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Más allá de las métricas tradicionales: replantearse el ROI de la IA en 2025

"Las empresas que solo confían en el ROI tradicional ya ni siquiera ven la punta del iceberg del valor de la IA". McKinsey documenta el enfoque ganador: 70% de inversión con ROI predecible, 20% de innovación estratégica, 10% de exploración revolucionaria. Los beneficios se manifiestan en ciclos: optimización (0-12 meses), reinvención (1-2 años), disrupción (2+ años). El 83% de las empresas Fortune 500 utilizan gemelos digitales para simular el impacto. El debate ya no es métricas vs. estrategia: es quién tiene marcos integrados vs. quién pierde relevancia.

Mientras que nuestro artículo anterior se centraba en la medición del ROI de las tecnologías SaaS basadas en inteligencia artificial, esta contribución actualizada presenta una perspectiva evolucionada: las empresas necesitan complementar la precisión de los cálculos tradicionales del ROI con una visión estratégica multinivel. Este enfoque ya no es una opción, sino un imperativo competitivo en el ecosistema digital de 2025.

El reto de la evaluación: equilibrar los resultados inmediatos y la transformación a largo plazo

La realidad está bien establecida: evaluar las inversiones en IA únicamente a través de las métricas tradicionales de ROI es inadecuado y corto de miras. Las organizaciones que se limitan a este enfoque ya están perdiendo terreno frente a competidores con una visión más estratégica.

"Las empresas que no miran más allá del ROI inmediato no están simplemente perdiendo oportunidades transformadoras, sino que están socavando activamente su relevancia futura", afirma la directora de IA de Accenture, Sarah Chen, entrevistada recientemente en el Foro Económico Mundial 2025[1]. "No se trata de abandonar el ROI, sino de integrarlo en un marco de evaluación más sofisticado".

Los estudios más recientes sobre economía conductual de la Harvard Business Review (marzo de 2025) han confirmado que las organizaciones siguen tendiendo a favorecer los beneficios inmediatos frente a las inversiones con rendimientos potencialmente exponenciales pero más distribuidos en el tiempo [2]. Esta trampa cognitiva se ha vuelto especialmente peligrosa en la era de la IA generativa, en la que las ventajas competitivas más significativas suelen surgir solo tras fases iniciales de aparente rentabilidad limitada.

Integrar el ROI con las perspectivas estratégicas: la nueva norma 2025

1. Equilibrio entre optimización e innovación disruptiva

La adopción de la IA impulsada únicamente por el retorno de la inversión conduce inevitablemente a mejoras incrementales. El informe del McKinsey Global Institute "AI Investment Strategies 2025" muestra que las principales empresas han adoptado un enfoque "70-20-10": el 70% de las inversiones en IA para optimizaciones con un ROI predecible, el 20% para innovaciones estratégicas a medio plazo y el 10% para exploraciones potencialmente revolucionarias [3]. Este equilibrio se ha vuelto esencial para mantener la competitividad en unos mercados cada vez más volátiles.

2. Potenciar la inteligencia colaborativa aumentada

Los sistemas tradicionales siguen perpetuando silos de información que ahogan la innovación. Según un estudio del MIT Technology Review de febrero de 2025, las plataformas de IA actuales no solo rompen estas barreras, sino que crean activamente nuevos modelos de colaboración entre humanos y máquinas que generan un valor exponencial [4]. La mayoría de las evaluaciones de inversión avanzadas incluyen ahora indicadores específicos de "inteligencia colaborativa" que miden este potencial transformador.

3. Crear adaptabilidad sistémica, no sólo eficiencia

En un entorno cada vez más impredecible, el Informe sobre la resiliencia de la IA 2025 de Deloitte destaca cómo las principales organizaciones evalúan la IA no solo por su eficiencia en condiciones normales, sino por su capacidad para adaptarse rápidamente a escenarios disruptivos [5]. Los análisis de estrés basados en IA se han convertido en un estándar para evaluar la resiliencia de las organizaciones. Las empresas que ignoran esta dimensión en sus evaluaciones están subestimando drásticamente el valor estratégico de la IA.

