El camino hacia el valor: una guía para medir el ROI de la IA

Poner a prueba la IA fue un paso esencial en la historia de adopción de cada empresa. Ahora entramos en el siguiente capítulo: demostrar el impacto empresarial. Los pilotos y la experimentación son necesarios, pero sin una forma efectiva de evaluar el retorno de la inversión (ROI), no informan las prioridades ni guían la inversión. Mientras las empresas se preparan para 2025, es hora de centrarse en desarrollar una imagen clara del éxito con la IA y cuantificar ese éxito en términos de ROI.

No se puede subestimar la importancia de comprender cómo medir y escalar el valor de las iniciativas de IA. Las empresas que dominen esto podrán:

• Capte las ganancias inmediatas de productividad prometidas por la IA en toda la empresa
• Poner en práctica la evaluación del ROI para ampliar rápidamente lo que funciona y detener lo que no.
• Utilice los conocimientos de las primeras victorias para informar sobre oportunidades más transformadoras
• Obtener una mayor inversión para acelerar el impacto de estas oportunidades

Libera tu negocio del purgatorio piloto

La IA llegó para quedarse, pero muchas empresas están estancadas en la fase de experimentación. Deloitte informa que la mayoría de las organizaciones han puesto en producción menos de un tercio de sus experimentos de IA generativa. Bain ha descubierto que incluso cuando las empresas aumentan sus proyectos piloto para casi todos los casos de uso, cada vez menos de estos proyectos avanzan más allá de la etapa piloto.

Mi opinión: no es una cuestión de valor de estos pilotos, sino una cuestión de confianza: confianza en los sistemas de inteligencia artificial para cuantificar con precisión el impacto de estos proyectos frente a los KPI comerciales tradicionales. Esta evidencia mensurable es la clave para avanzar con la IA, con la plena confianza de la junta directiva, el liderazgo ejecutivo y la organización en su conjunto.

Deconstruya el ROI de su negocio

Cuantificar el ROI de la IA brinda a las empresas la confianza para continuar invirtiendo en las iniciativas con el impacto más inmediato y el mayor potencial para una transformación empresarial sísmica. Para ello, insto a los líderes empresariales a definir el valor para su organización más allá de términos subjetivos o cualitativos como "productividad". Esto incluye identificar exactamente cómo el impacto de la IA se traduce en medidas de éxito establecidas que son importantes parasunegocio, como CSAT, NPS, reputación de marca, ingresos, etc.

Grammarly construye tecnología de IAyadoptamos muchas herramientas de IA, similar a lo que hace cualquier otra empresa. Para definir el ROI, identificamos cuatro categorías de medición, tres de las cuales son indicadores principales y una que evalúa el impacto final. Juntas, estas categorías centran la evaluación de la IA en el impacto empresarial y al mismo tiempo validan que el impacto es sostenible y escalable. Creo que este marco integral pero práctico puede ayudar a cualquier empresa a pasar del impacto cualitativo al cuantitativo.

Indicadores principales:

• Cumplimiento: Esta es una simple decisión de ir o no. Si la IA no cumple con los estándares de seguridad, las herramientas o la iniciativa deberían rechazarse.
• Calidad:¿La producción de IA, ya sea contenido, imágenes, vídeo o análisis, cumple con las expectativas de confianza de los empleados y de la empresa? Si la calidad del resultado es insuficiente, ¿se pueden entrenar herramientas para mejorarla? En caso contrario, las herramientas o la iniciativa deben rechazarse.
• Experiencia de los empleados : ¿La solución de IA se adapta a los flujos de trabajo de los empleados o proporciona una mejor forma de trabajar? Si se fuerzan las soluciones de IA, el entusiasmo inicial normalmente se convierte en desilusión y abandono.

Impacto final:

• Impacto:las primeras tres medidas determinan si vale la pena dedicar tiempo a evaluar el impacto en los objetivos comerciales. Si una iniciativa ha superado cada uno de esos obstáculos, puede comenzar a evaluar si una mayor actividad está generando mejoras en los KPI principales de su negocio. Las métricas que elija evaluar aquí deben alinearse con el caso de uso de la IA y una de las métricas comerciales principales, como CSAT, NPS, tamaño/volumen de la transacción o reputación de la marca.

Por ejemplo, en Grammarly, la satisfacción del cliente es fundamental para el valor de por vida del cliente y las tasas de abandono. Realizamos pruebas A/B en equipos de atención al cliente con diferente acceso a herramientas de IA para mantenernos enfocados en cómo la calidad de la IA y la experiencia de los empleados impactan en CSAT.

Mi lista de verificación de retorno de la inversión

Se acabó el tiempo de la experimentación con chequera abierta. Para generar un impacto real, debemos actuar rápidamente para desarrollar un manual claro para medir y ampliar los resultados de la IA. Esto es en qué centrarse:

1. Cree un marco de evaluación del ROI de la IA:ya sea basándose en las cuatro categorías anteriores u otras adaptadas a su negocio, un marco claro es esencial para tomar decisiones objetivas y respaldadas por datos sobre las iniciativas de IA a la velocidad de la innovación tecnológica y la evolución de la competencia.
2. Aproveche las capacidades integradas de ROI de los proveedores:para acelerar su proceso de evaluación, complemente su propio marco local seleccionando herramientas con capacidades integradas de medición de ROI. Por ejemplo, Grammarly genera informes de puntuación de comunicación efectiva y ROI basados ​​en puntos de datos que miden el uso, el rendimiento de la comunicación, las brechas y el cumplimiento de la marca.
3. Apunte a ganancias de productividad inmediatasytransformación empresarial a largo plazo:el retorno de la inversión temprano es necesario para generar impulso, pero la clave del éxito es utilizar los conocimientos de esas ganancias para descubrir más cambios transformacionales y garantizar la inversión y la pista necesarias para ejecutarlos.
4. Adopte la evaluación continua:una herramienta puede no estar lo suficientemente madura para impulsar el impacto prometido hoy, pero eso puede cambiar rápidamente. Una implementación que ofrezca un valor medio ahora podría mostrar un estallido exponencial a medida que se descubren nuevos casos de uso. Al iterar y evaluar continuamente sus herramientas de IA y casos de uso, puede eliminar el desorden de promesas de IA y duplicar lo que funciona.
5. Identifique a los usuarios avanzados y los casos de uso de la IA: comprender el uso y los casos de uso de la IA puede ayudar a determinar si el valor de una implementación de IA aumentará. Los usuarios avanzados de la IA (empleados que generan un valor exponencial en su uso de la IA) indican cómo se ve el uso efectivo de la IA en su organización. Pueden ayudar a descubrir nuevos casos de uso de la IA y acelerar la adopción de la IA por parte de la fuerza laboral.

Para las empresas que implementan activamente la IA, es hora de cuantificar el valor. Con medidas claras de éxito y un marco sólido, podemos pasar con confianza de la fase piloto de IA a iniciativas escalables que generen un impacto comercial real.

Obtenga aún más información sobre las tendencias importantes y obtenga pasos prácticos para preparar su organización en nuestro último informe, Lista corta de IA 2025: 3 tendencias para priorizar en su estrategia anual.