¿Desperdiciando millones? Empieza a medir el éxito de la IA con 7 métricas

La IA está generando mucho dinero: el 46,4 % de la financiación de capital riesgo del año pasado, para ser exactos. Pero, incluso con la llegada de fondos, la alta dirección tiene dificultades para ver cómo la IA impulsa la transformación empresarial.

Más de la mitad de los responsables de TI afirma que demostrar el ROI es su mayor desafío, especialmente porque RAND Corporation pronostica que el 80 % de los proyectos de IA fracasará, lo que supondrá la pérdida de miles de millones por el camino.

Stephen Mann, analista principal y director de contenidos de ITSM.tools, señala un problema mayor: la confianza. “Los equipos que no confían en la IA son los que informan de un ROI negativo en sus inversiones en IA. Parece una cadena en la que la adopción de la IA y la confianza (o la falta de ella) se alimentan mutuamente”, afirma. Stephen no es el único que se ha dado cuenta de ello.

El equipo de IA de Google también ha señalado que la IA generativa es diferente de las tecnologías anteriores. Es más accesible, y tanto los equipos técnicos como los no técnicos pueden utilizarla. Por eso debemos replantearnos cómo medimos el rendimiento de la IA, ya que los marcos de ROI tradicionales suelen quedarse cortos. 

Examinemos más detenidamente por qué los enfoques antiguos no funcionan y analicemos las siete métricas importantes a la hora de evaluar el ROI de la IA.

Desafíos de la medición del ROI de la IA

Las empresas lanzan una media de 37 POC de IA, pero más del 30 % de los CIO admite no tener claro cuáles tienen éxito. Operan a ciegas, sin métricas sólidas que vinculen los esfuerzos de IA con resultados tangibles.

Aislar el impacto de la IA puede resultar complicado porque a menudo se implementa junto con otros cambios tecnológicos o de procesos, como un sistema de inventario basado en IA implantado junto con una nueva distribución de la tienda. Las pruebas A/B tradicionales tienen dificultades cuando varios factores (IA, marketing, rediseños) afectan simultáneamente a los resultados.

Las organizaciones también tienen dificultades con el «ROI blando»: aspectos como una cultura de innovación, la retención de empleados, la ventaja competitiva y una mejor gestión de riesgos, valiosos pero difíciles de cuantificar. Si tenemos en cuenta el tiempo necesario para entrenar, perfeccionar y mantener la IA, queda claro por qué los CTO dudan a la hora de crear un marco de ROI. El temor a obtener rendimientos negativos a corto plazo debido a la presión de los inversores agrava el desafío.

7 métricas para medir el éxito de las inversiones en IA 

Michael Porter, de Harvard, introdujo una clasificación estratégica que las empresas pueden utilizar para evaluar la ventaja competitiva de sus proyectos de IA. Su modelo se basa en el liderazgo en costes, la diferenciación y el enfoque, elementos que ayudan a las organizaciones a ofrecer productos y servicios altamente especializados en mercados de nicho. 

Para los CTO, comprender cómo se alinean sus proyectos de IA con estas palancas es fundamental para justificar la inversión e impulsar resultados medibles. Estas son siete métricas y OKR para definir el éxito de la IA:

1. Reducción del tiempo de comercialización (TTM)

El tiempo de comercialización consiste en llevar un producto o servicio al mercado más rápidamente, desde el concepto inicial hasta la implementación final, utilizando la IA para acelerar cada paso. Cuanto antes se produzca el lanzamiento, antes se empiezan a generar ingresos: si la IA ayuda a reducir el tiempo de desarrollo de 18 a 12 meses, se obtienen 6 meses adicionales de posibles ingresos. Y eso supone una gran ventaja a la hora de mejorar el rendimiento financiero y ganar cuota de mercado. 

Cómo medir el TTM 

• Duración desde el concepto hasta el lanzamiento: registra cuánto tiempo se tarda desde la aprobación de la idea hasta el lanzamiento al mercado.
• Tiempo del ciclo de iteración: mide la velocidad del diseño, las pruebas y el perfeccionamiento.
• Relación entre el tiempo y el valor: compara la rapidez con la que un producto o una funcionalidad empieza a generar rendimientos.
• Índice de eficiencia de los recursos (REI): evalúa las horas de trabajo ahorradas o reasignadas.

2. Rendimiento de los procesos 

Realizar un seguimiento del rendimiento de los procesos es esencial para medir la eficiencia con la que se procesan las tareas en un periodo determinado. Refleja la capacidad del sistema para gestionar las cargas de trabajo e influye en la capacidad y la eficiencia generales.

