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La Pregunta Cambió: Del Encantamiento Tecnológico a la Cobranza Directa por Lucro
En los últimos años, la pregunta más común en las salas de consejo era simple: “¿Qué podemos hacer con inteligencia artificial?”.
Hoy, sin embargo, el enfoque ha cambiado de forma clara. Los ejecutivos quieren saber algo mucho más directo: ¿dónde está el dinero?
Este cambio no representa solo una percepción de mercado. Por el contrario, funciona como una alerta financiera concreta. Datos recientes de Forrester muestran que la mayoría de las empresas que apostaron por un retorno rápido con IA deben reducir o interrumpir inversiones aún este año.
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Mercor pagó 1,5 millones de dólares por día para que médicos, abogados y ex-banquero de Goldman Sachs enseñaran a la inteligencia artificial a hacer su trabajo y, en 17 meses, pasó de cero a 500 millones de dólares en ingresos anuales mientras sus propios contratados aceleran la sustitución de su propio trabajo.
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Además, muchas organizaciones se dieron cuenta, en la práctica, de que hay una gran distancia entre crear un piloto bien presentado y poner una IA en producción dentro de sistemas heredados. Cuando esto ocurre sin planificación, la caja sufre y el cumplimiento entra en riesgo.
En Brasil, este escenario se agrava. Con la Selic elevada y el costo de capital presionado, el costo del error se volvió inviable. En este contexto, la innovación dejó de ser un hobby corporativo.
O la tecnología impacta directamente el lucro, o sale del presupuesto antes del segundo trimestre.
Por qué solo el 5% de las empresas logra ROI real con inteligencia artificial
Según estudios recientes, solo alrededor del 5% de las empresas logran obtener ROI medible con proyectos de IA. Mientras tanto, el resto enfrenta pilotos que no escalan, consumo acelerado de caja y frustración interna.
Como emprendedor en tecnología durante décadas, veo este movimiento con cierto alivio. La inteligencia artificial nunca fue una solución mágica para inflar resultados financieros. Aun así, muchas empresas intentaron venderla de esta forma.
En la práctica, la IA actúa como una herramienta de reingeniería de procesos, y no como un generador automático de lucro. Investigaciones del MIT y de Wharton demuestran que solo las organizaciones que rediseñan flujos de trabajo de punta a punta capturan valor sostenible.
Por otro lado, las empresas que solo “conectan” IA en procesos antiguos terminan acumulando costos sin un retorno claro.
Datos, Estructura y el Error Más Común en las Iniciativas de IA
Muchos gestores aún preguntan por qué sus proyectos de IA no despegan. En la mayoría de los casos, la respuesta aparece rápidamente en la base: falta de datos organizados.
Implementar IA avanzada sin la estructura adecuada se asemeja a correr una Fórmula 1 con combustible adulterado. El motor puede ser potente, pero falla rápidamente.
Un artículo divulgado por el MIT reveló un dato contundente:
a pesar de inversiones globales entre US$ 30 mil millones y US$ 40 mil millones, el 95% de las organizaciones no obtuvieron un retorno medible con IA.
Ante esto, la diferencia entre “tener IA” y “ganar dinero con IA” se vuelve evidente.
El ROI Invisible: Por qué la Contabilidad No Ve el Valor de la IA
Otro error recurrente involucra la forma de medir resultados. Muchas empresas creen que el valor de la IA solo aparece como aumento de ingresos o reducción directa de costos. Sin embargo, esto rara vez ocurre de esta manera.
En la práctica, gran parte del ROI de la IA surge como evitación de costos, es decir, costos evitados.
Un ejemplo claro aparece en la atención al cliente. Al usar chatbots, un equipo puede absorber hasta un 20% más de demandas sin contratar nuevos empleados. El valor real está en la contratación que no se realizó.
Sin embargo, la contabilidad no registra salarios no pagados. Al mismo tiempo, los costos con la nube, tokens y herramientas de IA aparecen como gastos inmediatos.
En consecuencia, la empresa se vuelve más eficiente, pero los indicadores financieros a corto plazo empeoran.
El Cambio de Capex a Opex y el Impacto en el Balance
En el pasado, invertir en tecnología significaba comprar servidores y licencias. Este modelo entraba en el balance como activo y se depreciaba con el tiempo.
Hoy, la lógica se ha invertido. La infraestructura de IA funciona bajo demanda, en la nube. Cada interacción genera Opex inmediato, reduciendo EBITDA y lucro neto.
Así, incluso cuando la empresa construye una ventaja competitiva futura, los indicadores financieros a corto plazo sufren. Por eso, muchos líderes interpretan, de manera equivocada, que la IA “no funciona”.
Donde la Inteligencia Artificial Realmente Tiene Sentido: La Matriz Estratégica
Ante este escenario, la pregunta correcta deja de ser “¿cuánto retorna esto?” y pasa a ser “¿dónde tiene sentido esto?”.
El artículo The Gen AI Playbook for Organizations, de Harvard Business School, propone una matriz clara basada en dos factores:
tipo de tarea y costo del error.
Zona sin Arrepentimientos: Eficiencia Inmediata
Aquí entran tareas con bajo costo de error y datos estructurados, como la preselección de currículos, borradores de correos electrónicos y resúmenes de reuniones.
En un proceso de selección con 4,800 inscripciones, la IA ayudó a seleccionar a los 200 mejores candidatos, reduciendo drásticamente el esfuerzo humano.
Además, Unilever informó que redujo su tiempo de contratación de 4 meses a solo 4 semanas utilizando un enfoque similar.
Modo Copiloto: IA Produce, Humano Valida
En este cuadrante, el costo del error es alto, pero los datos están estructurados. Programación y contratos legales encajan aquí.
La IA genera rápidamente, mientras que el humano revisa. De esta forma, la productividad aumenta sin comprometer la seguridad.
Creador de Alternativas: Creatividad Sin Riesgo Financiero
Cuando el costo del error es bajo y el conocimiento es tácito, la IA funciona bien como generadora de opciones. Marketing, diseño y lluvia de ideas se benefician de este modelo.
En Navidad de 2025, Coca-Cola, en colaboración con OpenAI y Bain & Company, lanzó la plataforma Create Real Magic.
El resultado fue expresivo: más de 1 millón de usuarios en 43 mercados.
Zona Humano Comanda: Decisiones que No Pueden Ser Automatizadas
Por último, decisiones estratégicas, despidos, diagnósticos médicos complejos e inversiones de alto riesgo no deben ser delegados a la IA.
En este contexto, la tecnología solo apoya el análisis. La decisión final sigue siendo humana.
Métricas Erróneas Matan Proyectos Antes de la Madurez
Los proyectos de IA rara vez fracasan por problemas técnicos. En la mayoría de las veces, mueren por métricas erróneas.
Evaluar la IA solo por ROI inmediato elimina iniciativas prometedoras demasiado pronto. Las empresas más maduras utilizan métricas intermedias, como tiempo de ciclo, tasa de adopción y reducción de excepciones.
El ROI aparece como consecuencia, no como criterio inicial.
Conclusión: La IA No Destruye Balances, Exponen Decisiones Malas
Al final, la inteligencia artificial no destruye balances. Ella expone decisiones mal estructuradas, métricas equivocadas y expectativas irreales.
El secreto no está en dejar de invertir, sino en saber pilotear.
Ignorar la automatización básica genera ineficiencia. Automatizar decisiones estratégicas genera destrucción de valor.
La diferencia está en elegir correctamente dónde debe actuar la IA.
En su empresa, ¿la inteligencia artificial está generando valor real o solo consumiendo presupuesto sin métricas claras?
Seja o primeiro a reagir!