4. Orquestar el ecosistema digital ampliado

Las economías de 2025 funcionan como ecosistemas hiperconectados. El estudio de Forrester "AI-Driven Business Ecosystems" (abril de 2025) muestra que las soluciones de IA no solo generan valor dentro de la organización, sino que redefinen toda la red de relaciones con clientes, proveedores y socios [6]. Los nuevos marcos de evaluación incluyen métricas de "efecto de red" que cuantifican estos beneficios sistémicos a menudo ignorados en los análisis tradicionales.

Comunicar valor: del análisis a la narración estratégica

Los líderes del mercado han abandonado definitivamente el enfoque puramente cuantitativo en favor de metodologías más completas que integran:

  • Gemelos digitales para simulaciones de impacto: Según el Informe Gartner Future of AI Investment Report 2025, los modelos avanzados que simulan el valor de la IA a través de gemelos digitales en la organización son adoptados por el 83% de las empresas Fortune 500 [7].
  • Evaluación comparativa predictiva: El Boston Consulting Group ha documentado cómo las evaluaciones en tiempo real están redefiniendo el panorama competitivo en las industrias intensivas en tecnología [8].
  • Identificar las oportunidades emergentes: Los datos de PwC Strategy& muestran una correlación directa entre la identificación temprana de las oportunidades que ofrece la IA y el crecimiento sostenido[9].

"Las empresas que se basan únicamente en el análisis tradicional del ROI ya ni siquiera ven la punta del iceberg del valor de la IA", afirma con autoridad el Dr. Marcus Lee, CTO de Novartis Digital. "Estamos asistiendo a una redefinición completa de sectores enteros impulsada por organizaciones que han adoptado marcos de evaluación más sofisticados." [10]

Superar de una vez por todas la paradoja de la aplicación

La paradoja persiste, pero se ha redefinido: para conseguir apoyo para iniciativas ambiciosas de IA, sigue siendo necesario un argumento empresarial convincente, pero los beneficios más transformadores sólo se manifiestan plenamente después de la implantación. El estudio de Bain & Company "AI Value Realisation 2025" documenta cómo las organizaciones pioneras han desarrollado el enfoque de cartera estructurada [11]:

  • Proyectos con un ROI cuantificable: iniciativas de IA con beneficios inmediatos que generan impulso y confianza (40% de la cartera).
  • Inversiones estratégicas transformadoras: Proyectos con potencial disruptivo evaluados a través de métricas más amplias (40% de la cartera).
  • Exploraciones impulsadas por la propia IA: la IA se utiliza para identificar y evaluar nuevas oportunidades de aplicación, creando un círculo virtuoso de innovación (20% de la cartera).

La dimensión temporal: pensar en ciclos de transformación

Los beneficios de la IA se manifiestan ahora en ciclos de transformación interconectados, en lugar de en etapas lineales, como destaca el informe del IBM Institute for Business Value "AI Transformation Cycles" (marzo de 2025) [12]:

  • Ciclo de optimización (0-12 meses): mejoras operativas que sientan las bases para transformaciones más profundas.
  • Ciclo de reinvención (1-2 años): redefinición de los procesos de toma de decisiones y los modelos operativos.
  • Ciclo de disrupción (2+ años): transformación del modelo de negocio y creación de nuevos paradigmas de mercado

La madurez en la adopción de la IA en 2025 se medirá por la capacidad de gestionar estos tres ciclos simultáneamente, en lugar de progresar linealmente de uno a otro.

Conclusión: El futuro pertenece a los visionarios pragmáticos

Las organizaciones que dominan la adopción de la IA en 2025 no son simplemente las que disponen de las tecnologías más avanzadas, sino las que han desarrollado capacidades superiores para la orquestación estratégica de las inversiones.

