Las empresas están midiendo mal la IA

Durante los últimos dos años he insistido en una idea que apenas ahora ocupa el centro de la conversación empresarial. La IA no debe medirse por cuántas herramientas se usan, sino por cuánto valor financiero y de negocio logra crear.

Ese cambio parece simple, pero modifica completamente la discusión. En mi modelo trabajo ocho tipos de impacto que obligan a conectar cada iniciativa de IA con resultados económicos y de negocio. En crecimiento e ingresos, el foco está en el margen incremental atribuible. En margen y costos, en el ahorro realizado y el costo evitado. En productividad y capacidad, en el valor económico de la capacidad liberada. En caja y capital de trabajo, en caja acelerada y pérdidas crediticias evitadas.

También importa medir cliente, retención y valor de vida del cliente mediante costo de servicio y margen retenido, riesgo y cumplimiento mediante pérdidas evitadas y valor protegido, innovación y nuevos negocios por el margen incremental generado, y calidad de decisión y resiliencia por la mejora de margen o EBITDA derivada de mejores decisiones.

Esta discusión está madurando. Ya no basta preguntar qué puede hacer la IA. La pregunta que realmente importa es otra. ¿Cuánto valor crea, cuánto cuesta, cómo se demuestra y qué decisión empresarial permite tomar? Ese es el reto y en eso estoy enfocado.