Eficiencia y precisión: el real ROI de las herramientas AI

Cuando se trata de inteligencia artificial, la única forma de separar el ruido del impacto es el retorno de inversión (ROI). La manera más rápida de descarrilar un proyecto piloto de IA es no entender qué estás tratando de lograr. Pero saber específicamente cuál es tu objetivo y cómo medir el éxito te ayudará a tomar decisiones informadas.

Esta es tu guía definitiva para medir el valor empresarial de tus herramientas de inteligencia artificial y procesos. Revisaremos las métricas clave, te daremos un marco para medir el retorno de inversión y explicaremos por qué el ROI de la IA no siempre se trata de ahorro de costos.

Retorno de inversión más allá del ahorro de costos

Los beneficios de la IA van mucho más allá de lo financiero. Si solo mides el retorno de inversión en dinero, corres el riesgo de pasar por alto algunos de los resultados más valiosos. La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la manera en que se hace el trabajo, cómo colaboran los equipos y cómo escalan las organizaciones. Implementar un programa de herramientas AI sólido puede generar beneficios como:

• Mayor eficiencia operativa
• Aumento de la productividad
• Reducción del riesgo de errores
• Cumplimiento legal mejorado
• Mayor satisfacción de los empleados

Una visión completa del retorno de inversión abarca los factores operativos, de cumplimiento legal y humanos junto con el ahorro de costos, dándote la perspectiva que necesitas para tomar decisiones de inversión inteligentes y preparadas para el futuro.

Métricas clave para medir el retorno de inversión de las herramientas de inteligencia artificial

1. Tiempo ahorrado

El tiempo ahorrado es un punto de partida natural, ya que una de las cosas por las que más se conoce a la IA es por su rapidez. Muchas empresas la usan como punto de partida para adoptar herramientas de inteligencia artificial, buscando victorias rápidas al automatizar tareas repetitivas. Ahorrar tiempo con IA permite que los equipos escalen proyectos sin aumentar el número de empleados, ofrezcan tiempos de respuesta más rápidos a los clientes e incluso experimenten menos estrés y agotamiento al eliminar el trabajo rutinario que nadie quiere hacer.

Ejemplo de tiempo ahorrado con IA:

Antes de la IA: gestionar solicitudes de vacaciones manualmente en varios países requiere mucho tiempo e intercambio de mensajes con los empleados. Los equipos de RRHH deben actualizar calendarios, ajustar el pago y garantizar el cumplimiento de las leyes locales sobre permisos y licencias. Los gerentes deben asegurarse de que sus equipos hagan solicitudes a tiempo y que las vacaciones superpuestas no generen cuellos de botella ni tiempos muertos.

Con IA: un agente de IA, como el Time-Off Fairy de Deel AI Workforce, aprueba y rastrea automáticamente las solicitudes de vacaciones, actualiza los pagos necesarios y garantiza el cumplimiento legal local en segundo plano, sin necesidad de intervención manual. Esto ahorra a los equipos horas cada mes en administración de permisos, permitiéndoles redirigir ese tiempo a tareas más significativas.

Cómo medir si ahorraste tiempo con inteligencia artificial:

• Duración de tareas antes y después de la IA: compara cuánto tardan los procesos antes y después de adoptar IA.
• Horas ahorradas por empleado: registra la reducción de horas de trabajo manual y calcula los promedios entre equipos.
• Capacidad de proceso: mide cuántas tareas o transacciones se pueden completar en el mismo período.
• Ahorro anualizado: multiplica las horas ahorradas por ciclo según su frecuencia anual para tener una vista acumulada.

2. Reducción de errores gracias a la inteligencia artificial

Aunque la supervisión humana sigue siendo esencial para producir trabajo de calidad con IA, los humanos son propensos a cometer errores. Y si bien la IA no es una tecnología infalible, los sistemas de inteligencia artificial pueden ser extremadamente útiles para mitigar errores humanos al detectar cálculos erróneos, fallos y anomalías.

Ejemplo de eficiencia con AI:

Antes de la IA: los equipos financieros revisan manualmente cientos de reportes de gastos de empleados, lo que lleva a pequeños errores humanos como gastos mal clasificados, tratamiento fiscal incorrecto o recibos duplicados. En el mejor de los casos, esto resulta en pérdida de tiempo por la comunicación con los empleados; en el peor, genera riesgos de cumplimiento legal y sobrepagos.

Con IA: un sistema de gestión de gastos con IA escanea automáticamente los recibos, valida las entradas según la política de la empresa y marca las anomalías en tiempo real. Esto reduce significativamente los errores y ahorra tiempo al equipo financiero.

Cómo medir si se redujeron errores:

• Comparación de tasa de errores: monitorea la frecuencia de errores antes y después de la implementación de IA (por ejemplo, porcentaje de errores en nómina o ingreso de datos).
• Incidentes de cumplimiento evitados: registra la reducción de infracciones de políticas o regulaciones.
• Horas de retrabajo reducidas: mide la disminución del tiempo dedicado a corregir errores.
• Impacto financiero de errores evitados: traduce los errores prevenidos en ahorro de costos.

3. Aumento de productividad con herramientas de inteligencia artificial

Una de las formas más rápidas de impulsar la adopción de herramientas AI dentro de una organización es automatizar el trabajo repetitivo que nadie quiere hacer. El resultado es una mayor satisfacción laboral y una contribución directa al crecimiento del negocio a través del aumento de la productividad.

