Análisis del ROI en Proyectos de Automatización Empresarial y la Adopción de la IA

La automatización empresarial, a través de la implementación de sistemas como los ERP o las soluciones de Inteligencia Artificial (IA), promete una mejora significativa en la competitividad, los procesos, la productividad, el acceso a los datos y la toma de decisiones. Sin embargo, para cualquier empresario, la pregunta fundamental es si la inversión compensa y cómo medir ese retorno. Aunque determinar los costos de implementar un ERP es relativamente sencillo, cuantificar los beneficios asociados a las mejoras en los procesos de gestión resulta más complejo.

Calculando el ROI en la Implementación de un ERP

El Retorno de la Inversión (ROI) en un proyecto de ERP debe ser una estimación realista, que mida los beneficios conociendo las áreas de mejora específicas de cada empresa. Es crucial implicar a quienes conocen y pueden cuantificar procesos y operaciones para lograr una estimación precisa. En muchos casos, será necesario hacer una estimación, midiendo la variación que ha producido una mejora en los procesos. Por ejemplo, una empresa que factura 250 M€ y tiene 20 M€ pendientes de cobro en un mes, un retraso de cobro de tres días puede suponer 2,5 M€. Esto subraya la importancia de que los procesos en las empresas estén conectados y eviten ser manuales.

Medir estos beneficios consiste en comparar la realidad posterior al proyecto con los posibles beneficios esperados de la conceptualización. Se recomienda un período máximo de retorno de la inversión de 2 a 3 años, aunque no es una regla estricta.

Factores Tangibles e Intangibles en la Evaluación

Al evaluar los beneficios de la automatización, es fundamental distinguir entre factores duros (tangibles) y factores blandos (intangibles):

• Factores Duros: Son fácilmente reconocibles y cuantificables. El ejemplo más común y visible es la mano de obra.
• Factores Blandos: Son más difíciles de reconocer y cuantificar, y su estimación se basa en supuestos y estimaciones razonables. Por ejemplo, el impacto proyectado de ventas que no se completan en su totalidad por falta de capacidad de respuesta. Al evaluar factores blandos, se trata de estimar los beneficios en toda la cadena de abastecimiento, no solamente en la operación dentro del almacén.

El ROI tangible abarca los efectos directamente relacionados con la rentabilidad. El ROI intangible incluye otros beneficios que, aunque no están inmediatamente vinculados a los beneficios, siguen siendo buenos para la organización, como un aumento de la moral de los empleados y una mejora de la experiencia del cliente.

El Desafío de Medir el ROI en Proyectos de Inteligencia Artificial

En el mundo actual, las formas de comercialización en el ámbito de la automatización cambian rápidamente, planteando constantemente nuevos desafíos de acuerdo a los requerimientos de cada canal de venta. Desde que estalló el auge de la IA generativa a finales de 2022, las organizaciones se han apresurado a implementar iniciativas de IA. Sin embargo, un informe del MIT del verano de 2025 reveló que el 95% de los pilotos de IA generativa están fracasando, una cifra que da que pensar teniendo en cuenta las miles de millones de dólares invertidas. Esto sugiere que tener capacidades tecnológicas de IA no es suficiente.

Según los debates del Think Circle del cuarto trimestre de 2025 de IBM, el principal reto no es un problema tecnológico, sino organizativo. El informe destaca que, aunque muchos ejecutivos están invirtiendo en IA, pocos pueden medir el ROI de forma fiable hoy en día, y solo alrededor del 29% afirman que pueden medir el ROI con confianza. Un estudio de CEO de IBM reveló que solo alrededor del 25% de las iniciativas de IA ofrecen el ROI esperado, y solo el 16% se han ampliado a toda la empresa. Esto apoya la narrativa de que la IA suele comenzar primero con la experimentación y, en segundo lugar, con la realización del valor.

Los cálculos del ROI en IA pueden ser difíciles porque muchos de los impactos beneficiosos son abstractos, indirectos y no se materializan a corto plazo. El ROI en tiempo real de la adopción de la IA suele ser difícil de detectar, y cualquier beneficio inmediato puede ser engañoso. Actualmente, la inteligencia artificial está en la mente de casi todos los líderes empresariales, con la promesa de automatización inteligente, una mejor toma de decisiones y nuevas formas de trabajar que parecen inmensas. Para muchos ejecutivos, existe una brecha entre reconocer el potencial de la IA y lograr resultados medibles.