El debate ya no es entre las métricas financieras y las consideraciones estratégicas, sino entre las organizaciones que han desarrollado marcos de evaluación integrados y las que están perdiendo rápidamente relevancia competitiva.

Este enfoque requiere un nuevo tipo de liderazgo: la capacidad de equilibrar el rigor analítico y la visión transformadora, el pensamiento sistemático y la agilidad en la toma de decisiones, la concentración en los resultados inmediatos y la planificación a largo plazo.

Como observó recientemente el profesor Erik Brynjolfsson en la Cumbre sobre IA 2025 del MIT: "La IA ya no es solo una herramienta que evaluar, sino un socio estratégico en la redefinición del futuro mismo de la organización. Nuestras metodologías de evaluación deben evolucionar en consecuencia". [13]

El perfil de los ganadores en la era de la IA 2.0 está ahora claro: son las organizaciones que han desarrollado la capacidad de evaluar las inversiones en tecnología no sólo como costes y beneficios, sino como catalizadores de la transformación en un ecosistema digital en constante evolución.

Fuentes:

[1] Foro Económico Mundial, "AI Investment Strategies Panel", Davos 2025, enero de 2025.
[2] Kahneman, D., et al., "Temporal Discounting in Corporate AI Investments", Harvard Business Review, marzo de 2025.
[3] McKinsey Global Institute, "AI Investment Strategies 2025", abril de 2025.
[4] MIT Technology Review, "The New Era of Human-AI Collaboration", febrero de 2025.
[5] Deloitte, "AI Resilience Report 2025", marzo de 2025.
[6] Forrester Research, "AI-Driven Business Ecosystems", abril de 2025.
[7] Gartner, "Future of AI Investment Report 2025", marzo de 2025.
[8] Boston Consulting Group, "Competitive Advantage in the Age of AI 2.0", febrero de 2025.
[9] PwC Strategy&, "Early AI Opportunity Identification and Market Growth", enero de 2025.
[10] Lee, M., "Beyond Optimization: AI as Strategic Partner", Digital Pharma Summit, marzo de 2025.
[11] Bain & Company, "AI Value Realization 2025", abril de 2025.
[12] IBM Institute for Business Value, "AI Transformation Cycles", marzo de 2025.
[13] Brynjolfsson, E., "AI as Strategic Partner", MIT AI Summit, abril de 2025.

Recursos para el crecimiento empresarial

9 de noviembre de 2025

Regulación de la IA para aplicaciones de consumo: cómo prepararse para la nueva normativa de 2025

2025 marca el final de la era del "Salvaje Oeste" de la IA: AI Act EU operativa a partir de agosto de 2024 con obligaciones de alfabetización en IA a partir del 2 de febrero de 2025, gobernanza y GPAI a partir del 2 de agosto. California es pionera con el SB 243 (nacido tras el suicidio de Sewell Setzer, una niña de 14 años que entabló una relación emocional con un chatbot), que impone la prohibición de sistemas de recompensa compulsiva, detección de ideación suicida, recordatorio cada 3 horas de "no soy humano", auditorías públicas independientes, sanciones de 1.000 dólares por infracción. SB 420 exige evaluaciones de impacto para "decisiones automatizadas de alto riesgo" con derechos de apelación de revisión humana. Cumplimiento real: Noom citada en 2022 por bots que se hacían pasar por entrenadores humanos, acuerdo de 56 millones de dólares. Tendencia nacional: Alabama, Hawai, Illinois, Maine, Massachusetts clasifican la falta de notificación de los chatbots de IA como infracción de la UDAP. Enfoque de tres niveles de sistemas de riesgo crítico (sanidad/transporte/energía) certificación previa al despliegue, divulgación transparente de cara al consumidor, registro de uso general+pruebas de seguridad. Mosaico normativo sin prioridad federal: las empresas de varios estados deben navegar por requisitos variables. UE a partir de agosto de 2026: informar a los usuarios de la interacción con la IA a menos que sea obvio, etiquetar el contenido generado por la IA como legible por máquina.
9 de noviembre de 2025

Regular lo que no se crea: ¿corre Europa el riesgo de la irrelevancia tecnológica?

