Principios para iniciar proyectos de IA con alto ROI en tu empresa

Los titulares sobre IA te generan FOMO respecto a tu empresa. Te hacen pensar que realmente deberías implementar esta tecnología, o que tu negocio se quedará atrás y tus clientes se irán a competidores más ágiles que pueden hacer más por menos.

Has probado algunas cosas, pero no parece que vayan a cambiarlo todo como dicen. Y no quieres hacer una gran inversión que no entregue resultados concretos.

Esta es la realidad para la mayoría de las empresas:

• Un informe de MIT de 2025 encontró que el 95 % de los proyectos de IA generativa en empresas no mostraron ROI medible.
• Un informe reciente de McKinsey encontró que, aunque más empresas despliegan IA esperando que sus inversiones empiecen a rendir, el número de personas que reportan mayores ingresos por sus iniciativas de IA no ha cambiado.

Quizás piensas: ‘Si no funcionó para ellos, ¿por qué funcionaría para mí si no sé nada de IA?’

La razón por la que la mayoría de las empresas no logra ROI consistente de la IA es que sus resultados no son deterministas. Esto significa que aunque le des exactamente la misma instrucción, obtendrás resultados ligeramente diferentes.

Si bien existen técnicas para obtener resultados más deterministas, seguirás enfrentando mucha incertidumbre. Y ante la incertidumbre, el mejor enfoque es gestionar los proyectos como un científico gestiona sus experimentos.

Sigue estos principios para empezar a implementar proyectos de alto ROI en tu empresa:

• Elige 1–2 funciones con mayor impacto potencial. El MIT Sloan Management Review recomienda implementar soluciones en una sola o un número reducido de funciones del negocio. Si tu empresa es pequeña, no ejecutes más de un experimento a la vez.

• Apunta al proceso correcto. Elige un proceso repetible donde desperdicias demasiado tiempo, gastas demasiado dinero o donde puedes aumentar más tus ingresos.

• Define una meta pequeña y clara. Lo que pruebes debe ser definido y acotado, pero con impacto suficiente para demostrar resultados:

  • 1 problema específico

  • 1 único proceso

  • 1 solución a probar

• Establece tus límites. Lo mejor es fijar un presupuesto reducido y comprometerte con él. Define la cantidad máxima de recursos que estás dispuesto a invertir: tiempo, dinero, personas y otros activos.

• Elige métricas de éxito claras. Asegúrate de que tus métricas sean claras, significativas y fáciles de medir, y mide tanto antes como después de la iniciativa.

El MIT señala que estas iniciativas de IA centradas en funciones específicas y de alcance reducido suelen entregar el ROI más tangible, y son particularmente efectivas para generar confianza al comenzar a invertir en IA.

Al limitar el alcance, creas pruebas concretas y aprendizajes que te permiten replicar resultados en otros procesos y áreas. Aunque los resultados pueden diferir a mayor escala, este enfoque sigue siendo muy útil para aprender los principios clave de implementación de IA.

Empezarás a acumular conocimiento sobre las mejores formas de probar soluciones, entender sus limitaciones, establecer plazos realistas y preparar a tu equipo.

Mantén un proceso estructurado en cada iteración, construyendo tu manual de IA poco a poco. En poco tiempo, formarás parte del 5 % de empresas que obtienen ROI positivo.