Return on AI: por qué el 95 % de las empresas no obtiene resultados
Alrededor del 95 % de los proyectos de IA empresariales no logra un ROI medible. Pero el problema rara vez está en la tecnología en sí.
En la mayoría de los casos, el verdadero problema está en dos áreas:
- la calidad y la preparación de los datos que alimentan los sistemas de IA
- la falta de una estrategia clara y medible antes de la implementación
En este artículo analizamos por qué fracasan las iniciativas de IA, qué distingue al 5 % con mejores resultados y cómo pueden las empresas adoptar la IA con un enfoque más orientado al ROI.
También compartimos las ideas clave del webinar con Beate Thomsen y Deepak Hooda, en el que exploraron ejemplos reales, errores habituales y pasos prácticos para mejorar los resultados de la IA.
Índice
- ¿Por qué fracasa la mayoría de los proyectos de IA?
- ¿Qué hace diferente el 5 % que tiene éxito?
- ¿Cómo afectan los datos de mala calidad al ROI de la IA?
- ¿Qué es el AI ROI Playbook?
- Mira la grabación del webinar y descarga los recursos
¿Por qué fracasa la mayoría de los proyectos de IA?
Cuatro patrones explican la mayoría de las iniciativas de IA fallidas:
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Sin un caso de uso claro. Se compraron herramientas antes de definir el problema. Solo el 15 % de los empleados de Estados Unidos afirma que su empresa ha comunicado una estrategia de IA clara (Fuente: Gallup).
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Los casos de uso equivocados. La mayor parte del presupuesto de IA se destina a ventas y marketing, donde el ROI es menor. La automatización del back office, la gestión de errores, la conciliación y la entrada de datos generan retornos más rápidos y medibles.
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Datos de mala calidad. El rendimiento de los modelos de IA cae notablemente con tan solo un 20 % de datos contaminados (Fuente: IBM). Los sistemas CRM y ERP desconectados no frenan la IA; hacen que multiplique tus errores más rápido.
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Desarrollar en lugar de comprar. Las alianzas externas alcanzan un 66 % de éxito en la implementación, frente al 33 % de los desarrollos internos (Fuente: MIT).
¿Qué hace diferente el 5 % que tiene éxito?
Las empresas que tienen éxito siguen un enfoque muy distinto:
- Empiezan con un único problema bien definido.
- Priorizan los procesos de back office, donde el ROI es más fácil de medir.
- Garantizan la calidad de los datos antes de implementar la IA.
- Definen las métricas de éxito desde el principio.
- Y trabajan con especialistas en lugar de intentar desarrollarlo todo internamente.
«Elige los datos, elige un problema y mide desde el primer momento»
Beate Thomsen
Mira la grabación para descubrir más ideas y consejos de los ponentes.
¿Cómo afectan los datos de mala calidad al ROI de la IA?
La IA lee los datos de tu CRM, tu ERP y otros sistemas. Si esos sistemas no están sincronizados, los resultados de la IA no son fiables, por muy avanzado que sea el modelo.
Tres ejemplos habituales:
- las previsiones de IA entrenadas con datos de ERP desactualizados generan predicciones erróneas de forma sistemática
- las cotizaciones generadas con IA con precios que no coinciden cuestan dinero en cada operación
- el análisis de clientes con IA basado en registros duplicados distorsiona tu pipeline
La solución no es más IA, sino una mejor infraestructura de datos: sincronización en tiempo real, mapeo de campos coherente y una gestión de errores sólida.
¿Qué es el AI ROI Playbook?
El AI ROI Playbook se creó para ayudar a los directores financieros y a los líderes empresariales a entender cómo construir, mediante una mejor integración de datos, la base adecuada para tener éxito con la IA.
A medida que la IA sigue impulsando la demanda en el mercado de la integración de datos, muchas empresas invierten fuertemente en nuevas tecnologías, y aun así el 95 % de los proyectos de IA empresariales sigue sin mostrar un retorno de la inversión medible.
Una de las razones más comunes son los datos desconectados y poco fiables repartidos entre sistemas CRM y ERP aislados.
