Ofreciendo retorno de la inversión en la era ChatGPT

La IA en una encrucijada: cómo las empresas pueden ofrecer un retorno de la inversión significativo en la era transformadora del ChatGPT y más allá

Cuando ChatGPT apareció por primera vez en escena a finales de 2022, se sintió como magia. La gente se maravilló de su capacidad para crear poesía, depurar código y responder preguntas con estilo conversacional. Los directores ejecutivos comenzaron a soñar con cómo la IA podría revolucionar sus negocios, automatizando tareas, personalizando las experiencias de los clientes y desbloqueando nuevas eficiencias. Pero ahora, unos años después, la fase de luna de miel ha terminado.

Las empresas se hacen una pregunta fundamental: ¿dónde está el retorno de la inversión?

Consideremos esta situación hipotética: una startup gasta 500.000 dólares en implementar un chatbot de IA para mejorar el servicio al cliente. Es ingenioso, fluido y receptivo. A los clientes les encanta… pero en realidad no reduce los costos ni genera nuevos ingresos. El chatbot es genial, claro, pero los ejecutivos comienzan a cuestionar su valor cuando se dan cuenta de que no ahorra dinero ni resuelve problemas de alta prioridad. Esta historia captura el dilema que enfrentan muchas organizaciones en la era de la IA: la admiración por la tecnología está generalizada, pero lo que realmente importa es el impacto tangible en el negocio.

Según nuevos datos de Ernst & Young LLP, del 95% de los líderes senior que reportan inversiones activas en IA dentro de sus organizaciones, se proyecta que la proporción de empresas que comprometen $10 millones o más casi se duplicará el próximo año, saltando del 16% al 30%. Sin embargo, a pesar de este aumento esperado en el gasto, la encuesta destaca una brecha crítica: muchos líderes están descuidando las capacidades fundamentales en las que se basa la IA para generar valor real.

Por qué es importante el ROI en las inversiones en IA

La inteligencia artificial ya no es una novedad; es una expectativa. Según una encuesta reciente de McKinsey, el 77% de las empresas utilizan la IA o exploran su potencial. Sin embargo, a pesar de este alto nivel de adopción, el mismo informe encontró que menos del 20% de las organizaciones obtienen retornos financieros significativos de sus iniciativas de IA.

Esto no es sólo un problema tecnológico; Es un problema de estrategia empresarial. Las empresas deben pasar de implementar IA porque está de moda a implementar IA porque ofrece un valor mensurable. Eso significa alinear los proyectos de IA con los objetivos comerciales centrales, realizar un seguimiento de los indicadores clave de desempeño (KPI) y garantizar que cada dólar gastado en IA genere resultados significativos.

Las ventajas de la IA para el retorno de la inversión

La IA tiene un potencial increíble para generar retorno de la inversión cuando se utiliza estratégicamente. Primero, destaca en la automatización de tareas repetitivas. Por ejemplo, la automatización robótica de procesos (RPA) puede reducir la entrada manual de datos hasta en un 80 %, liberando a los empleados para que se concentren en trabajos de mayor valor. En segundo lugar, la IA proporciona conocimientos incomparables al analizar vastos conjuntos de datos que los humanos simplemente no podían procesar. En industrias como el comercio minorista y las finanzas, estos conocimientos se traducen directamente en una mejor toma de decisiones y mayores ingresos.

Otra gran ventaja es la personalización.

Los sistemas de inteligencia artificial como los utilizados por Netflix y Spotify aprovechan los algoritmos de recomendación para adaptar el contenido a los usuarios individuales. Esta personalización no sólo deleita a los clientes; impulsa la retención, una métrica crucial para las empresas basadas en suscripción.

Un estudio sitúa el coste de adquisición de clientes de Netflix en 88 dólares por suscriptor; Dado que se necesitan alrededor de seis meses de ingresos para recuperar esa inversión por cliente, evitar que los suscriptores se desconecten es probablemente la mayor prioridad estratégica para las empresas de streaming. Finalmente, la escalabilidad de la IA significa que puede crecer con su negocio, ofreciendo un retorno de la inversión constante a medida que evolucionan las necesidades.

Los contras: desafíos para lograr el retorno de la inversión en IA

Sin embargo, el camino hacia el retorno de la inversión en IA no está exento de obstáculos. Un desafío importante es el costo. Entrenar modelos avanzados como GPT-4 o ajustar algoritmos para casos de uso específicos requiere una inversión inicial sustancial. Si a eso le sumamos los gastos continuos de almacenamiento de datos, potencia de procesamiento y personal calificado, la barrera financiera se vuelve significativa, especialmente para las organizaciones más pequeñas.