Cómo medir el rendimiento de los procesos

• Volumen por unidad de tiempo (VPTU): Realiza un seguimiento de las tareas o transacciones completadas antes y después de la IA.
• Coste por transacción: Analiza cómo afecta la IA al gasto en recursos cuando aumenta el volumen.
• Sostenibilidad del rendimiento máximo: Supervisa cuánto tiempo mantiene el sistema el rendimiento máximo.
• Tiempo de recuperación: Evalúa la rapidez con la que los procesos se recuperan después de sufrir interrupciones.

3. Experiencia de empleados y clientes 

En última instancia, toda iniciativa de IA presta servicio a uno de dos grupos: empleados o clientes. Su retención, productividad, satisfacción y compromiso son los verdaderos indicadores del éxito y de si la junta directiva y la alta dirección aprobarán la IA. 

Para los empleados, la IA debería automatizar las tareas repetitivas y agilizar los flujos de trabajo, dándoles más tiempo para centrarse en labores estratégicas y de alto valor. La IA también puede optimizar la distribución de la carga de trabajo, por ejemplo, cuando una herramienta de gestión basada en IA detecta que los empleados dedican demasiado tiempo a reuniones y no el suficiente al trabajo concentrado.

En el ámbito de los clientes, los proyectos de IA deben centrarse en crear una experiencia sin fricciones. La recompensa se traduce en una mayor fidelidad, relaciones más duraderas con los clientes y un flujo constante de recomendaciones, todos ellos componentes fundamentales del crecimiento empresarial a largo plazo. Cuando estos elementos se combinan, el resultado es un ROI positivo, con una organización ágil, centrada en el cliente y capaz de empoderar a todas las partes interesadas implicadas. 

Cómo medir la experiencia de los empleados (EX) para determinar el éxito de la IA 

• Comparar las tasas de retención antes y después de implementar la IA
• Realizar un seguimiento de la retención en puestos aumentados por IA frente a puestos no aumentados
• Supervisar los motivos de las bajas voluntarias
• Puntuaciones netas de promotores de los empleados (eNPS) 
• Tiempo hasta alcanzar la productividad de las nuevas incorporaciones 

Cómo medir la experiencia del cliente (CX) 

• Puntuaciones de NPS y CSAT 
• Resolución en el primer contacto (FCR) y tiempo de respuesta a los clientes 
• Análisis del sentimiento y las emociones en las redes sociales 
• Tasas de retención y abandono de clientes 
• Cambios incrementales en el valor del ciclo de vida del cliente antes y después de la IA 

4. Impacto de la deuda técnica (TDI)

El impacto de la deuda técnica (TDI) mide cómo afectan los atajos y las ineficiencias acumulados al rendimiento, la capacidad de mantenimiento y la escalabilidad de un sistema de IA o, por el contrario, cómo la propia IA contribuye a la creciente deuda técnica de una empresa. 

Es una métrica fundamental, ya que la deuda tecnológica ya consume el 30 % de los presupuestos de TI y el 20 % de los recursos humanos, y con la IA la situación no hace más que empeorar. 

En 2025, más del 50 % de los líderes tecnológicos espera que su deuda tecnológica alcance niveles moderados o graves, y la IA se encuentra entre los principales factores contribuyentes. Medir el TDI permitirá a los CTO reducir estos costes ocultos al justificar la refactorización de modelos, optimizar la asignación de recursos y lograr el equilibrio adecuado entre mantener los sistemas heredados y ofrecer nuevas capacidades impulsadas por IA.

Cómo medir el impacto de la deuda técnica  

• Latencia de la canalización de datos: Evalúa los retrasos en la ingesta y el preprocesamiento de datos.
• Tiempo hasta la puesta en producción de las actualizaciones de modelos: Comprueba la rapidez con la que los modelos se adaptan a los nuevos datos.
• Coste de inferencia por predicción: Calcula los costes de recursos informáticos de cada inferencia de IA.
• Tasa de corrección de errores: Supervisa la frecuencia con la que surgen problemas en los datos o los modelos y requieren correcciones.

5. Utilización de los activos de datos

La IA solo es tan buena como los datos en los que se basa. Tanto si trabajas en inteligencia predictiva como en sistemas autónomos, la utilización de los activos de datos indica con qué eficacia la IA utiliza los datos disponibles. 

Cuanto mayor sea la utilización, mayor será el alcance de la IA, ya que elimina los silos, mitiga los sesgos de los conjuntos de datos y proporciona inteligencia a toda la empresa mediante la integración de datos. 