Ejemplo de productividad con IA:

En los primeros días de Deel, los equipos de operaciones tenían que abrir manualmente cada documento, extraer la información relevante e ingresarla en nuestros sistemas. Desarrollamos nuestra propia IA documental para automatizar este proceso, requiriendo atención humana solo para la validación. Esto liberó más de 1.000 horas cada mes, permitiendo a nuestros equipos ofrecer nuestra reconocida “velocidad Deel” a nuestros socios y asumir tareas más significativas. Lee más sobre cómo el equipo de IA de Deel crea procesos y productos que brindan valor real.

Cómo medir la productividad:

• Tiempo reasignado a trabajo de alto valor: mide el porcentaje de horas de trabajo dedicadas a tareas estratégicas vs. administrativas.
• Producción de empleados: mide las mejoras en entregables (por ejemplo, número de proyectos completados o rapidez en la entrega).
• Compromiso de los empleados: usa encuestas o puntajes de satisfacción para registrar mejoras en moral y bienestar.
• Indicadores de innovación: registra nuevas iniciativas, programas o mejoras lanzadas gracias al tiempo liberado.

4. Ahorro de costos

Finalmente llegamos al ahorro de costos. Antes de adoptar IA, muchos ejecutivos se hacen una pregunta fundamental: ¿esta inversión reducirá costos o aumentará gastos? Independientemente de si el ahorro de costos es tu objetivo final, sigue siendo una métrica clave a medir.

Ejemplo de retorno de inversión con AI:

Antes de la IA: una empresa mediana externalizaba parte de su proceso de cuentas por pagar a una firma externa. Las facturas se revisaban y comparaban manualmente con órdenes de compra, pero los errores y retrasos provocaban pagos duplicados o penalizaciones. Los costos eran altos tanto por las tarifas de outsourcing como por los errores financieros.

Con IA: un sistema de cuentas por pagar impulsado por IA automatiza el escaneo, validación y aprobación de facturas, eliminando la necesidad de outsourcing y reduciendo costos de proveedores.

Cómo medir el ahorro de costos que generan las herramientas AI:

• Costos antes y después de la IA: compara los gastos operativos antes y después de implementar IA para cuantificar reducciones.
• Eficiencia laboral: calcula el tiempo ahorrado por empleados y tradúcelo en valor monetario usando el costo laboral promedio.
• Ahorros por errores evitados: mide el impacto financiero de los errores, retrabajos o sanciones evitadas.
• Costo total de propiedad (TCO): compara los costos de implementación y mantenimiento de IA con los ahorros generados para calcular el impacto neto.

Un marco para medir el retorno de inversión en herramientas AI

Al calcular el retorno de inversión, necesitas una fórmula repetible que requiera poco o ningún conocimiento técnico del backend de IA. Usa este marco simple para conectar los beneficios diarios de las herramientas de inteligencia artificial con el impacto empresarial general y comunicar fácilmente el ROI a los interesados.

Cuándo calcular el retorno de inversión en herramientas de inteligencia artificial

Existe el mito común de que, como la IA es rápida, sus resultados también lo son. La verdad es que, como toda inversión, la IA es una iniciativa a largo plazo. Entonces, ¿cuándo deberías empezar a medir el ROI?

1. Antes de la implementación: establece puntos de referencia para las métricas que planeas mejorar con IA (costo, tiempo, errores, productividad, etc.). Esto te da la imagen del “antes”.
2. Corto plazo (3-6 meses después del lanzamiento): evalúa las primeras victorias usando tus métricas seleccionadas y valida si la solución de IA va por buen camino. También es el momento ideal para consultar con tus equipos sobre dificultades en la adopción.
3. Mediano plazo (6-12 meses): evalúa mejoras sostenidas como aumento de productividad, reducción de outsourcing o estabilidad en cumplimiento legal. Si los beneficios no se materializan como esperabas, este es el momento de experimentar.
4. Largo plazo (12+ meses): mide el impacto empresarial duradero en todas las métricas, analizando tanto información cualitativa como cuantitativa. ¿Qué dicen tus equipos sobre tus herramientas de inteligencia artificial y procesos?
5. Medición continua: el ROI debe medirse regularmente para refinar los casos de uso y maximizar el valor con el tiempo.

La tecnología de IA evoluciona rápido. Medir el retorno de inversión se trata de encontrar el equilibrio entre dar tiempo suficiente a tus nuevas herramientas de inteligencia artificial para generar impacto y no perder oportunidades de mejora y optimización. Seguir este modelo y medir el ROI de forma continua garantiza que siempre estés informado y listo para adaptarte cuando sea necesario.

Conclusión: mide el retorno de inversión de las herramientas de inteligencia artificial en los términos que importan a tu negocio

El retorno de inversión no es igual para todos. Los líderes deben definir el ROI de acuerdo con las prioridades estratégicas de su empresa, ya sea ahorro de costos, mayor cumplimiento legal o satisfacción y productividad de los empleados.

Al medir correctamente el retorno de inversión, podrás hacer mucho más que tomar decisiones de inversión inteligentes: estarás construyendo procesos de inteligencia artificial que entregan resultados reales para tu organización, tus empleados y tus clientes.