El ROI de la IA se ha convertido en un problema difícil de resolver para muchas empresas. Los CIO saben que el retorno de la IA generativa y de la IA agéntica sigue siendo complicado de medir con precisión, pero eso no está frenando la inversión. Al contrario: una parte creciente de las organizaciones mantiene el gasto incluso cuando no puede demostrar con precisión qué retorno obtiene ni en qué plazo.
Ese movimiento importa porque reordena las prioridades con las que se examinan y aprueban proyectos tecnológicos. Durante años, las aplicaciones empresariales, automatización o migración a la nube se defendían con hipótesis financieras relativamente estables: ahorro operativo, reducción de tiempos, consolidación de sistemas. Con la IA, ese marco empieza a quedarse corto. Lo que está en juego ya no es solo si una herramienta concreta mejora un proceso, sino si la empresa desarrolla capacidades que luego puedan escalarse a múltiples funciones, desde atención al cliente hasta operaciones, análisis o soporte interno.
Según el Global AI Pulse Survey de KPMG, tres de cada cuatro líderes globales priorizarán la inversión en IA pese a la incertidumbre económica. El dato más delicado no es ese, sino la brecha que la firma detecta entre las organizaciones que siguen en fase de experimentación y aquellas que ya han pasado de los pilotos al despliegue a escala de agentes de IA con resultados de negocio más visibles. Entre los llamados líderes en IA, el 82% afirma que la tecnología ya aporta valor empresarial significativo, frente al 62% del resto.
KPMG sitúa la diferencia en un plano menos técnico y más operativo. No habla solo de compañías con más experiencia en IA, sino de organizaciones que la integran como una transformación transversal frente a otras que la incorporan sobre estructuras ya existentes y apenas logran mejoras incrementales. La distancia entre ambos enfoques no es menor: afecta al presupuesto, al gobierno interno y al modo de ejecutar los proyectos. En los despliegues más acotados, el retorno suele evaluarse caso por caso; cuando la IA empieza a entenderse como una infraestructura organizativa, entran en juego otros factores, desde el talento y los procesos hasta la capacidad de adopción.
Esa lógica aparece con especial claridad en el Reino Unido. En el apartado dedicado a ese mercado, el informe de KPMG señala que el 65% de los encuestados seguiría invirtiendo en IA incluso sin un ROI tangible. El dato desplaza el debate. La inversión deja de depender solo de métricas financieras tradicionales y empieza a justificarse también por una cuestión estratégica: evitar quedarse fuera de una tecnología que puede alterar la forma de trabajar, de tomar decisiones y de coordinar tareas entre personas y sistemas.
Leanne Allen, responsable de IA en KPMG, describe ese giro como un cambio de mentalidad: de exigir retorno inmediato a considerar la IA una inversión de largo plazo y un habilitador de transformación a escala empresarial. La advertencia que acompaña a esa idea también es importante. Asumir horizontes más largos no elimina la necesidad de estrategia. Solo desplaza el foco. La pregunta deja de ser cuánto devuelve hoy un caso de uso aislado y pasa a ser si la organización está construyendo una base operativa que permita capturar valor de forma acumulativa.
Ahí aparece uno de los problemas más persistentes. Parte del trabajo intelectual que la IA empieza a sustituir o acelerar nunca se ha medido bien. Ben Grant, socio director de Lambton Capital Partners, sostiene que el fallo está en el sistema de medición: el ROI tradicional exige relaciones limpias entre entrada y salida, mientras que el valor de la IA suele aparecer en tiempo recuperado, decisiones más rápidas o problemas evitados antes de materializarse. Son beneficios reales, aunque difíciles de traducir al lenguaje que esperan los equipos financieros.
