron en la previsión. La capa de integración es la que realiza la mayor parte del trabajo pesado en cualquier resultado real del ROI de la IA, pero es la variable que el cálculo finge que no existe.
¿Por qué se omite la capa de integración en los cálculos del ROI de la IA?
La capa de integración se omite en los cálculos del ROI de la IA porque los costos de integración se ocultan en los presupuestos de TI, mientras que los costos de IA se encuentran en partidas presupuestarias dedicadas a la IA. Cuando el director financiero pregunta: "¿Qué retorno tuvo la inversión en IA?", la respuesta compara la partida de IA con resultados de productividad medibles, con el trabajo de integración anotado como un gasto de implementación que ya fue aprobado por separado.
Esa estructura contable parece razonable. La IA es la nueva inversión, la integración forma parte de las operaciones de TI existentes, y los dos presupuestos no deberían mezclarse. Pero produce una imagen engañosa de lo que realmente impulsa el retorno. El trabajo de integración realizado para que la herramienta de IA sea útil es funcionalmente parte de la inversión en IA. Tratarlo como algo separado crea dos problemas: el ROI de la IA parece mejor de lo que es sobre el papel porque el costo de integración no se le asigna, y la contribución del equipo de integración a los resultados de la IA pasa desapercibida.
El resultado es predecible. Los consejos de administración ven retornos decepcionantes de la IA, concluyen que las herramientas de IA son débiles y presionan para su reemplazo o retirada. La capa de integración, que en realidad realizaba la mayor parte del trabajo, no recibe reconocimiento ni recursos. El ciclo de inversión en IA del próximo año comienza con los mismos cálculos erróneos, y el mismo resultado decepcionante se repite.
¿De dónde proviene realmente el ROI de la IA?
El ROI de la IA proviene en realidad de tres niveles, cada uno correlacionado con la profundidad de la integración. El nivel en el que se sitúa la inversión en IA determina qué tipo de retorno es posible, no la herramienta de IA seleccionada.
El Nivel 1 son ahorros de costos, logrados mediante IA de integración superficial. Un chatbot que accede a un único CRM, un generador de contenido integrado a un CMS, un asistente de análisis que consulta un único almacén de datos. Las ganancias de productividad aquí son reales pero modestas, porque cada caso de uso de IA está limitado por el único sistema que puede ver. El ROI típico en este nivel es una mejora de productividad del 10-30% en el flujo de trabajo específico que la IA aborda.
El Nivel 2 son ganancias de ingresos, logradas mediante IA de integración de profundidad media. Puntuación predictiva que extrae datos de CRM, ERP y plataforma de comercio de forma conjunta. Personalización que utiliza inventario en tiempo real e historial del cliente. Previsión de la demanda que combina ventas, cadena de suministro y señales externas. El trabajo de integración para alimentar estos modelos es significativo, pero los retornos también son categóricamente mayores, porque los casos de uso de IA orientados a los ingresos escalan con el volumen de negocio en lugar de con las horas de trabajo ahorradas.
El Nivel 3 es un cambio en el modelo de negocio, impulsado por IA de integración profunda. Flujos de trabajo autónomos que abarcan toda la pila operativa. Precios dinámicos que se ajustan simultáneamente en función del margen, el inventario, la demanda y las señales de la competencia. Mantenimiento predictivo que evita el tiempo de inactividad en todas las clases de activos. Estos retornos son los más difíciles de modelar de antemano porque crean nuevas capacidades de negocio en lugar de mejorar las existentes, pero también son los retornos que impulsan el valor empresarial de la compañía en lugar de solo su margen operativo.
¿Qué cambia cuando se incluye la profundidad de integración en el cálculo del ROI de la IA?
Incluir la profundidad de integración cambia tres cosas en el cálculo del ROI de la IA: qué nivel de retornos es realista, cuál es el costo real de esos retornos y qué secuencia de inversiones produce el mejor resultado a largo plazo.
El nivel de retornos realista proviene de una evaluación honesta de la profundidad de integración actual. Una empresa con integraciones mayormente punto a punto y flujos de datos por lotes se encuentra en el territorio del Nivel 1, independientemente de las herramientas de IA que adquiera. Pronosticar retornos de Nivel 2 o Nivel 3 desde ese punto de partida es una ilusión. Una evaluación honesta del nivel evita las promesas excesivas que hacen que las inversiones en IA parezcan fracasos.
El panorama de costos real cambia cuando el trabajo de integración se asigna a la inversión en IA. El costo de la herramienta de IA más el costo de integración es un número significativamente diferente al costo de la herramienta de IA por sí solo, y obliga a la empresa a evaluar si vale la pena construir la base de integración para un caso de uso de IA o para varios. La mayoría de las empresas descubren que la base de integración vale enormemente la pena construirla si se avecinan múltiples casos de uso de IA, y significativamente menos si es para un caso de uso aislado.
La cuestión de la secuencia de inversión es la más trascendental. Si la profundidad de integración determina qué nivel de retornos es posible, la secuencia de inversión que maximiza el ROI es: primero la base de integración, segundo las herramientas de IA. La mayoría de las empresas siguen la secuencia opuesta, comprando primero las herramientas de IA y descubriendo la brecha de integración cuando las ganancias de productividad no aparecen. La secuencia corregida produce un tiempo de valorización más rápido para cada inversión en IA posterior.
Cómo una plataforma de integración cambia el cálculo del ROI de la IA
La plataforma de integración como servicio (iPaaS) de Alumio es una solución cloud-native que gestiona el trabajo de integración del que depende el ROI de IA. En lugar de construir integraciones únicas entre cada herramienta de IA y cada sistema subyacente, un iPaaS centraliza la conectividad, la transformación, la validación y la observabilidad en toda la pila.
La plataforma de integración de Alumio proporciona esta base para las empresas que buscan retornos de IA de Nivel 2 o Nivel 3. En la práctica, hace tres cosas que cambian el cálculo del ROI. Mueve datos entre sistemas ERP, CRM, de comercio y operativos en tiempo real, reemplazando los flujos por lotes que limitan la IA al Nivel 1. Transforma y normaliza esos datos en estructuras que las herramientas de IA pueden consumir, eliminando el trabajo de integración por herramienta que infla los costos de implementación de la IA. Mantiene la observabilidad en todos los flujos de datos, lo que hace que los retornos sean medibles en lugar de hipotéticos.
La implicación para el ROI es que la base de integración es reutilizable en todos los casos de uso de IA. El primer caso de uso de IA conlleva el costo total de integración, pero el segundo, tercer y quinto caso de uso se ejecutan sobre la misma base con un costo incremental marginal. Eso cambia las cuentas significativamente. El ROI de la IA calculado para un solo caso de uso parece débil. El ROI de la IA calculado en una cartera de casos de uso que comparten la base de integración parece fuerte.
Muchas implementaciones de Alumio se realizan a través de integradores de sistemas certificados y agencias digitales que aportan la experiencia en modelado de ROI para diseñar la base correctamente desde el primer compromiso con la IA, para que la segunda y tercera inversión no requieran reelaboración.
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
