Jeb Horton, Vicepresidente Senior de Servicios Globales en Hitachi Vantara, explica el modelo para ver el ROI en la IA
A medida que la Inteligencia Artificial (IA) transforma los negocios, la rentabilidad sigue siendo una preocupación clave. Las organizaciones invierten en IA con la expectativa de beneficios, pero ¿Cómo Maximizar el Retorno de la Inversión en Inteligencia Artificial? Aunque muchas empresas buscan optimizar costos y aumentar la productividad con IA, el retorno de inversión (ROI) depende de una estrategia clara y un enfoque práctico.
Un Camino Pragmático Maximizar el Retorno de la Inversión en Inteligencia Artificial
Según la Encuesta Pulso sobre IA 2024 de Forrester, casi la mitad de los responsables de decisiones en IA espera un ROI dentro de uno a tres años. No obstante, un 44% anticipa un retorno más prolongado. Para lograr la rentabilidad, las empresas deben enfocarse en resolver problemas reales a través de casos de uso específicos y de alta demanda. No se trata de ambiciones generalizadas; la clave es mejorar gradualmente las capacidades humanas y generar ahorros medibles.
Iniciar con Proyectos Pequeños y Escalables
Para obtener valor tangible, es importante comenzar con proyectos pequeños y enfocados, especialmente aquellos con una demanda comprobada por parte de los clientes. Esto permite desarrollar prototipos rápidamente y utilizar IA para optimizar procesos clave, cumpliendo las expectativas de los usuarios finales. En lugar de invertir en ideas a gran escala con ROI incierto, es mejor priorizar proyectos con retornos previsibles y objetivos claros.
Un enfoque escalable permite ir sumando productos a medida que se ven resultados, reduciendo el riesgo financiero. Con una infraestructura flexible y el aumento gradual de capacidades, las empresas pueden adaptarse al presupuesto y obtener un ROI sostenible. Al añadir mejoras y generar rentabilidad, es posible ampliar la capacidad de procesamiento y los recursos de datos según sea necesario.
Optimizar los Costos de Infraestructura con un Modelo de Consumo Flexible
La demanda de infraestructura para IA seguirá creciendo. Un modelo de consumo flexible permite consumir solo los recursos necesarios en cada momento. Esto alinea el proyecto con objetivos comerciales y presupuestos, mejorando el ROI. Integrar infraestructura según necesidades específicas y no en compras masivas ayuda a reducir costos iniciales y ajustar el retorno de inversión. Una infraestructura flexible también facilita cumplir las expectativas de inversores al ofrecer una propuesta de valor sólida y controlada.
Es esencial que el modelo de consumo sea fácil de gestionar y adaptado a las necesidades del cliente, evitando la complejidad de los contratos de Nube Pública. Este modelo debería minimizar las tareas innecesarias para que las empresas puedan concentrarse en generar resultados tangibles y evitar gastos excesivos.
Evitar el Gasto Desmedido en Funcionalidades sin Valor
Es crucial cuestionarse si una inversión en IA realmente generará valor. No todas las funciones de IA garantizan un ROI positivo; algunas solo ofrecen experiencias sin un valor comercial claro. El mercado oscila entre el pragmatismo y las grandes ambiciones en IA. Para maximizar su retorno, las empresas deben priorizar beneficios claros desde el inicio y evitar los errores comunes en iniciativas como la Transformación Digital y la Nube, que, para algunas organizaciones, aún no han generado el retorno esperado.
Cómo Maximizar el Retorno de la Inversión en Inteligencia Artificial
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