Esta diferencia entre finanzas y operación no implica necesariamente imprudencia. Grant sostiene que muchas empresas no están actuando de forma temeraria, sino práctica: han visto suficiente utilidad como para seguir invirtiendo, aunque no puedan cuantificarla con precisión. El matiz es relevante porque separa dos fenómenos distintos. Uno es la ausencia de métricas adecuadas. Otro, bastante más problemático, es gastar sin disciplina. El artículo sugiere que ambos conviven, y no en la misma proporción según el grado de madurez de cada organización.
Manish Jain, director principal de investigación en Info-Tech Research Group, lo resume con una idea útil para entender el momento actual: las empresas operan en dos modos a la vez. Uno exploratorio, donde importa más la velocidad de aprendizaje que el retorno. Otro industrializado, donde ya se espera captura de valor, aunque la madurez siga evolucionando. Esa coexistencia complica cualquier cuadro de mando. La misma compañía puede tener pilotos cuyo objetivo es aprender y, al mismo tiempo, despliegues donde el negocio exige resultados medibles.
También influye la normalización progresiva de ciertas herramientas. Nader Henein, vicepresidente analista de Gartner, apunta que algunas inversiones en IA, como los asistentes, empiezan a parecerse a herramientas ofimáticas estándar. Nadie calcula el ROI contando cuántos documentos se redactan con un procesador de texto. La comparación no elimina la presión financiera, aunque sí altera el tipo de debate. Cuando una tecnología pasa a considerarse parte del equipamiento básico, la discusión deja de centrarse en justificar cada uso y se traslada a otra cuestión: qué coste tiene no disponer de ella.
Ese argumento competitivo atraviesa buena parte de las decisiones actuales. Michael Leone, de Moor Insights & Strategy, sostiene que el viejo manual de ROI usado para ERP o cloud no encaja con la IA. Los CIO pueden identificar mejoras de productividad en flujos concretos, pero no siempre proyectar con credibilidad el retorno empresarial agregado a tres años. Aun así, el presupuesto ya no es el principal freno. Los obstáculos que él identifica son otros: seguridad, privacidad y falta de personal capaz de operar estos sistemas a escala.
Ese punto merece atención porque conecta la inversión con la capacidad real de ejecución. Si el dinero está disponible pero faltan gobierno, talento y disciplina operativa, el riesgo no es solo financiero. También es organizativo. Leone estima que quizá una de cada diez empresas con las que habla dispone de las condiciones necesarias para obtener retornos compuestos de su gasto en IA. El resto, dice, está gastando y esperando. La frase es dura, aunque describe bien la tensión del mercado: la presión por no quedarse atrás convive con una preparación desigual para convertir esa presión en resultados sostenibles.
Carmi Levy, analista independiente, lleva esa tensión al terreno fiscal. Considera casi suicida gastar en una tecnología de frontera sin un mínimo de ROI, pero al mismo tiempo sostiene que los métodos tradicionales de cálculo han quedado obsoletos ante la velocidad de avance de la IA. Su lectura es que muchas decisiones ya no se toman con el rigor financiero habitual, sino bajo una lógica defensiva: mantenerse a la vista de competidores que tampoco están reduciendo su exposición.
Para los directivos, la cuestión de fondo no es si el ROI ha dejado de importar. Sigue importando, y mucho, sobre todo en compañías cotizadas o con presión fuerte sobre la cuenta de resultados. Lo que cambia es el momento y la forma de medirlo. En la fase inicial, la ventaja puede estar en aprender antes, rediseñar procesos y crear gobierno interno. Más adelante, esa inversión tendrá que traducirse en productividad, ingresos, reducción de costes o menor riesgo operativo. Si esa segunda parte no llega, la tolerancia del mercado se reducirá.
La IA entra así en un terreno difícil para la gestión empresarial: parece ya inevitable, pero su rentabilidad sigue siendo irregular y difícil de demostrar. Algunas organizaciones están construyendo capacidades que pueden darles ventaja acumulativa. Otras simplemente compran tiempo. La diferencia entre ambas no estará en cuánto gastan hoy, sino en si consiguen convertir ese gasto en una forma distinta de operar antes de que la paciencia financiera empiece a agotarse.
