El 39% de los ejecutivos lucha con medir ROI en IA, según Forbes
Dr. Adrian Vale
Especialista en LLMs, AI Agents e Infraestructura de IA
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Especialista en LLMs, AI Agents e Infraestructura de IA
Sectores no tecnológicos, como salud y energía, enfrentan retrasos en el ROI de IA debido a la reingeniería de procesos, gobernanza de datos y regulación. Forbes informa que el 39% de los ejecutivos cita la medición del ROI como principal desafío, con plazos de recuperación que superan los cinco años en sectores regulados.
La inteligencia artificial (IA) ha transformado múltiples industrias, prometiendo mayor eficiencia y optimización de costos. Sin embargo, sectores no tecnológicos, como la salud, la energía y la manufactura, enfrentan dificultades sustanciales para medir y alcanzar un retorno de inversión (ROI) tangible en IA. Según The New York Times, muchas empresas que han invertido en esta tecnología aún no han logrado un impacto financiero positivo significativo.
Mientras que empresas tecnológicas suelen obtener retornos más rápidos al integrar IA, los sectores no tecnológicos experimentan procesos más lentos debido a varios factores clave:
Según un informe de Forbes, el 39% de los ejecutivos consideran la medición del ROI como uno de los mayores obstáculos para justificar las inversiones en IA. En sectores regulados, los plazos para alcanzar beneficios financieros pueden extenderse más allá de los cinco años.
Los sectores no tecnológicos enfrentan obstáculos únicos que dificultan la adopción y el éxito de la IA:
Estos factores no solo afectan los cronogramas de implementación, sino que también generan expectativas poco realistas sobre los beneficios financieros inmediatos de la IA.
Las proyecciones optimistas sobre el impacto de la IA han llevado a inversiones significativas, pero a menudo ignoran los desafíos inherentes a la transformación digital en sectores no tecnológicos. Según The New York Times, este desajuste ha resultado en menos beneficios tangibles para industrias como la salud y la energía, en comparación con sectores como el software y la tecnología.
Para 2024 y más allá, es importante observar:
La implementación de la inteligencia artificial en sectores no tecnológicos implica desafíos únicos que requieren una transformación significativa en procesos, infraestructura y cumplimiento regulatorio. Para maximizar el ROI, tanto los desarrolladores como las empresas deben adoptar un enfoque estratégico y realista, priorizando soluciones prácticas y ajustando las expectativas de retorno.
La medición del ROI en estos sectores es compleja debido a desafíos como la integración con sistemas heredados, la falta de métricas estándar y los largos tiempos necesarios para cumplir regulaciones.
Según investigaciones, en sectores altamente regulados, el ROI puede tardar más de cinco años en materializarse debido a los estrictos requisitos legales y técnicos.
Las empresas pueden optimizar el ROI priorizando proyectos con beneficios claros, invirtiendo en gobernanza de datos y adaptando sus sistemas para integrar la IA de manera más eficiente.
💡 Dica Pro: Para sectores no tecnológicos, prioriza soluciones de IA que no requieran reemplazo completo de sistemas heredados. Tecnologías como middleware o APIs pueden facilitar la integración con infraestructuras existentes, reduciendo costos y tiempos de implementación.