Otra desventaja es la exageración. Muchas empresas implementan la IA sin una comprensión clara de lo que puede y no puede hacer. Las expectativas desalineadas conducen a la desilusión cuando los proyectos no logran resultados rápidos. Además, una IA mal implementada puede incluso perjudicar el retorno de la inversión (pensemos en los chatbots que frustran a los clientes o en los sistemas predictivos que refuerzan los sesgos y provocan daños a la reputación o multas por cumplimiento).

Finalmente, está el factor humano. Los empleados pueden resistirse a la adopción de la IA, temiendo el desplazamiento laboral o dudando de las capacidades de la tecnología. Sin una formación adecuada y una gestión del cambio, incluso los mejores sistemas de IA pueden no lograr ganar terreno dentro de una organización.

Ejemplos del mundo real de retorno de la inversión en IA

Entonces ¿quién lo está haciendo bien?

Hoy en día, la IA y el retorno de la inversión se parecen mucho a ese tema adolescente sobre el sexo: todo el mundo habla de ello, todo el mundo piensa que los demás lo están haciendo, pero pocos lo hacen realmente bien. Aquí hay algunos ejemplos de mi libro AI First, que tienen un retorno de la inversión real.

1. Mantenimiento predictivo impulsado por IA en General Electric (GE)

General Electric ha adoptado el análisis predictivo basado en IA para transformar sus operaciones de mantenimiento. Al monitorear grandes cantidades de datos de sus equipos industriales, los sistemas de GE predicen fallas antes de que ocurran, reduciendo el tiempo de inactividad no planificado en un 15%. Y esa es sólo una aplicación de la IA dentro del negocio.

2. Gestión de inventarios con IA en Zara

El enfoque de Zara hacia la IA en la gestión de inventarios está tan de moda como su ropa. Al analizar el comportamiento de los clientes, los patrones de ventas y las tendencias de las redes sociales, Zara predice con precisión qué artículos desaparecerán de las estanterías. Este almacenamiento inteligente garantiza que las tiendas se mantengan frescas y relevantes al tiempo que reduce el exceso de inventario y el desperdicio. ¿El resultado? Mayores ventas, clientes satisfechos y menor huella medioambiental. De hecho, según la revista CTO, el 69% de los minoristas informan un aumento en los ingresos anuales después de adoptar la IA, mientras que el 72% de los que ya la aprovechan han experimentado una reducción en los costos operativos.

3. IA conversacional en Bank of America

La asistente virtual de Bank of America, Erica, ha revolucionado el servicio al cliente. Desde su lanzamiento, Erica ha superado los 2 mil millones de interacciones y ha ayudado a 42 millones de clientes, abordando tareas como consultas de saldo, consejos presupuestarios e incluso pagos de facturas. Esta solución de IA no solo reduce la carga de trabajo de los agentes humanos del call center, sino que también mejora la satisfacción del cliente. Las ganancias de eficiencia y las reducciones de costos se traducen en un retorno de la inversión mensurable para el gigante bancario.

4. Optimización del rendimiento de los cultivos en John Deere

John Deere está sembrando las semillas del éxito impulsado por la IA con su Ver y rociar tecnología. Aprovechando la visión por computadora y el aprendizaje automático, este sistema detecta malezas con precisión milimétrica y aplica herbicidas solo donde es necesario. Los agricultores que utilizan esta solución han informado de un ahorro promedio del 59 % en costos de herbicidas. Al reducir el desperdicio y aumentar el rendimiento de los cultivos, John Deere demuestra cómo la IA puede cultivar un futuro sostenible y rentable para la agricultura.

5. Aprendizaje adaptativo de IA con Khan Academy

Khan Academy está recurriendo a la IA para personalizar la educación de estudiantes de todo el mundo. Su plataforma de aprendizaje impulsada por IA se adapta al ritmo y la comprensión de cada estudiante, ofreciendo ejercicios y comentarios personalizados. Este enfoque individualizado mantiene a los alumnos interesados, les ayuda a dominar conceptos de forma más eficaz y reduce la tasa de abandono. Para los educadores, el retorno de la inversión es claro: mejores resultados para los estudiantes y una forma escalable y eficiente de enseñar a millones de personas en todo el mundo.

