El pasado 6 de febrero celebramos un nuevo encuentro de la comunidad Innovation Tech Leaders, que reunió a líderes y responsables de tecnología, datos e innovación de compañías como Devinta, Brownie, Cetaqua, Eurofragance, Laboratorios Gebro Pharma, TMB y Vilaviniteca.
En esta ocasión, la conversación giró en torno a una cuestión clave para el momento actual: cómo pasar de la experimentación con inteligencia artificial a la medición rigurosa de su impacto real en el negocio.
Si durante los últimos años el foco estuvo en probar tecnologías y validar que la IA era posible, hoy las organizaciones se enfrentan a una pregunta mucho más exigente: ¿cómo medimos el ROI de la IA para saber si realmente aporta valor a la empresa? Rafa Giménez y Lluís Vicente, expertos de la consultora tecnológica con sede a Barcelona, Quantion, guiaron la charla poniendo en valor la importancia de medir con criterio, de entender todas las dimensiones que implica la IA, tecnológicas, organizativas, legales y económicas, y de asumir que el verdadero reto ya no es construir modelos, sino generar confianza y retorno sostenible en el tiempo.
A partir de experiencias reales y casos vividos en distintos sectores, la sesión dejó claro que la IA no se consolida por su capacidad técnica, sino por su capacidad de ser evaluada, explicada y gobernada dentro de la organización.
De experimentar a medir el ROI de la IA: el nuevo hito
Uno de los consensos más claros del encuentro fue que el verdadero punto de inflexión ya no está en adoptar IA, sino en ser capaces de medir su impacto con sentido.
Hablar del ROI de la IA implica ir mucho más allá de métricas técnicas o del simple “funciona / no funciona”. Significa comprender qué impacto real tiene en los procesos, qué riesgos introduce, ya sean operativos, legales o reputacionales, qué retorno genera en relación con la inversión realizada y qué nivel de supervisión y esfuerzo operativo requiere en el día a día.
En este contexto, 2026 se perfila como el año en el que medir correctamente el ROI de la IA dejará de ser una buena práctica para convertirse en una verdadera capacidad estratégica.
Datos bien integrados: la base del ROI de la IA
Otro de los grandes aprendizajes compartidos fue que el principal freno para escalar la IA no suele estar en el modelo, sino en los datos.
Para que el ROI de la IA sea real y sostenible en el tiempo, es imprescindible contar con datos bien integrados entre sistemas, consolidados y correctamente gobernados. Cuando esta base no existe, los proyectos se vuelven frágiles, la fiabilidad se resiente y el coste de operación se incrementa. Pero, sobre todo, se erosiona la confianza del negocio.
Y sin confianza, no hay adopción. Y sin adopción, no hay retorno. La confianza no se construye con resultados puntuales, sino con consistencia, trazabilidad y la capacidad de explicar por qué la IA toma determinadas decisiones.
Medir con sentido: impacto, riesgo y retorno
Durante la sesión se insistió en que medir el ROI de la IA no es únicamente calcular un beneficio económico directo. Es un ejercicio más amplio que debe equilibrar tres dimensiones clave:
- Impacto: reducción de tiempos, mejora de la eficiencia, calidad del servicio o capacidad de escalar procesos.
- Riesgo: errores críticos, dependencia del dato, cumplimiento normativo y efectos sobre la marca.
- Retorno: ahorro de costes, incremento de ingresos o liberación de capacidad para tareas de mayor valor.
Medir con sentido permite tomar decisiones maduras: avanzar, ajustar… o detener un proyecto a tiempo antes de que el coste supere al beneficio.
El ROI de la IA se define en operación, no en la PoC
Otro de los puntos clave del encuentro fue entender que los proyectos de IA, especialmente los basados en agentes, no son estáticos. Son sistemas vivos que evolucionan con el uso, los datos y el contexto.
Esto obliga a medir a lo largo de todo el ciclo de vida:
- Antes de desarrollar, para validar que el caso de uso tiene sentido.
- Durante la construcción, para evaluar fiabilidad y esfuerzo de prueba.
- En operación, para controlar costes, errores, supervisión y adopción.
El verdadero ROI de la IA no se define en la fase de prueba o en una demo exitosa, sino en su rendimiento sostenido en producción.
Personas, adopción y cultura: variables invisibles del ROI
Más allá de la tecnología, el encuentro puso el foco en un factor decisivo: las personas.
La adopción real, la percepción de utilidad y la confianza en la herramienta son tan importantes como la precisión del sistema. Un solo error relevante puede frenar meses de avance, mientras que una buena experiencia sostenida en el tiempo acelera la adopción.
Por eso, medir el ROI de la IA también implica observar cómo se integra en el día a día del negocio y cómo transforma la forma de trabajar.
Medir el ROI de la IA para decidir mejor
El encuentro dejó una idea clara: la IA que genera impacto es la que se puede medir, gobernar y explicar.
En un contexto de rápida evolución tecnológica, avanzar con IA no significa adoptar todo lo nuevo, sino saber dónde invertir, dónde escalar y dónde parar. Y para eso, medir el ROI de la IA con sentido se convierte en una de las capacidades más valiosas para las organizaciones.
Seguiremos creando estos espacios de conversación porque el futuro de la IA en el negocio no se define solo con mejores modelos, sino con mejores decisiones.
