La tecnología ha revolucionado la forma en que las empresas operan, y la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un componente esencial en esta transformación. Sin embargo, a pesar de su creciente popularidad, muchas organizaciones aún luchan por obtener un retorno claro de sus inversiones en IA. Este artículo explora la importancia de la gestión y la estimación en la implementación de proyectos de inteligencia artificial, destacando cómo una planificación adecuada puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso.
### La Realidad de la Inversión en IA
En la actualidad, un número creciente de empresas está adoptando la inteligencia artificial, no necesariamente porque comprendan completamente su impacto económico, sino por el temor a quedarse atrás en una carrera tecnológica. Según un informe reciente, más del 55% de las organizaciones han integrado la IA en al menos una función de negocio. Sin embargo, solo el 23% de estas empresas ha reportado un retorno económico claro de su inversión. Este desfase se debe, en gran medida, a la falta de una gestión adecuada y a la ausencia de estimaciones rigurosas.
La estimación en el contexto de la IA no se limita a calcular costos y tiempos. Implica priorizar, enfocar y tomar decisiones informadas sobre el valor de una idea antes de que consuma recursos. Es esencial entender si una funcionalidad específica puede generar ahorros significativos o si simplemente se verá bien en una presentación. Sin un análisis riguroso del esfuerzo y el retorno, la inversión en IA puede convertirse rápidamente en un gasto innecesario.
La inteligencia artificial tiene el potencial de acelerar desarrollos, automatizar decisiones y mejorar la eficiencia operativa. Sin embargo, si las empresas no comprenden el costo de cada mejora, corren el riesgo de avanzar sin rumbo. Un estudio del Project Management Institute (PMI) reveló que los proyectos con estimaciones rigurosas y validaciones periódicas tienen un 70% más de probabilidades de finalizar a tiempo y dentro del presupuesto. Esto subraya la importancia de tener claridad sobre los objetivos, los costos y el valor que se espera generar.
### La Importancia de la Estimación en Proyectos de IA
La falta de estimaciones claras en los proyectos de IA puede llevar a resultados desalentadores. Un informe de Gartner indica que más del 80% de los proyectos de inteligencia artificial no logran llegar a producción o no generan el impacto esperado. La mayoría de estos fracasos no se deben a problemas técnicos, sino a la falta de alineación con una estrategia clara y medible. Aquí es donde la estimación del esfuerzo, el impacto y los riesgos se convierte en un factor determinante.
El CHAOS Report del Standish Group ha documentado durante décadas que los proyectos gestionados sin estimaciones claras tienen tres veces más probabilidades de fracasar. Esto plantea una pregunta crucial: ¿qué tiene que ver esto con la economía? La respuesta es simple: invertir sin estimar es comparable a abrir una planta de producción sin planos ni idea de los materiales necesarios. Aunque esto sería impensable en el ámbito de la manufactura, es una práctica común en el sector tecnológico.
Hoy en día, la inversión en IA se asemeja a las inversiones en CRM en los años 2000 o en aplicaciones móviles en la década de 2010. Es parte del ciclo natural de la innovación, pero también conlleva riesgos significativos. Confundir velocidad con dirección puede resultar en un presupuesto descontrolado, soluciones que no escalan y, en última instancia, cuestionar la tecnología en lugar de su gestión.
Una estimación adecuada permite a las empresas decidir si es más beneficioso automatizar una tarea o capacitar a un empleado. También ayuda a determinar si una inversión que parece costosa a corto plazo puede ofrecer un retorno exponencial a medio plazo. La clave está en elegir entre varias soluciones basándose en el valor real que aportan, no en tendencias pasajeras.
La inteligencia artificial tiene un potencial inmenso, pero el valor que genera no reside en el algoritmo en sí, sino en cómo se utiliza. Para evaluar si ese uso vale la pena, es fundamental medir y, para medir correctamente, se debe comenzar con una estimación precisa desde el principio. La estimación se convierte así en el primer acto de responsabilidad económica en cualquier iniciativa tecnológica, permitiendo responder a la pregunta crítica que todos los directores financieros se hacen: «¿Esto nos va a resultar rentable?».
La inteligencia artificial puede realizar muchas tareas, pero aún no tiene la capacidad de estimar el impacto económico real de nuestras decisiones. Para ello, se requiere algo que no se puede entrenar con conjuntos de datos: criterio, experiencia y responsabilidad. Por lo tanto, si deseas mejorar la rentabilidad de tus proyectos de IA, no comiences únicamente por el modelo; también debes enfocarte en la estimación. Sin una base sólida, la inteligencia artificial puede dejar de ser una inversión y convertirse en una ilusión costosa.
