En esta noticia
Ahorrar horas de trabajo o automatizar una tarea con ayuda de la inteligencia artificial (IA) puede ser un beneficio, pero no necesariamente significa que la empresa haya capturado ese valor económicamente, dice a El Cronista, Carlos Cardini, co-CEO de Konfront, startup mexicana que brinda productos digitales con enfoque en inteligencia artificial.
Cardini continúa diciendo que “si automatizo un proceso que antes realizaba una persona y esa persona simplemente deja de hacer esa actividad, pero no la muevo a una tarea de mayor valor, el ahorro realmente no se está materializando.
Para medir un ROI real se debe construir una relación entre la inversión y una métrica de negocio. Básicamente hay dos grandes caminos: aumentar ingresos o disminuir costos.
Phil Sebok, director general en México de la empresa israelí de IA, Wonderful, dijo en una reunión reciente con medios que “las empresas en el corporativo fallan en tener una estrategia”.
“Una estrategia no necesariamente es decir, ‘ah, voy a agentizar un proceso de finanzas o voy a agentizar un proceso en jurídico’. Una estrategia es tener una visión más clara, más horizontal de cómo verdaderamente voy a gestionar y automatizar un proceso de inicio a fin en mi corporativa”, ahondó el directivo.
Cardini suma que “hoy las empresas pueden tener licencias, infraestructura, modelos, agentes y diferentes herramientas de IA funcionando al mismo tiempo, pero eso no significa necesariamente que estén generando valor”.
La IA ya representa el 12% del gasto total en tecnología entre las empresas mexicanas, revela el estudio Desbloqueando el Potencial de la IA en México 2026, elaborado por Strand Partners para Amazon Web Services (AWS). La puesta por la IA en el país irá en aumento, pues se espera que esta inversión casi se duplique hasta el 21% en los próximos tres años.
La inversión ya es relevante y dejó de ser algo experimental. Las empresas ya no se están preguntando solamente si deberían utilizar IA, sino cómo incorporarla de manera más amplia a sus operaciones y cómo justificar económicamente esa incorporación, dice el emprendedor mexicano.
“Pero el reto es que muchas veces se está invirtiendo primero en la tecnología y después se está buscando qué problema resolver con ella. Y creo que ahí estamos cometiendo un error. La pregunta ya no debería ser: ‘¿Cómo metemos inteligencia artificial en nuestra empresa?’, sino, ‘¿Qué métrica de nuestro negocio queremos mejorar?’”, explicó Cardini.
Los objetivos para usar la IA con impacto en el negocio pueden ir desde aumentar el ticket promedio, reducir los tiempos de atención, disminuir costos, aumentar ventas o mejorar la experiencia del cliente.
El factor del equipo
Para Sebok, el por qué las empresas fallan en sus implementaciones de IA es justamente el equipo de implementación. El director de Wonferful en México asegura que las personas están usando los recursos de IA que pagan las empresas para ayudarse en ciertas tareas, pero no para completar un proceso de manera autónoma.
Guillermo Güemez, CTO de Wonderful México, añadió que “las empresas están comprando herramientas y licencias, pero eso no necesariamente transforma el negocio”.
El directivo con vasta experiencia como director general de tecnología y director general de innovación en Banorte, así como director de tecnología en Banco Walmart, asegura que esto “lo único que hace es que aumenta los costos y cuando a mi asistente le pido que me redacte una carta para fulanito tal, la redacta ahí. Pero sigue redactando la misma carta para la misma persona [...] El único que tiene un beneficio es el empleado”.
“Muchas organizaciones están adoptando IA porque sienten que tienen que subirse al tren.
Compran licencias, implementan herramientas o crean pilotos, pero no necesariamente tienen una hipótesis clara de qué indicador quieren mejorar”, agregó Cardini.
Para el emprendedor, eso genera dos problemas: primero, se puede terminar utilizando IA en procesos de bajo valor; y segundo, después es muy difícil demostrar que la inversión tuvo un impacto financiero.
Esta situación pone en dificultades al chief financial officer (CFO) porque no puede justificar la inversión en este tipo de licencias. “El CFO no sabe si Juanito está utilizando la plataforma para resolver la tarea de su hija [...] Estamos en no hay gobierno”, enfatizó Güemez, quien argumenta que las empresas gastan una cantidad considerable en tokens, pero no tienen ni control ni gestión.
El resultado es que la inversión en IA puede crecer más rápido que el valor que genera para la empresa.
En este contexto, “es súper importante que la pirámide de contrataciones de las tecnológicas o de estas empresas de IA se invierta. En vez de tener más personas de ventas, tengamos más consultores de negocio”, recomienda Sebok a las empresas.
El problema de ejecución
La tecnología por sí sola no transforma una empresa. Cardini explica que hay que rediseñar procesos, definir quién es responsable del resultado, establecer métricas y hacer pilotos que permitan comprobar si la hipótesis funciona.
“En nuestra experiencia, muchas veces la solución no tiene que ser un proyecto gigantesco de seis o doce meses. Puedes comenzar con un piloto muy concreto, medirlo contra un grupo de control y, si funciona, escalarlo. Eso permite reducir mucho el riesgo de la inversión”, dice el cofundador de Konfront.
Cardini también hace énfasis en que no todas las implementaciones de IA tienen que generar un retorno inmediato. “Especialmente cuando hablamos de infraestructura, datos o capacidades que son necesarias para escalar posteriormente. Pero sí debería existir una hipótesis clara de valor”, detalló.
“El problema no es que una empresa experimente y un piloto no funcione. Eso es parte natural de la innovación. El problema sería invertir indefinidamente en una solución sin saber qué problema está resolviendo o qué indicador debería mejorar”, concluyó el emprendedor.