El playbook ofrece un marco práctico y estructurado para integrar estos sistemas de forma que contribuyan a resultados comerciales medibles, en lugar de limitarse a mejorar la conectividad técnica.
Un marco práctico para mejorar los resultados de la IA:
1. Audita el gasto en IA
¿Qué herramientas usas, para qué están pensadas y puedes medir su impacto?
2. Consolida la base de tus datos
Asegúrate de que los sistemas CRM y ERP estén bien alineados y preparados para la IA. Usa la lista de verificación de datos preparados para la IA para evaluar las principales carencias.
3. Empieza por un solo problema
Céntrate en un caso de uso concreto, idealmente en la automatización del back office. Define las métricas de éxito antes de la implementación y trabaja con expertos cuando sea necesario.
Descubre el verdadero ROI de la IA
Descarga el AI ROI Playbook y aprende a convertir tus aplicaciones de negocio, como tu CRM, tu ERP y tus integraciones de IA, en un crecimiento real y medible.
Mira el webinar y descarga TODOS los recursos
En esta sesión de 30 minutos, Beate Thomsen y Deepak Hooda comparten ideas prácticas sobre:
- las verdaderas causas de la brecha de ROI de la IA
- escenarios de integración reales
- lo que la IA puede y no puede hacer en entornos basados en datos
Estos son todos los recursos del webinar sobre IA & ROI:
- Mira la grabación
- Lista de verificación de datos preparados para la IA
- Calculadora de ROI de la IA
- Presentación
Si compartes tu opinión sobre el webinar y los recursos en esta encuesta, nos ayudarás mucho a mejorar y a ofrecer sesiones aún más valiosas en el futuro.
Preguntas frecuentes
¿Qué se considera «datos de mala calidad» entre los sistemas CRM y ERP?
Los datos de mala calidad incluyen registros de clientes que no coinciden, direcciones de facturación o envío desactualizadas, registros duplicados, precios de productos incoherentes y una gobernanza de datos deficiente que permite que los errores se propaguen sin control.
¿Qué ROI podemos esperar al usar RAPIDI?
Aunque los resultados varían, las empresas suelen obtener ROI gracias a la reducción del trabajo manual, informes más rápidos, una mejor toma de decisiones y una menor dependencia de consultores externos.
¿Cómo amplifica la IA los problemas de datos?
La IA da por hecho que tus datos están limpios y conectados. Si los sistemas CRM y ERP no están sincronizados, la IA construye modelos con información incompleta, lo que acelera la toma de decisiones, pero también propaga los errores más rápido de lo que lo harían los procesos manuales.
¿Cuánto le cuestan realmente al negocio los datos de mala calidad en un contexto de IA?
Los datos desconectados pueden provocar gastos de inventario excesivos, mayores gastos de entrega, quejas de clientes, previsiones de ingresos inexactas y, en última instancia, la pérdida de confianza de la dirección.
¿Puede la IA resolver por sí sola los problemas de integración de datos?
No. La IA puede ayudar a detectar errores, sugerir mapeos de campos e identificar anomalías. Sin embargo, no puede sustituir la experiencia humana en lógica de negocio, transformaciones complejas o configuraciones de sistemas específicas de cada empresa.
¿Qué es la integración de CRM y ERP?
La integración de CRM y ERP conecta los sistemas orientados al cliente con los sistemas operativos y financieros, lo que permite que los datos fluyan automáticamente entre departamentos y mejora la visibilidad del negocio.
¿Qué es el AI ROI Playbook?
El AI ROI Playbook es un marco práctico creado por Rapidi y Deepak Hooda para ayudar a los líderes empresariales a mejorar los resultados de la IA, sentando bases sólidas para sus datos e integrando de forma eficaz los sistemas CRM y ERP.
¿Por qué la mayoría de los proyectos de IA no logra generar ROI?
La mayoría de los proyectos de IA fracasa por casos de uso poco claros, mala calidad de los datos, sistemas desconectados y la falta de criterios de éxito medibles antes de la implementación.