Cómo miden los líderes empresariales el ROI de la IA generativa

Un nuevo enfoque para el ROI

Mientras que las métricas de ROI convencionales se centran en la inversión financiera frente a las ganancias, el valor inicial de la IA generativa proviene abrumadoramente de una mayor eficiencia.

Andrew Lo es profesor de finanzas y director del Laboratorio de Ingeniería Financiera de la Escuela de Administración Sloan del MIT, e investiga la IA generativa y la tecnología financiera. “Estas herramientas harán que los empleados actuales sean más eficientes en sus trabajos”, declaró Lo en una entrevista con Informa TechTarget. “Lo que esperamos es un aumento de la productividad”.

Por ejemplo, el sector financiero utiliza cada vez más la IA generativa para la banca de inversión y el análisis fundamental, afirmó Lo. Varios bancos están experimentando para ver cómo la IA generativa puede mejorar la eficiencia del flujo de trabajo.

Gracias a sus capacidades de procesamiento del lenguaje natural, codificación y automatización, los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) pueden aumentar drásticamente la cantidad de datos que un analista humano puede evaluar. "En lugar de centrarse en quizás 10 o 20 empresas como parte de su competencia, un analista humano ahora puede analizar 100 o 200 empresas", dijo Lo.

Las mejoras de productividad también se derivan cada vez más del uso de agentes de IA , y algunas empresas están empezando a adoptar un enfoque centrado en agentes, según Asha Sharma, vicepresidenta corporativa y directora de la Plataforma de IA de Microsoft, en una entrevista con Informa TechTarget. Una mentalidad centrada en agentes implica considerar si un agente podría ser apto para usarse al crear un nuevo proyecto.

Entender cómo medir el ROI de la IA generativa

En la sesión "El Impacto Real de la IA en su Organización", Jim Rowan, director de IA en Deloitte, analizó cómo asesora a sus clientes para identificar el ROI de la IA generativa. "Realmente nos centramos en la creación de valor a partir de los casos de uso", afirmó durante la sesión. Ese valor a menudo no se traduce en ahorros inmediatos de costos, sino en el valor del tiempo ahorrado o la calidad añadida.

"Al acelerar la línea de I+D, no se trata solo de costos", afirmó Gabriele Ricci, director de datos y tecnología de la farmacéutica Takeda, en la misma sesión. En cambio, añadió, Takeda se centra igualmente en cómo puede llevar medicamentos de mejor calidad a los pacientes, con mayor rapidez.

En lo que respecta a las iniciativas de IA generativa, el retorno de la inversión (ROI) puede ser un proceso de espera, afirmó Lo. A corto plazo, las empresas podrían obtener un ROI neutro o incluso negativo debido a los costos iniciales asociados con la creación de infraestructura y la experiencia de sus empleados.

Pero, con el tiempo, afirmó Lo, las empresas empezarán a ver resultados en forma de aumentos de productividad. A largo plazo, esto significa ahorros en costos al reemplazar divisiones y formar empleados altamente capacitados que puedan usar la IA de forma significativa y creativa.

"Tomará tiempo poder ver los frutos de estos trabajos", dijo.

Adoptar la gestión del cambio

Una gestión eficaz del cambio es crucial para el retorno de la inversión (ROI) de la IA generativa. Esta aumenta la eficiencia solo si las empresas saben cómo reutilizar el tiempo que ahorra. "[Los empleados] no saben qué hacer con ese tiempo extra", dijo Kevin Bolen, jefe de transformación de IA en KPMG, durante la sesión "Estrategias de IA desde el Frente de Vanguardia".

Sin unas directrices adecuadas para la reutilización del tiempo, las responsabilidades de los trabajadores pueden ser confusas, lo que podría generar ansiedad y reducir la eficiencia. Bolen sugirió que las empresas definan explícitamente cómo los trabajadores deben reutilizar su tiempo para mejorar su productividad y contribuir a los objetivos de la empresa.

La gestión del cambio también incluye la preparación para el futuro. Las organizaciones que mantienen a sus empleados al margen de las iniciativas de IA generativa probablemente encontrarán resistencia.

"La cultura es uno de los aspectos más difíciles de definir, gestionar y cambiar", afirmó Lo. La alta dirección es responsable de comunicar la visión empresarial sobre la IA generativa, desarrollar objetivos claros y mantener a los empleados informados sobre cómo se incorpora la tecnología a los flujos de trabajo.

El compromiso con la capacitación es otro elemento crucial, afirmó Lo. Para los empleados que podrían experimentar cambios laborales más sustanciales debido a la IA generativa, las empresas deben implementar un proceso de transición que incluya capacitación adicional para mantenerlos involucrados cuando cambie su enfoque laboral.

"[Las empresas deben] adoptar una filosofía de gestión del cambio que sea compasiva con las personas que están atravesando esta transformación, pero también realista", afirmó Bolen.

Convertir la inversión en valor

Planificar una iniciativa de IA que genere un retorno de la inversión sustancial puede parecer desalentador para muchas empresas. Las organizaciones pueden empezar creando iniciativas de sandbox y otros entornos de prueba para explorar aplicaciones de IA generativa, afirmó Rowan. “Debemos brindar a nuestros empleados la oportunidad de expresar su curiosidad”, añadió.

El punto de partida más eficaz suele ser las acciones repetibles que los empleados realizan a diario, afirmó Sharma durante la sesión "Convirtiendo la IA en Valor Empresarial Medible". En estas áreas, la IA generativa tiene mayor probabilidad de reducir la energía, el tiempo o los recursos necesarios para completar una tarea.

Estas inversiones iniciales tampoco tienen por qué ser enormes, añadió Sharma. Las empresas pueden empezar con pruebas de concepto pequeñas y seguras y escalarlas con el tiempo. "Mi principal consejo es limitar el presupuesto", dijo durante la sesión. "Sin restricciones, no se obliga a innovar ni a llevar la tecnología al límite".

Para convertir su inversión inicial en valor comercial, las empresas deben medir activamente las métricas, afirmó Lo. La alta dirección debe definir métricas adecuadas para calcular el ROI y utilizar esos factores para medir continuamente la eficacia de la iniciativa de IA generativa.

Durante su sesión, Rowan animó a los líderes empresariales a ser creativos con las métricas de ROI que eligen medir. Esto podría implicar un cambio de mentalidad hacia el cálculo de mejoras de eficiencia y productividad, por ejemplo, midiendo los plazos de producción y los beneficios cualitativos.

Sharma comentó en una entrevista con Informa TechTarget que métricas como el margen y el costo unitario también pueden utilizarse para calcular la eficiencia. "Mi consejo y aliento es analizar la economía unitaria, ya que eso permitirá escalar la inversión", afirmó.

En última instancia, la elección de las métricas adecuadas para calcular el ROI de la IA generativa dependerá de cada negocio específico y sus objetivos. "Hay muchas maneras de medir el impacto", dijo Lo. "Eso debe decidirse de antemano, porque no se puede gestionar lo que no se mide".

Olivia Wisbey es editora asociada del sitio web de SearchEnterpriseAI. Wisbey se graduó de la Universidad Colgate con una licenciatura en Literatura Inglesa y Ciencias Políticas y cuenta con experiencia en temas de IA, aprendizaje automático y calidad de software.