El retorno de la inversión (ROI) es el parámetro por excelencia para dimensionar la efectividad de los proyectos de TI. Conocer el tiempo en que dicha inversión se recuperará y comenzará a brindar los beneficios planeados a la organización ha sido el termómetro para medir el éxito y el punto de partida para futuras iniciativas tecnológicas.
Con la llegada de nuevas tecnologías, la manera de medir el ROI da un giro radical. Innovaciones como la analítica, la inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) están rebasando el dominio del departamento de TI para moverse verticalmente, abarcando áreas clave de la organización. De este modo, el ROI toma nuevos matices para integrar retornos menos tangibles, pero de mayor impacto y que generan valor. (simplyearth.com)
De acuerdo con Emerj, consultora especializada en IA, el ROI en un proyecto de inteligencia artificial se observa en tres distintos rubros:
- el que puede medirse, consistente en el impacto financiero del proyecto;
- el estratégico, que aporta valor a lo largo del tiempo, y
- el de capacidades, donde se desarrollan habilidades y capacidades en la organización con miras hacia una madurez digital.
Desde esa perspectiva, las organizaciones están más conscientes del alcance real de sus planes de #IA, #ML y #analítica para iniciar proyectos de mayor impacto. Una vez que obtienen resultados tangibles, elevar las #inversiones o reinvertir será… Click To TweetPrueba de ello es que 80% de los grandes corporativos que han realizado implementaciones de inteligencia artificial piensa invertir en este rubro a finales de 2020 o inicios de 2021.
Específicamente en el sector de retail, la mayoría ya se ha beneficiado de la implementación de soluciones analítica, mientras que en el bancario, prácticamente todos los jugadoras cuentan con iniciativas maduras y comprenden el valor de la IA.
En general, la IA no se limita a casos de uso discretos y experimentos. Se está logrando arraigar en diversas unidades de negocio y propósitos. En este sentido, los expertos coinciden en que la banca es punta de lanza en lo que al uso de la IA se refiere. Asimismo, dicha práctica se extiende a los clientes, quienes ya utilizan asistentes digitales y un creciente número de tecnologías de servicio basadas en esta tecnología.
Si bien las aplicaciones de IA de las que hacen uso los cuentahabientes pudieran parecer obvias y fáciles de entender, su impacto repercute más allá. Entre las áreas en las que las instituciones financieras la han integrado exitosamente destacan:
- Antilavado de dinero
- Finanzas corporativas y contabilidad
- Comunicaciones externas (marketing, medios sociales)
- Marketing y ventas
- Relaciones/interacciones con clientes (chatbots)
- Seguridad y detección de fraudes
- Gestión de RRHH/talento
Esto nos dice que cada proyecto, sea de IA, ML o analítica, no debe únicamente llevar a una empresa hacia la obtención de un ROI que pueda medirse en el corto plazo, también debe hacerlo hacia un resultado estratégico de largo plazo. De igual forma, la inversión realizada y su recuperación deben reflejarse en la obtención de valor y captación de mercado.
Es importante estar bastante conscientes de esto. En muchos casos, el ROI financiero no será el esperado; sin embargo, sí habrá otros beneficios que se reflejarán en la operación de la empresa. Hoy, el punto de partida demanda una nueva visión, en donde es un proyecto que involucra a estas innovaciones no es un proyecto más de TI.
La importancia de la analítica, la inteligencia artificial y el machine learning seguirá en aumento, figurando en la agenda del consejo de administración y siendo cada vez más ubicuos.