IA descentralizada: una nueva frontera para el retorno de la inversión

Más allá de la IA tradicional, que normalmente vive “en la nube” utilizando recursos informáticos centralizados, la IA descentralizada está emergiendo como un elemento de cambio, particularmente en industrias donde la privacidad de los datos y la colaboración son clave.

Éstos son sólo algunos ejemplos de empresas que están abriendo nuevos caminos en su industria:

MELLODDY: Descubrimiento descentralizado de fármacos mediante IA

El proyecto MELLODDY, una colaboración entre empresas farmacéuticas como Novartis y Merck, junto con socios tecnológicos como NVIDIA y Owkin, utiliza IA descentralizada para acelerar el descubrimiento de fármacos. Al entrenar modelos con datos confidenciales sin compartirlos, MELLODDY preserva la privacidad y al mismo tiempo permite avances en la medicina. Este enfoque ha reducido los costos de I+D y ha acelerado el proceso de descubrimiento de fármacos, generando un retorno de la inversión claro para las empresas participantes.

Optimización energética con Energy Web

La Energy Web Foundation aprovecha la IA descentralizada para optimizar las redes energéticas. Al permitir el intercambio seguro de datos entre las partes interesadas, la plataforma mejora la eficiencia de la red y reduce los costos operativos. Esto no sólo respalda los objetivos de sostenibilidad, sino que también genera importantes beneficios financieros para los proveedores de energía.

Hacer que el ROI de la IA sea personal: por qué me importa

La conversación sobre el retorno de la inversión no es sólo un ejercicio académico para mí: es personal. He trabajado en proyectos de IA que tuvieron un éxito brillante, impulsando la eficiencia y el crecimiento de los ingresos. Pero también estuve involucrado en iniciativas que fracasaron porque no estaban vinculadas a las prioridades comerciales. Esas experiencias me enseñaron una dura lección: el retorno de la inversión no es sólo un número; es un reflejo de si su estrategia de IA se basa en el impacto en el mundo real.

También he visto de primera mano cómo la IA puede cambiar vidas cuando se implementa cuidadosamente. Por ejemplo, la IA en la atención sanitaria está permitiendo diagnósticos más tempranos y mejores resultados para los pacientes. No se trata sólo del dinero; se trata del valor que la IA aporta a las personas y las comunidades.

Comenzar de a poco y mostrar éxito es realmente el camino a seguir. Las empresas que aprovechan la IA deben comenzar con proyectos enfocados y de alto impacto para demostrar valor rápidamente y generar confianza entre los equipos. Al demostrar un retorno de la inversión medible en iniciativas más pequeñas, las empresas pueden asegurar la aceptación de implementaciones de IA más grandes y ambiciosas. Este enfoque reduce el riesgo, garantiza ganancias tempranas y establece una base sólida para escalar las soluciones de IA.

El futuro del retorno de la inversión en IA

A medida que la tecnología de IA siga evolucionando, la conversación sobre el retorno de la inversión se volverá aún más crítica. La IA generativa, por ejemplo, ofrece un enorme potencial para la creación de contenidos, el diseño de productos y más. Pero para justificar sus costos, las empresas deben garantizar que estas herramientas brinden beneficios mensurables, ya sea en términos de ahorro de tiempo, compromiso del cliente o crecimiento de los ingresos.

La IA descentralizada también es prometedora para industrias como la atención médica, la energía y las finanzas. Al permitir la colaboración sin comprometer la privacidad de los datos, ofrece un camino hacia la innovación que es a la vez ético y rentable.

Hacer del ROI de la IA su prioridad

El mensaje es claro: la IA ya no se trata sólo de innovación; se trata de resultados. Las empresas que puedan demostrar un claro retorno de la inversión (ROI) de sus iniciativas de IA liderarán el camino y establecerán puntos de referencia a seguir por otros. Ya sea mediante mantenimiento predictivo, personalización o aprovechando el superpoder de la IA descentralizada para preservar la privacidad, la clave es alinear la tecnología con los objetivos comerciales y realizar un seguimiento riguroso de los resultados.

A medida que avanzamos, recordemos que la IA no es una solución mágica: es una herramienta. Y como toda herramienta, su valor depende del uso que le demos. Al centrarnos en el ROI, podemos garantizar que la IA no sólo sea emocionante sino también transformadora. Después de todo, en el acelerado mundo actual, ofrecer valor mensurable no sólo es importante: es esencial.