ROI en IA: de la inversión a demostrar el verdadero valor de la inteligencia artificial

Una de las principales dificultades de los administradores de TI en la era de la inteligencia artificial (IA) es demostrar el valor real y el retorno de inversión de esta tecnología. Veamos qué recomendaciones nos dan los expertos.

Los resultados de la encuesta Digital Transformation in Latin America 2026 ―realizada por ManageEngine entre responsables de TI y negocios de Brasil, México, Colombia, Chile y República Dominicana― muestran una situación interesante. El 93% de los encuestados considera que su stack tecnológico está preparado para adoptar y escalar IA.

Sin embargo, el 61% reconoce que todavía tiene dificultades para convertir esas inversiones en valor empresarial medible. En otras palabras, la conversación ya no gira únicamente alrededor de si estamos preparados para implementar IA. Hoy en día, hay una pregunta mucho más importante: ¿podemos demostrar que la inversión está dando resultados?

Latinoamérica: preparada para la IA, ¿pero lista para demostrar su valor?  

En Latinoamérica hay una alta confianza en las capacidades tecnológicas de las organizaciones. Sin embargo, cuando hablamos de convertir esa inversión en resultados concretos, aparecen algunas diferencias entre países.

República Dominicana registra la mayor dificultad para convertir la inversión en IA en valor medible, con un 73%. Es seguida por Brasil, con 62%; Colombia, con 61%; México, con 56%; y Chile, con 55%.

Las cifras cambian de un mercado a otro, pero el mensaje de fondo es bastante claro: el reto no está solamente en adoptar la tecnología, sino en conseguir que esa tecnología se traduzca en resultados que el negocio pueda ver y medir. Adicionalmente, las razones no son exactamente las mismas en todos los países.

Cinco mercados, diferentes realidades, pero una conclusión bastante parecida: el ROI de la IA depende tanto de la tecnología como de la organización que está detrás de ella.

Según Gartner: cuando la IA no cumple las expectativas  

Esta situación también aparece en investigaciones de Gartner.

En un análisis de casos de uso de IA en infraestructura y operaciones, Gartner encontró que solo el 28% logra cumplir las expectativas de ROI. El 20% fracasa directamente.

¿Significa esto que la IA no genera valor? No necesariamente. Más bien muestra que existe una brecha entre lo que las organizaciones esperan obtener de sus inversiones y los resultados que consiguen.

Para Gartner, elementos como la integración de la IA con los sistemas y flujos de trabajo existentes, el respaldo ejecutivo, la colaboración entre equipos y una buena selección de casos de uso son clave para acelerar el retorno.

Es aquí donde los datos de Gartner convergen con la situación actual de Latinoamerica.

Falta de colaboración, talento especializado, alineación ejecutiva, integración y claridad sobre los casos de uso. Todos estos factores aparecen, de una u otra manera, entre los principales retos de los cinco mercados analizados.

Según Forrester: quizá estamos midiendo mal el ROI  

Si Gartner nos ayuda a entender la distancia entre las expectativas y los resultados, Forrester plantea una pregunta todavía más interesante:

¿Estamos midiendo correctamente el valor de la IA?

El problema del ROI no está necesariamente en que la tecnología no produzca resultados. En algunos casos, el verdadero reto puede estar en la forma en que las empresas están midiendo esos resultados.

Una implementación puede aumentar la productividad de los empleados. Otra puede mejorar la experiencia del cliente. Una tercera puede reducir riesgos y otra puede ayudar a tomar mejores decisiones estratégicas.

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Todos son resultados valiosos, pero no necesariamente aparecen al mismo tiempo ni se pueden medir con el mismo indicador financiero. Por eso, Forrester propone mirar el valor de la IA desde diferentes dimensiones, combinando resultados financieros —como ingresos, reducción de costos y mitigación de riesgos— con mecanismos de creación de valor como productividad, engagement y estrategia.

En lugar de enfocarnos en cuánto dinero ahorró la IA, podríamos revisar estratégicamente cuánto valor aporta a la organización.

De «¿Cuánto ahorramos?» a «¿Qué valor generamos?  » 

Si los datos de ManageEngine, Gartner y Forrester apuntan en una dirección similar, entonces hay algo que las organizaciones deberían empezar a replantearse: la forma en que diseñan y evalúan sus iniciativas de IA. ¿Pero por dónde empezar?

Definir el resultado antes que la tecnología   

Antes de elegir una herramienta, hay que tener claro qué problema de negocio queremos resolver. ¿Reducir costos? ¿Aumentar la productividad? ¿Mejorar la experiencia del cliente? ¿Reducir riesgos? Un caso de uso sin un objetivo claro difícilmente tendrá un ROI que podamos demostrar.

Priorizar casos de uso de impacto   

No todos los procesos necesitan IA. Y tampoco se trata de incorporar inteligencia artificial simplemente porque podemos hacerlo.

Lo importante es priorizar aquellos casos en los que exista una relación clara entre la capacidad tecnológica, el problema que queremos resolver y el resultado esperado.

Antes iniciar un proceso de adopción de IA, conviene elaborar un diagnóstico que ayude identificar las oportunidades de mejora en las que podría aportar un valor concreto.

Integrar la IA en los procesos   

Una herramienta aislada puede generar experimentación, pero difícilmente producirá una transformación a escala. Cuando la IA se integra con los sistemas, datos y flujos de trabajo que ya existen, pasa de ser una herramienta adicional a formar parte real de la operación.

Y eso hace toda la diferencia.

Medir desde el principio   

Una buena forma de empezar es con pequeños proyectos piloto que permitan probar cómo funciona la IA y, sobre todo, qué impacto puede generar en la organización.

Estas iniciativas ayudan a identificar qué funciona o qué se puede mejorar y si los resultados obtenidos demuestran la necesidad de llevar la iniciativa al siguiente nivel.  

El ROI no debería calcularse únicamente al final de un proyecto. Antes de implementar una iniciativa, es importante establecer una línea base y definir indicadores concretos o base. Estos incluyen tiempos de ejecución, costos, productividad, satisfacción, ingresos, riesgos y calidad del servicio.

Convertir el ROI en un esfuerzo colectivo   

El retorno de la IA no debe ser responsabilidad exclusiva de TI. Finanzas debe entender el impacto económico; negocio, definir los resultados; TI, garantizar la integración; y seguridad, evaluar los riesgos. Al final, el ROI de la IA se construye entre todos.

Fuente: Introducing The Forrester AI Value Matrix: A Framework For Measuring What Matters.

El verdadero ROI comienza antes de implementar IA   

Los resultados de Gartner dicen que demostrar el valor de la IA todavía es un reto para muchas organizaciones. Como se mencionó, solo el 28% de los casos de uso de IA en infraestructura y operaciones cumple con las expectativas de ROI.

Además, el valor de la IA no siempre se refleja únicamente en los resultados financieros. La productividad de los equipos, la experiencia del cliente, la reducción de riesgos o una mejor toma de decisiones también pueden demostrar su impacto.

Por eso, es recomendable empezar con proyectos piloto. Definir qué se quiere lograr y medir los resultados desde el inicio puede ayudar a las organizaciones a identificar qué iniciativas realmente generan valor antes de llevarlas a una mayor escala.

En conclusión, el verdadero ROI de la IA no se trata solo de cuánto se invierte, sino de entender qué valor genera esa inversión y tener la capacidad de demostrarlo.