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Así debes calcular el ROI en un proyecto de inteligencia artificial

Oct 13, 2020 7:06:13 PM / by Rafael R. Páez

El aspecto financiero es importante al momento de medir el retorno de inversión en un proyecto de inteligencia artificial, pero no es el único. ¿Estás captando el valor real que esta tecnología aporta en tu organización?

Sé que, como cualquier proyecto tecnológico, cuando implementas proyectos de inteligencia artificial, lo haces pensando en obtener un Retorno de Inversión (ROI) medible y que justifique el destino de ese esfuerzo económico. Si lo haces así, tu visión es la de un financiero que busca la rentabilidad de corto plazo, pero estás omitiendo otros factores que agregan valor a largo plazo.

Ojo, no me refiero a que los proyectos incipientes de IA en una organización no deban ser medibles desde el punto de vista del impacto financiero. Quiero decir que evaluarlos únicamente con base en el desempeño de esa variable significa menospreciar otros aspectos que también forman parte del ROI principal, el de la rentabilidad del organización en el largo plazo y trascienden el factor meramente económico, pero que generan valor para la organización.

Voy a explicar esto porque, repito, mi intención no es decir que un proyecto de IA no deba generar beneficios económicos para la organización. En primer lugar y siendo honesto, debes ser paciente con estas tecnologías, sobre todo si buscas incorporarlas en actividades de fabricación o logística, porque en estas áreas los casos de uso son casi incipientes y deberás iterar varias veces antes de tener un buen resultado.

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Por ejemplo, el mantenimiento predictivo de los equipos es uno de los casos de uso más comunes de la aplicación de inteligencia artificial en el sector industrial, al que más le apuestan las empresas porque la definición del problema es relativamente sencilla: reducir los paros no programados y tiempos de inactividad de las máquinas.

El impacto económico también es relativamente sencillo de calcular. Pero, incluso en este caso, la implementación suele ser compleja debido a muchas variables que hay en juego, como la definición de los datos y variables críticas. Y esta combinación de datos va a llevarte a múltiples iteraciones que pueden hacerlo ligeramente tortuoso.

¿Vale la pena? Por supuesto, pero no solo por lo que puedes lograr en cuanto al impacto económico que tienes al reducir los paros no programados y tiempos de inactividad, sino que el beneficio va más allá.
Debes pensar en el ROI a lo largo del tiempo. Por ejemplo, con el caso de uso adecuado y una buena implementación, puedes lograr el payback del proyecto en 12 meses, pero conforme incrementa el grado de implementación de la solución, el ROI seguirá creciendo de forma exponencial a lo largo del tiempo. Este es el valor económico que sigue aportando en 2-3 años o más.

Hay otro factor que es el costo de oportunidad desaprovechado. Y aquí también el ROI juega un papel clave. Por ejemplo: no almacenar los datos digitales que ya generan tus equipos es como tirar el scrap reutilizable de tu producción. Leíste bien:  almacenar datos genera ROI. ¿Cuál? El que puedas implementar proyectos de IA en menor tiempo y costo porque ya tendrás la materia prima para ello. Recuerda que el almacenamiento de datos es el combustible para correr cualquier proyecto de Machine Learning.

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Y hay otros factores que también agregan valor. De hecho, de acuerdo con Emerj, firma de consultoría especializada en IA, el ROI en un proyecto de IA debe medirse en tres grandes rubros: el medible (el impacto financiero del proyecto), el estratégico (que sigue aportando valor con el paso del tiempo) y el de capacidades (que construye habilidades y capacidades en la organización hacia una madurez digital).
Dice esta firma: “Cada proyecto de IA no solo debe guiar a una empresa hacia un ROI medible a corto plazo, y hacia un resultado estratégico a largo plazo, cada proyecto de IA debe ser una inversión en la capacidad de una empresa para aprovechar la IA para ganar en el mercado”.

Es crucial entender esto porque, aunque el ROI financiero muchas veces no sea el deseado, hay otros valores que consigue tu organización. Y captar este mensaje también exige una nueva visión en la valoración de esta tecnología porque, como dicen los expertos, la IA no es otro proyecto de TI.

*El autor es cofundador y director ejecutivo de Gesta Ventures, un company builder enfocado en negocios y startups de Industria 4.0.

Esta columna se publicó originalmente en el sitio web de Forbes México

Rafael R. Páez

Written by Rafael R. Páez

Cofundador de Gesta Labs y Gesta Ventures

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