Estrategias para un ROI Exitoso en IA

El recorrido hacia un ROI medible con IA requiere una definición clara de la preparación para la IA, un vínculo directo entre las prioridades empresariales y los casos de uso específicos, y un enfoque disciplinado para medir el ROI. El primer paso hacia una estrategia exitosa de IA es evaluar sus objetivos empresariales. La IA no es valiosa por sí sola; antes de invertir, es crucial saber por qué se está invirtiendo. Las soluciones de IA que comienzan con un objetivo claro tienen más probabilidades de éxito.

Para lograr un impacto de negocio significativo con IA, se debe comenzar por definir una clara línea base de rendimiento. Se deben documentar los KPI actuales, como los tiempos de procesamiento, las tasas de error, los puntajes de satisfacción del cliente y los ingresos por transacción, y proyectar cómo la IA podría cambiar estos números. El verdadero valor de la IA a menudo se extiende más allá de cálculos simples como “X horas ahorradas a Y dólares por hora". Cuando la automatización elimina tareas repetitivas, los equipos pueden centrarse en iniciativas estratégicas, impulsar la innovación y contribuir a resultados de mayor valor. Igualmente importante es reconocer el costo de la inacción. Los retrasos en mejorar un proceso crítico pueden significar ingresos perdidos, disminución de la competitividad y menor retención de clientes.

Una vez que la solución de IA esté en funcionamiento, se debe pasar de las proyecciones a los datos de rendimiento utilizando una herramienta de medición de IA. Rastree los impactos descendentes. Un modelo de consumo transparente ofrece una visibilidad completa de lo que se utiliza, con qué frecuencia y dónde está generando valor.

Ejemplos de Aplicación y Mejora del ROI con IA

• Microsoft: Enfrentaba desafíos con los procesos manuales y una mala previsión en su cadena de suministro. Abordando estos puntos problemáticos, logró una reducción del 50% en los procesos de planificación manual y un aumento del 75% en la planificación a tiempo.
• Chobani: Utilizando IA para agilizar sus procesos financieros, la empresa logró una reducción del 75% en el tiempo dedicado a los gastos.
• Nestlé: Tenía dificultades con procesos de gastos lentos y basados en papel que eran propensos a errores. Implementando herramientas impulsadas por IA en SAP Concur, pudieron rastrear y medir mejoras significativas.
• SA Power Networks: Enfrentaba el desafío de gestionar una infraestructura envejecida en un área vasta y escasamente poblada. Usando una aplicación impulsada por IA, no solo ahorraron USD 1M en un solo año, sino que también lograron una tasa de éxito del 99% en la identificación de postes proclives a corroerse.

Algunas organizaciones lograron hasta un 300% de mejora en la productividad diaria automatizando procesos rutinarios tales como la entrada de datos, el procesamiento de pedidos y el soporte al cliente. Los equipos de ventas también han reportado aumentos de productividad de hasta un 90% gracias a flujos de trabajo optimizados y un mejor acceso a los datos de los clientes. Los costos operativos también pueden disminuir drásticamente. Por último, la inteligencia artificial puede mejorar significativamente la experiencia y retención del cliente.

Herramientas para la Medición del ROI en Automatismos

Infini Analytics es una plataforma SaaS que centraliza y monitoriza en tiempo real el comportamiento de todos tus automatismos, incluyendo RPA, chatbots y otros agentes inteligentes. Invierte solo en lo que te devuelve valor. Evalúa el rendimiento de tus automatismos con Infini Analytics. Con Infini Analytics podrás medir el retorno de cualquier asistente digital que tengas. Durante la implementación de cada asistente digital a la plataforma de Infini Analytics se asigna un ahorro vinculado a su ejecución.

Desde Infini, como expertos en servicios de automatización, consideran que es muy relevante tanto para el negocio como para el equipo técnico tener una valoración del impacto económico de los asistentes digitales implementados, especialmente de los RPAs que implican un ahorro directo en costes. Una de las interesantes ventajas del cálculo del ROI en Infini Analytics es que permite igualar el impacto y el potencial de los asistentes digitales en un único dato comparable.

