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 se están integrando Herramientas de IA en sus procesos, logrando notables beneficios como mayor eficiencia y variedad de mejores resultados comerciales.
CTO de campo EMEA en Apptio, 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 son iniciados por las propias unidades de negocio y trabajan con TI para ejecutarlos.
Sin embargo, muchos todavía carecen de la información que necesitan para evaluar adecuadamente las decisiones de gasto en tecnología. Esta brecha entre costos crecientes y un retorno de la inversión poco claro está dando forma ahora a los debates en las reuniones de juntas directivas de todas las industrias.
La conversación ha pasado de “¿qué puede hacer la IA?” a “¿qué valor estás entregando y a qué costo?” a “¿estamos intentando utilizar la IA en los tipos correctos de proyectos?”
Gestionar las compensaciones sin cortar músculo
Escalar la IA requiere cuidadosas compensaciones, no solo en la reducción de presupuestos sino también en la decisión de dónde reasignar los recursos sin interrumpir las operaciones comerciales centrales.
La clave para tomar estas decisiones es lograr visibilidad. Muchas organizaciones confían en el ROI como métrica guía para decisiones de inversión o análisis de costo-beneficio.
Sin embargo, estas métricas a menudo operan en silos, comunicadas de manera diferente entre finanzasTI y operaciones. Como resultado, muchas organizaciones dejan de medir 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 taxonomía única y una fuente de datos compartida son esenciales. De lo contrario, los líderes pueden terminar discutiendo entre sí: las finanzas se preocupan por los gastos de capital versus los gastos operativos, mientras que TI mide las tasas de utilización y el tiempo de actividad.
Al medir el valor entregado por la IA, es necesario traducirlo en negocio métricas que muestran el costo en relación con los resultados de negocio que se están logrando.
Dado que las cargas de trabajo de IA generativa son notoriamente computacionales y consumen mucha energía, predecir con precisión el gasto ya es un desafío. Las empresas necesitan una visión unificada para decidir dónde recortar, dónde duplicar y cómo garantizar que los proyectos de IA estén alineados con los objetivos estratégicos.
Contando los costos reales de la IA
A diferencia de lanzamientos de tecnología anteriores, la IA no es una simple inversión de capital única. Los datos de Apptio muestran 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 sentimientos similares en 2026.
Esto trae costos continuos en Infraestructura de TIenergía, personas y procesos. Entrenar modelos y ejecutar inferencias requiere una enorme potencia informática, a menudo alojada en centros de datos que consumen mucha energía. El talento especializado en IA es escaso y caro. Y al mismo tiempo, las juntas directivas cuestionan cómo estos gastos se traducen en un retorno de la inversión medible.
La IA cumple varias 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 alto impacto, ampliarlas requiere una claridad absoluta sobre los costos y beneficios. Los líderes deben distinguir entre el gasto que implica la capacitación de grandes modelos básicos y la incorporación de servicios de terceros a los procesos existentes.
En este caso, los marcos de gestión empresarial tecnológica (TBM) pueden ayudar. Al vincular el gasto en TI directamente con los resultados empresariales, los líderes pueden detectar desperdicios, priorizar proyectos de alto valor y evitar que la IA repita los mismos patrones de gasto excesivo que muchas empresas encuentran en la nube.
Repensar los datos
Dónde deberían estar los datos se ha convertido en una de las preguntas más apremiantes 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 los riesgos de introducir conjuntos de datos confidenciales en sistemas de terceros.
La nube sigue siendo indispensable para la escalabilidad, pero cada vez se reconoce más que no todas las cargas de trabajo pertenecen allí. Algunas empresas están trasladando procesos específicos fuera de sus instalaciones para recuperar la previsibilidad, fortalecer el cumplimiento y controlar los costos a largo plazo.
No se trata de abandonar la nube; se trata de usarlo de manera más estratégica. Un enfoque híbrido (equilibrar la agilidad de la nube con el control local) se está convirtiendo rápidamente en el estándar.
Conclusiones finales 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. Destacan cuatro principios:
1. Priorizar la visibilidad: Si las empresas no hacen un balance de cuántas inversiones se están realizando y qué tan bien se están desempeñando los proyectos, el gasto en IA podría aumentar, pero con un retorno de la inversión limitado.
2. Adoptar un enfoque híbrido: Las estrategias de nube no son iguales para todos; Al analizar modelos híbridos, los equipos de TI aún pueden beneficiarse de la escalabilidad pero también proteger y mantener el control sobre los datos.
3. Mantenga el control de los costos: La implementación de la IA no es un costo estático; Hay muchos elementos que necesitan ser monitoreados y revisados continuamente. Al tener esto en cuenta desde el principio, las empresas pueden controlar mejor el gasto.
4. Mirando la imagen completa: Los equipos deben preguntarse: ¿estamos vinculando las inversiones en TI con resultados comerciales mensurables? El valor no es sólo el dinero ahorrado, sino también una mayor productividad, una mejor toma de decisiones y resultados para los clientes. Es importante que los líderes empresariales observen todo el espectro al medir el éxito y recompensar las iniciativas que realmente funcionan.
El objetivo de cualquier líder tecnológico es tomar decisiones de inversión en tecnología que agreguen valor y ayuden a respaldar objetivos comerciales más amplios. Ya sea IA, nube o cualquier otra innovación, este objetivo nunca cambia.
Dado que se esperan muchos más proyectos innovadores, los líderes de tecnología, negocios y finanzas necesitarán establecer asociaciones estrechas para demostrar valor y aumentar la experiencia 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 pragmática y gestionar los datos de manera inteligente.
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