Europa atrae sólo una décima parte de la inversión mundial en inteligencia artificial, pero pretende dictar las normas mundiales. Este es el "efecto Bruselas": imponer normas a escala planetaria mediante el poder de mercado sin impulsar la innovación. La Ley de Inteligencia Artificial entra en vigor de forma escalonada hasta 2027, pero las multinacionales tecnológicas responden con creativas estrategias de evasión: invocando secretos comerciales para evitar revelar datos de entrenamiento, elaborando resúmenes técnicamente conformes pero incomprensibles, utilizando la autoevaluación para rebajar los sistemas de "alto riesgo" a "riesgo mínimo", forum shopping eligiendo Estados miembros con controles menos estrictos. La paradoja de los derechos de autor extraterritoriales: la UE exige que OpenAI cumpla las leyes europeas incluso para la formación fuera de Europa, un principio nunca visto en el derecho internacional. Surge el "modelo dual": versiones europeas limitadas frente a versiones globales avanzadas de los mismos productos de IA. Riesgo real: Europa se convierte en una "fortaleza digital" aislada de la innovación global, con los ciudadanos europeos accediendo a tecnologías inferiores. El Tribunal de Justicia en el caso de la puntuación crediticia ya ha rechazado la defensa de los "secretos comerciales", pero la incertidumbre interpretativa sigue siendo enorme: ¿qué significa exactamente "resumen suficientemente detallado"? Nadie lo sabe. Última pregunta sin respuesta: ¿está la UE creando una tercera vía ética entre el capitalismo estadounidense y el control estatal chino, o simplemente exportando burocracia a un ámbito en el que no compite? Por ahora: líder mundial en regulación de la IA, marginal en su desarrollo. Amplio programa.
9 de noviembre de 2025

Outliers: donde la ciencia de datos se encuentra con las historias de éxito

La ciencia de datos ha dado la vuelta al paradigma: los valores atípicos ya no son "errores que hay que eliminar", sino información valiosa que hay que comprender. Un solo valor atípico puede distorsionar por completo un modelo de regresión lineal -cambiar la pendiente de 2 a 10-, pero eliminarlo podría significar perder la señal más importante del conjunto de datos. El aprendizaje automático introduce herramientas sofisticadas: Isolation Forest aísla los valores atípicos construyendo árboles de decisión aleatorios, Local Outlier Factor analiza la densidad local, Autoencoders reconstruye los datos normales e informa de lo que no puede reproducir. Hay valores atípicos globales (temperatura de -10 °C en los trópicos), valores atípicos contextuales (gastar 1.000 euros en un barrio pobre), valores atípicos colectivos (picos sincronizados de tráfico en la red que indican un ataque). Paralelismo con Gladwell: la "regla de las 10.000 horas" es discutida-Paul McCartney dixit "muchas bandas han hecho 10.000 horas en Hamburgo sin éxito, la teoría no es infalible". El éxito matemático asiático no es genético sino cultural: el sistema numérico chino es más intuitivo, el cultivo del arroz requiere una mejora constante frente a la expansión territorial de la agricultura occidental. Aplicaciones reales: los bancos británicos recuperan un 18% de pérdidas potenciales gracias a la detección de anomalías en tiempo real, la industria manufacturera detecta defectos microscópicos que la inspección humana pasaría por alto, la sanidad valida datos de ensayos clínicos con una sensibilidad de detección de anomalías superior al 85%. Lección final: a medida que la ciencia de datos pasa de eliminar los valores atípicos a comprenderlos, debemos ver las trayectorias no convencionales no como anomalías que hay que corregir, sino como valiosas trayectorias que hay que estudiar.