La inteligencia artificial aún no reporta ganancias para muchas compañías
La inteligencia artificial aún no reporta ganancias para muchas compañías
Los creadores de servicios de IA los diseñan con la idea de que los empleados produzcan más y las firmas incrementen sus ingresos mientras recortan gastos. No obstante, el panorama real se aleja de esta meta ideal. Una investigación de PwC entre ejecutives señala que, en el 56% de los casos, incorporar inteligencia artificial no ha producido una ventaja económica clara. La promesa de eficiencia rápida y rentabilidad se topa con un proceso de integrar la tecnología que es complejo y cuyos frutos demoran en verse 🤖.
La distancia entre lo que se espera y lo que realmente se mide
Lo que perciben los líderes de negocio muestra una desconexión notable. Aunque en teoría automatizar labores y analizar datos con IA debería optimizar los procedimientos, más de la mitad de quienes respondieron la encuesta no perciben un retorno de la inversión. Esto no implica que la herramienta sea inútil, sino que incorporarla de manera productiva dentro de los sistemas de trabajo actuales representa un reto más grande de lo previsto. El beneficio económico no aparece por sí solo y está ligado a cómo se adapte y emplee la tecnología.
Factores que explican esta brecha:- Desafíos de integración: Adaptar los flujos de trabajo existentes para usar IA de forma productiva es más difícil de lo anticipado.
- Falta de ROI percibido: Más del 50% de los directivos encuestados no identifica un retorno económico tangible tras la adopción.
- Dependencia del uso: La ganancia financiera no es automática; depende completamente de cómo la organización implemente y utilice las herramientas.
La tecnología avanza más rápido que la capacidad de las organizaciones para asimilarla.
Las barreras que impiden obtener un retorno sobre la inversión
Varios elementos justifican esta complicación para lograr beneficios. Poner en marcha soluciones de IA exige una inversión inicial alta en programas, equipos y, crucialmente, en capacitar a los trabajadores. Asimismo, numerosas iniciativas se centran en probar la tecnología sin una estrategia definida que vincule su aplicación con metas comerciales concretas. Sin un plan claro, es difícil convertir la habilidad de procesar información en ahorros reales o en incrementar las ventas.
Obstáculos principales para el ROI:- Inversión inicial sustancial: Se requiere mucho capital para software, hardware y, sobre todo, para formar al equipo humano.
- Falta de una estrategia clara: Muchos proyectos son experimentales y no se alinean con objetivos de negocio específicos y medibles.
- Dificultad para traducir capacidad en ahorro: Sin una hoja de ruta, es complejo transformar el poder de procesar datos en reducción de costos o más ingresos.
Mirando hacia el futuro
El escenario actual sugiere que la inteligencia artificial en el ámbito empresarial necesita un enfoque más estratégico y paciente. La expectativa de un beneficio inmediato puede ser prematura. Integrar estas herramientas de manera efectiva es un proceso que requiere tiempo, planificación y una adaptación profunda de los métodos de trabajo. El valor financiero eventual puede ser significativo, pero el camino para alcanzarlo está lleno de ajustes y aprendizaje 📊.