En el clima actual, los líderes empresariales ya no se preguntan si deberían adoptar la IA porque ya está sucediendo.
En todas las industrias, vemos organizaciones que están integrando herramientas de inteligencia artificial en sus procesos obteniendo beneficios significativos, como una mayor eficiencia y una variedad de mejores resultados comerciales.
CTO de campo EMEA en Apto, una empresa de IBM.
Para muchas organizaciones, el verdadero dilema es el equilibrio: cómo seguir siendo competitivos en la era de la IA y al mismo tiempo gestionar los costos, los recursos y la propiedad intelectual.
A menudo, los proyectos impulsados por IA se inician desde unidades de negocio y trabajan con TI para ejecutarlos.
Sin embargo, muchos carecen de la información necesaria para evaluar adecuadamente las decisiones de gasto en tecnología. Esa brecha entre costos crecientes y un retorno de la inversión poco claro ahora está dando forma a los debates en las salas de juntas de toda la industria.
La conversación es “¿Qué puede hacer la IA?” Movido de “¿Aporta valor y a qué costo?” “¿Estamos intentando utilizar la IA en los tipos correctos de proyectos?”
Gestionar las compensaciones sin cortar músculo
Ampliar la IA requiere cuidadosas compensaciones, no solo en los recortes presupuestarios, sino también en la decisión de dónde reasignar los recursos sin interrumpir las operaciones comerciales centrales.
La clave para tomar esta decisión reside en ganar visibilidad. Muchas organizaciones confían en el ROI como métrica guía para las decisiones de inversión o el análisis de costo-beneficio.
Sin embargo, estas métricas a menudo operan en silos, comunicadas por separado entre finanzas, TI y operaciones. Como resultado, muchas organizaciones dejan de evaluar el ROI una vez que un proyecto está en marcha, lo que dificulta realizar un seguimiento preciso y obtener el valor total de las inversiones en IA.
Una única jerarquía y una fuente de datos compartida es esencial. De lo contrario, los líderes pueden hablar entre sí: las finanzas se preocupan por los gastos de capital versus los operativos mientras miden las tasas de utilización de TI y el tiempo de actividad.
Al medir el valor entregado por la IA, es necesario traducirlo en métricas comerciales que muestren el costo versus el logro de resultados comerciales.
Con cargas de trabajo de IA generativa notoriamente computacionales y que consumen mucha energía, predecir con precisión los costos ya es un desafío. Las empresas necesitan una visión unificada de dónde recortar, dónde duplicar y cómo los proyectos de IA se alinearán con los objetivos estratégicos.
Calculando el coste real de la IA
A diferencia de los lanzamientos tecnológicos anteriores, la IA no es una simple inversión de capital única. Los datos de Apptio mostraron que más del 90% de las organizaciones esperaban que los presupuestos de tecnología aumentaran este año, siendo la IA uno de los nuevos impulsores de gasto más importantes y espero que veamos un sentimiento similar en 2026.
Esto genera costos constantes para la infraestructura de TI, la energía, las personas y los procesos. Los modelos de entrenamiento y la ejecución de inferencias requieren una potencia informática masiva, a menudo alojada en centros de datos que consumen mucha energía. El talento experto en IA es escaso y caro. Y mientras tanto, las juntas directivas se preguntan cómo estos costos se traducen en un retorno de la inversión medible.
La IA cumple una variedad de funciones dentro de las organizaciones, incluido el análisis de datos, la automatización de procesos y la detección de fraude o ciberseguridad. Aunque se trata de aplicaciones de gran impacto, escalarlas requiere una claridad total sobre los costos y beneficios. Los líderes deben distinguir entre los costos involucrados en la capacitación de grandes modelos básicos versus la incorporación de servicios de terceros en los procesos existentes.
En este caso, el marco de Gestión Empresarial de Tecnología (TBM) puede ayudar. Al vincular el gasto en TI directamente con los resultados empresariales, los líderes pueden identificar el desperdicio, priorizar proyectos de alto valor y evitar que la IA repita los mismos patrones de gasto excesivo que muchas empresas enfrentan con la nube.
Revisar información
Dónde deberían residir los datos se ha convertido en la cuestión más importante a la hora de ampliar los proyectos de IA. Las juntas directivas están cada vez más nerviosas por la pérdida de propiedad intelectual, el cumplimiento normativo y el riesgo de introducir conjuntos de datos confidenciales en sistemas de terceros.
La nube sigue siendo esencial para la escalabilidad, pero cada vez se reconoce más que no todas las cargas de trabajo están ahí. Algunas empresas están volviendo a implementar ciertos procesos en sus instalaciones para restaurar la previsibilidad, fortalecer el cumplimiento y controlar los costos a largo plazo.
No se trata de alejarse de la nube; Se trata de utilizarlo de forma más estratégica. Un enfoque híbrido (equilibrar la agilidad de la nube con el control local) se está convirtiendo rápidamente en el predeterminado.
La mejor manera para los líderes empresariales
La IA está aquí para un largo plazo, pero el éxito depende de tratarla con la misma disciplina que cualquier otra inversión estratégica. Se distinguen cuatro principios:
1. Priorizar la visibilidad: Si las empresas no hacen un balance de cuántas inversiones se están realizando y cómo se están desempeñando los proyectos, los costos de la IA pueden aumentar, pero con un retorno de la inversión limitado.
2. Adoptar un enfoque híbrido: Las estrategias de nube no son iguales para todos; Al observar modelos híbridos, los equipos de TI aún pueden beneficiarse de la escalabilidad pero mantener la seguridad y el control de los datos.
3. Mantenerse al tanto de los costos: La implementación de la IA no es un costo fijo; Hay muchos elementos que necesitan ser monitoreados y revisados constantemente. Al tenerlos en cuenta desde el principio, las empresas pueden controlar mejor los costos.
4. Mirando la imagen completa: Los equipos deben preguntarse: ¿estamos conectando las inversiones en TI con resultados comerciales mensurables? El valor no es sólo el ahorro de dinero, sino también una mayor productividad, una mejor toma de decisiones y resultados para los clientes. Es importante que los líderes empresariales observen el espectro completo al medir el éxito y las recompensas que brindan las iniciativas.
El objetivo de cualquier líder tecnológico es tomar decisiones de inversión en tecnología que generen valor y ayuden a respaldar objetivos comerciales más amplios. Ya sea IA, la nube o cualquier otra innovación, ese objetivo nunca cambia.
Dado que se esperan muchos más proyectos innovadores, los líderes tecnológicos, empresariales y financieros necesitarán asociarse estrechamente para demostrar valor e impulsar la eficiencia interna.
En el camino hacia el retorno de la inversión en IA, las empresas más exitosas serán aquellas que sepan cómo gestionar las compensaciones, invertir de manera realista y gestionar los datos de manera inteligente.
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