Los agentes de IA pueden ser una herramienta poderosa para esto. Estos agentes están impregnados de experiencia en procesos de negocio, lo cual les da la capacidad de razonar, tomar decisiones y adaptarse a condiciones dinámicas.

Mejores Prácticas para Optimizar el ROI en IA

El IBM Institute for Business Value ha realizado una serie de estudios sobre cómo las organizaciones y los equipos pueden lograr rendimientos financieros óptimos en sus iniciativas de IA. Los equipos de desarrollo de productos que siguieron cuatro buenas prácticas de IA en un grado “extremadamente significativo” informaron de un ROI medio en IA generativa del 55%.

Aquí se detallan algunas prácticas clave:

• Celebrar el feedback: La transformación de la IA es un trabajo continuo en curso. Fomentar el feedback de los stakeholders ayuda al personal a sentirse cómodo expresando su opinión, al tiempo que reduce la pérdida de tiempo y recursos en procesos ineficaces.
• Trabajar de forma iterativa: Introduzca la IA en el ciclo de desarrollo del producto en pequeñas etapas para evitar la fatiga y reducir el riesgo. Modifique la implementación de la IA con el tiempo, según los equipos vayan descubriendo qué es eficaz y qué no. El escalado de la IA suele ser mejor en piezas pequeñas, en lugar de todo a la vez.
• Aprender de los datos de los usuarios: Extraiga y analice los datos de los usuarios para identificar oportunidades en las que las tecnologías de IA generativa puedan aportar el mayor valor. La calidad de los datos es tan importante como la cantidad. En lugar de intentar moldear activamente el comportamiento del usuario, ajuste las hojas de ruta de los proyectos para satisfacer a los usuarios donde se encuentren.
• Crear equipos multidisciplinarios: Benefíciese de las diversas habilidades y áreas de especialización para evitar los cuellos de botella.
• Adoptar una perspectiva global para priorizar de manera efectiva: Examine todos los aspectos de cómo el machine learning afecta a la cadena de suministro (CSC), incluida la planificación estratégica, la elaboración de presupuestos, los recursos y la gestión del cambio. Tenga en cuenta las interdependencias entre equipos y departamentos y céntrese en los casos de uso de IA con el mayor potencial de ROI.
• No descuidar la gestión del cambio: Introducir nuevos procesos y tecnologías nunca es fácil, especialmente cuando son tan polarizantes como la IA. La aceptación por parte de los empleados es crítica para el éxito de una nueva iniciativa de IA. Una estrategia interfuncional centrada en los principales defensores del cambio puede mantener el entusiasmo alto durante toda la transformación de la IA.
• Minimizar el riesgo para dar rienda suelta a la creatividad: La gestión de riesgos de IA proporciona libertad creativa cuando los equipos no tienen que preocuparse por los posibles errores de la IA.

Aunque el ritmo de innovación en el ámbito de la inteligencia artificial es muy elevado, aún nos encontramos en una fase muy temprana. Quizá resulte más ventajoso para las empresas considerar este periodo como una etapa de experimentación desordenada, en lugar de centrarse rígidamente en el retorno de la inversión a corto plazo. Como sugirió Jensen Huang, CEO de Nvidia, se debe alentar un espíritu de experimentación amplia y exploratoria en lugar de filtrar rígidamente las ideas basadas en las primeras métricas del ROI.

La investigación de IBM muestra que el pago de la deuda técnica de los sistemas heredados puede mejorar el ROI de la IA hasta en un 29% porque reduce la fricción y la repetición del trabajo. Pero muchas organizaciones aún no están en el punto que necesitan en su camino de transformación digital para aprovechar al máximo el beneficio de la integración de la IA. Lograr un ROI medible con IA a menudo es más sencillo de lo que parece. No se necesita tener todas las respuestas para comenzar; la clave es crear un ciclo de feedback para refinar modelos y descubrir nuevas oportunidades.

Las tecnologías de IA mejoran a medida que aprenden de nuevos datos. Este ciclo de feedback garantiza que la inversión en IA continúe generando valor mucho después de la implementación inicial. Un conjunto de herramientas puede ayudar a construir, ampliar y orquestar soluciones de IA a escala.

Tabla Comparativa de Beneficios en Proyectos de Automatización

La siguiente tabla ilustra algunos de los beneficios clave que se pueden esperar de la implementación de soluciones de automatización empresarial, categorizados por su naturaleza y potencial de medición.