Si los modelos no aprovechan plenamente los conjuntos de datos de alto valor o, peor aún, se sobreajustan a conjuntos redundantes, esto afecta directamente a la precisión, la relevancia estratégica y, en última instancia, al éxito de tu proyecto de IA. 

Cómo medir la utilización de los activos de datos  

• Frecuencia de acceso a los datos: mide con qué frecuencia los modelos de IA acceden a cada conjunto de datos.
• Latencia del procesamiento de datos: realiza un seguimiento de los tiempos de recuperación y procesamiento en los flujos de trabajo de IA.
• Proporción entre almacenamiento y utilización activa: compara los datos almacenados con los datos utilizados activamente.
• Tasa de uso de características y linaje de datos: identifica qué características impulsan el rendimiento y garantiza la calidad de los datos.

6. Reducción de la tasa de errores (ERR)

Conseguir que los datos sean correctos es solo la mitad del desafío. El verdadero reto consiste en garantizar que los datos estén limpios y estructurados, y en ofrecer resultados precisos, actualizados y sin sesgos a gran escala. La reducción de la tasa de errores es fundamental en este proceso. Refleja hasta qué punto la IA evoluciona al reducir los errores y los problemas de calidad, y señala la capacidad del modelo para aprender y adaptarse con el tiempo. 

Un menor número de errores en los modelos de IA implica una menor necesidad de intervención por parte de los equipos de TI, lo que facilita que la IA se amplíe entre departamentos mientras atiende necesidades específicas de cada ámbito. El uso de herramientas de supervisión de modelos para realizar un seguimiento de este progreso ayuda a garantizar que la IA no se degrade al crecer, proporcionando a los CTO la confianza de que la IA está preparada para el futuro, alineada con los objetivos empresariales y puede ofrecer de forma constante satisfacción al cliente y eficiencia operativa.

¿Cómo medir la reducción de la tasa de errores? 

• Tasa de errores inicial frente a la actual: compara los niveles iniciales y actuales de inexactitud.
• Tasa de falsos positivos: identifica las clasificaciones positivas incorrectas.
• Distribución de errores: identifica sesgos o puntos débiles en los distintos segmentos de datos.
• Deriva de la tasa de errores: garantiza que los modelos no se degraden después de la implementación.
• Eficiencia de las iteraciones correctivas: mide la rapidez con la que el reentrenamiento reduce los errores.

7. Coeficiente de escalabilidad

El coeficiente de escalabilidad marca la diferencia entre una iniciativa de IA que prospera y otra que se derrumba bajo su propio peso y se convierte en un pozo sin fondo de costes. Mide hasta qué punto una solución de IA puede expandirse por una organización sin que los costes o la complejidad se disparen. 

Los modelos de IA pueden comenzar a pequeña escala, pero a medida que crece la adopción, también aumentan las exigencias de redes, almacenamiento y capacidad de procesamiento. Lo que comienza como una configuración de nube híbrida puede convertirse rápidamente en una costosa renovación: ampliaciones del almacenamiento en frío, actualizaciones del hardware local y costes crecientes por implementación. Antes de que te des cuenta, el posible ROI de la IA queda compensado por la proliferación de la infraestructura.

Cómo medir el coeficiente de escalabilidad 

La escalabilidad debe medirse tanto en la dimensión técnica como en la empresarial. Esto es lo que los CTO deberían supervisar:

• Eficiencia computacional (FLOPS/vatio) y escalabilidad del tiempo de entrenamiento
• Latencia de inferencia y coste por inferencia
• Sobrecarga de la infraestructura y tiempo hasta la obtención de valor de las implementaciones
• Garantizar que el crecimiento no dispare los costes ayuda a que la IA siga siendo un motor de crecimiento y no un sumidero de costes.

El crecimiento sin una base escalable provoca ineficiencias, haciendo que la IA se convierta más en un centro de costes que en un motor de crecimiento.

Prepara tus inversiones en IA para el futuro 

La disrupción impulsada por la IA no se está ralentizando, y los CTO deben priorizar la agilidad para construir un caso de negocio convincente para la IA. Esto implica pasar de los proyectos piloto a la adopción en toda la empresa, donde la IA agéntica impulsa el impacto interfuncional.

Asegura el respaldo alineando los objetivos estratégicos con la ejecución mediante una infraestructura escalable, unas MLOps disciplinadas y unos marcos de gobernanza que permitan crecer sin sacrificar el control.

Utiliza estas siete métricas clave como una hoja de ruta estructurada para justificar la inversión en AI, supervisar la adopción y optimizar el rendimiento, con un potencial de hasta 3.5X de rentabilidad.

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